Книги по C / C# / C++ / Books on C / C# / C++, Программирование на Си
|
ЭЖД
*nix`оид
[SoftoRooMTeaM]
Группа: Наши Люди Сообщений: 11.935 Регистрация: 18.09.2004 Пользователь №: 1.679
Респектов: 789
| C++ Neural Networks and Fuzzy Logic » Нажмите, для открытия спойлера | Press to open the spoiler « Цитата | Quote Preface Dedication
Chapter 1—Introduction to Neural Networks Neural Processing Neural Network Output of a Neuron Cash Register Game Weights Training Feedback Supervised or Unsupervised Learning Noise Memory Capsule of History Neural Network Construction Sample Applications Qualifying for a Mortgage Cooperation and Competition Example—A Feed-Forward Network Example—A Hopfield Network Hamming Distance Asynchronous Update Binary and Bipolar Inputs Bias Another Example for the Hopfield Network Summary
Chapter 2—C++ and Object Orientation Introduction to C++ Encapsulation Data Hiding Constructors and Destructors as Special Functions of C++ Dynamic Memory Allocation Overloading Polymorphism and Polymorphic Functions Overloading Operators Inheritance Derived Classes Reuse of Code C++ Compilers Writing C++ Programs Summary
Chapter 3—A Look at Fuzzy Logic Crisp or Fuzzy Logic? Fuzzy Sets Fuzzy Set Operations Union of Fuzzy Sets Intersection and Complement of Two Fuzzy Sets Applications of Fuzzy Logic Examples of Fuzzy Logic Commercial Applications Fuzziness in Neural Networks Code for the Fuzzifier Fuzzy Control Systems Fuzziness in Neural Networks Neural-Trained Fuzzy Systems Summary
Chapter 4—Constructing a Neural Network First Example for C++ Implementation Classes in C++ Implementation C++ Program for a Hopfield Network Header File for C++ Program for Hopfield Network Notes on the Header File Hop.h Source Code for the Hopfield Network Comments on the C++ Program for Hopfield Network Output from the C++ Program for Hopfield Network Further Comments on the Program and Its Output A New Weight Matrix to Recall More Patterns Weight Determination Binary to Bipolar Mapping Pattern’s Contribution to Weight Autoassociative Network Orthogonal Bit Patterns Network Nodes and Input Patterns Second Example for C++ Implementation C++ Implementation of Perceptron Network Header File Implementation of Functions Source Code for Perceptron Network Comments on Your C++ Program Input/Output for percept.cpp Network Modeling Tic-Tac-Toe Anyone? Stability and Plasticity Stability for a Neural Network Plasticity for a Neural Network Short-Term Memory and Long-Term Memory Summary
Chapter 5—A Survey of Neural Network Models Neural Network Models Layers in a Neural Network Single-Layer Network XOR Function and the Perceptron Linear Separability A Second Look at the XOR Function: Multilayer Perceptron Example of the Cube Revisited Strategy Details Performance of the Perceptron Other Two-layer Networks Many Layer Networks Connections Between Layers Instar and Outstar Weights on Connections Initialization of Weights A Small Example Initializing Weights for Autoassociative Networks Weight Initialization for Heteroassociative Networks On Center, Off Surround Inputs Outputs The Threshold Function The Sigmoid Function The Step Function The Ramp Function Linear Function Applications Some Neural Network Models Adaline and Madaline Backpropagation Figure for Backpropagation Network Bidirectional Associative Memory Temporal Associative Memory Brain-State-in-a-Box Counterpropagation Neocognitron Adaptive Resonance Theory Summary
Chapter 6—Learning and Training Objective of Learning Learning and Training Hebb’s Rule Delta Rule Supervised Learning Generalized Delta Rule Statistical Training and Simulated Annealing Radial Basis-Function Networks Unsupervised Networks Self-Organization Learning Vector Quantizer Associative Memory Models and One-Shot Learning Learning and Resonance Learning and Stability Training and Convergence Lyapunov Function Other Training Issues Adaptation Generalization Ability Summary
Chapter 7—Backpropagation Feedforward Backpropagation Network Mapping Layout Training Illustration: Adjustment of Weights of Connections from a Neuron in the Hidden Layer Illustration: Adjustment of Weights of Connections from a Neuron in the Input Layer Adjustments to Threshold Values or Biases Another Example of Backpropagation Calculations Notation and Equations Notation Equations C++ Implementation of a Backpropagation Simulator A Brief Tour of How to Use the Simulator C++ Classes and Class Hierarchy Summary
Chapter 8—BAM: Bidirectional Associative Memory Introduction Inputs and Outputs Weights and Training Example Recall of Vectors Continuation of Example Special Case—Complements C++ Implementation Program Details and Flow Program Example for BAM Header File Source File Program Output Additional Issues Unipolar Binary Bidirectional Associative Memory Summary
Chapter 9—FAM: Fuzzy Associative Memory Introduction Association FAM Neural Network Encoding Example of Encoding Recall C++ Implementation Program details Header File Source File Output Summary
Chapter 10—Adaptive Resonance Theory (ART) Introduction The Network for ART1 A Simplified Diagram of Network Layout Processing in ART1 Special Features of the ART1 Model Notation for ART1 Calculations Algorithm for ART1 Calculations Initialization of Parameters Equations for ART1 Computations Other Models C++ Implementation A Header File for the C++ Program for the ART1 Model Network A Source File for C++ Program for an ART1 Model Network Program Output Summary
Chapter 11—The Kohonen Self-Organizing Map Introduction Competitive Learning Normalization of a Vector Lateral Inhibition The Mexican Hat Function Training Law for the Kohonen Map Significance of the Training Law The Neighborhood Size and Alpha C++ Code for Implementing a Kohonen Map The Kohonen Network Modeling Lateral Inhibition and Excitation Classes to be Used Revisiting the Layer Class A New Layer Class for a Kohonen Layer Implementation of the Kohonen Layer and Kohonen Network Flow of the Program and the main() Function Flow of the Program Results from Running the Kohonen Program A Simple First Example Orthogonal Input Vectors Example Variations and Applications of Kohonen Networks Using a Conscience LVQ: Learning Vector Quantizer Counterpropagation Network Application to Speech Recognition Summary
Chapter 12—Application to Pattern Recognition Using the Kohonen Feature Map An Example Problem: Character Recognition C++ Code Development Changes to the Kohonen Program Testing the Program Generalization versus Memorization Adding Characters Other Experiments to Try Summary
Chapter 13—Backpropagation II Enhancing the Simulator Another Example of Using Backpropagation Adding the Momentum Term Code Changes Adding Noise During Training One Other Change—Starting Training from a Saved Weight File Trying the Noise and Momentum Features Variations of the Backpropagation Algorithm Applications Summary
Chapter 14—Application to Financial Forecasting Introduction Who Trades with Neural Networks? Developing a Forecasting Model The Target and the Timeframe Domain Expertise Gather the Data Pre processing the Data for the Network Reduce Dimensionality Eliminate Correlated Inputs Where Possible Design a Network Architecture The Train/Test/Redesign Loop Forecasting the S&P 500 Choosing the Right Outputs and Objective Choosing the Right Inputs Choosing a Network Architecture Preprocessing Data A View of the Raw Data Highlight Features in the Data Normalizing the Range The Target Storing Data in Different Files Training and Testing Using the Simulator to Calculate Error Only the Beginning What’s Next? Technical Analysis and Neural Network Preprocessing Moving Averages Momentum and Rate of Change Relative Strength Index Percentage R Herrick Payoff Index MACD “Stochastics” On-Balance Volume Accumulation-Distribution What Others Have Reported Can a Three-Year-Old Trade Commodities? Forecasting Treasury Bill and Treasury Note Yields Neural Nets versus Box-Jenkins Time-Series Forecasting Neural Nets versus Regression Analysis Hierarchical Neural Network The Walk-Forward Methodology of Market Prediction Dual Confirmation Trading System A Turning Point Predictor The S&P 500 and Sunspot Predictions A Critique of Neural Network Time-Series Forecasting for Trading Resource Guide for Neural Networks and Fuzzy Logic in Finance Magazines Books Book Vendors Consultants Historical Financial Data Vendors Preprocessing Tools for Neural Network Development Genetic Algorithms Tool Vendors Fuzzy Logic Tool Vendors Neural Network Development Tool Vendors Summary
Chapter 15—Application to Nonlinear Optimization Introduction Neural Networks for Optimization Problems Traveling Salesperson Problem The TSP in a Nutshell Solution via Neural Network Example of a Traveling Salesperson Problem for Hand Calculation Neural Network for Traveling Salesperson Problem Network Choice and Layout Inputs Activations, Outputs, and Their Updating Performance of the Hopfield Network C++ Implementation of the Hopfield Network for the Traveling Salesperson Problem Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem Output from Your C++ Program for the Traveling Salesperson Problem Other Approaches to Solve the Traveling Salesperson Problem Optimizing a Stock Portfolio Tabu Neural Network Summary
Chapter 16—Applications of Fuzzy Logic Introduction A Fuzzy Universe of Applications Section I: A Look at Fuzzy Databases and Quantification Databases and Queries Relations in Databases Fuzzy Scenarios Fuzzy Sets Revisited Fuzzy Relations Matrix Representation of a Fuzzy Relation Properties of Fuzzy Relations Similarity Relations Resemblance Relations Fuzzy Partial Order Fuzzy Queries Extending Database Models Example Possibility Distributions Example Queries Fuzzy Events, Means and Variances Example: XYZ Company Takeover Price Probability of a Fuzzy Event Fuzzy Mean and Fuzzy Variance Conditional Probability of a Fuzzy Event Conditional Fuzzy Mean and Fuzzy Variance Linear Regression a la Possibilities Fuzzy Numbers Triangular Fuzzy Number Linear Possibility Regression Model Section II: Fuzzy Control Designing a Fuzzy Logic Controller Step One: Defining Inputs and Outputs for the FLC Step Two: Fuzzify the Inputs Step Three: Set Up Fuzzy Membership Functions for the Output(s) Step Four: Create a Fuzzy Rule Base Step Five: Defuzzify the Outputs Advantages and Disadvantages of Fuzzy Logic Controllers Summary
Chapter 17—Further Applications Introduction Computer Virus Detector Mobile Robot Navigation A Classifier A Two-Stage Network for Radar Pattern Classification Crisp and Fuzzy Neural Networks for Handwritten Character Recognition Noise Removal with a Discrete Hopfield Network Object Identification by Shape Detecting Skin Cancer EEG Diagnosis Time Series Prediction with Recurrent and Nonrecurrent Networks Security Alarms Circuit Board Faults Warranty Claims Writing Style Recognition Commercial Optical Character Recognition ART-EMAP and Object Recognition Summary References Appendix A Appendix B Glossary Index Downloads (~1.88 Mb) | |
| |
14.01.2009 - 11:28 |
kik55
профи!
Группа: Наши Люди Сообщений: 1.245 Регистрация: 7.06.2008 Из: Russia Пользователь №: 925.961
Респектов: 261
| Х. Дейтел C#. Наиболее полное руководство Издательство: БХВ-ПетербургГод: 2006Страниц: 1056Формат: DJVUISBN: 5-94157-817-2, 0-13-046133-4Качество: ХорошееЯзык: РусскийОписание: Рассматриваются архитектура .NET, интегрированная среда разработки Visual Studio .NET и программирование на С#, а также объектно-ориентированное программирование, концепции графического пользовательского интерфейса, язык XML, базы данных, SQL, ADO.NET, ASP.NET, Web-формы, Web-службы и элементы управления Web, организация сетей, структуры данных, обеспечение доступности программных приложений и пакет программ Mobile Internet Toolkit. Представлены действующие программы и примеры, протестированные в системах Windows 2000 и Windows XP. Особое внимание уделено принципам корректного проектирования программных продуктов и их удобочитаемости. Файлы к книге в архивескачать ~ 82.5 Mb | |
| |
15.01.2009 - 8:27 |
kik55
профи!
Группа: Наши Люди Сообщений: 1.245 Регистрация: 7.06.2008 Из: Russia Пользователь №: 925.961
Респектов: 261
| Самоучитель C++ Герберт Шилдт (с примерами) СОДЕРЖАНИЕГлава 1. Краткий обзор C++ Глава 2. Введение в классы Глава 3. Подробное изучение классов Глава 4. Массивы, указатели и ссылки Глава 5. Перегрузка функций Глава 6. Введение в перегрузку операторов Глава 7. Наследование Глава 8. Введение в систему ввода/вывода C++ Глава 9. Расширенный ввод/вывод в C++ Глава 10. Виртуальные функции Глава 11. Шаблоны и обработка исключительных ситуаций Глава 12. Дополнительные возможности языка C++ Глава 13. Пространство имен и другие темы Глава 14. Библиотека стандартных шаблонов Примеры и упражнения (исходные тексты) ~ 2.3 mb | |
| |
30.01.2009 - 8:10 |
kodlic
Специалист
Группа: Пользователи Сообщений: 353 Регистрация: 11.11.2008 Пользователь №: 1.158.990
Респектов: 80
Предупреждений: 0
| Книга одного из экспертов в области технологий .NET представляет собой учебное и справочное пособие для разработчиков .NET-приложений, использующих новую версию ASP.NET 3.5 и предложенную Microsoft технологию работы с данными под названием LINQ, которая является встроенной в язык С# 3.0. Предложенный автором практический подход к изложению материала позволяет оперативно изучить новейшие способы доступа к данным из разнообразных источников, в том числе SQL Server, и методы работы с XML на реальных примерах. Подробно рассматриваются все вопросы, связанные с LINQ, начиная с объектной модели, операций и API-интерфейсов LINQ to Objects, LINQ to XML, LINQ to DataSet, LINQ to SQL и LINQ to Entities, и заканчивая разрешением конфликтов параллельного доступа и работе с представлениями баз данных. Файлы с примерами находятся внутри архива. Автор: Джозеф C. Раттц-мл Издательство: Вильямс Год: 2008 Страниц: 560 Формат: DjVu Размер: 12,88 Мб | |
| |
11.02.2009 - 5:29 |
kodlic
Специалист
Группа: Пользователи Сообщений: 353 Регистрация: 11.11.2008 Пользователь №: 1.158.990
Респектов: 80
Предупреждений: 0
| Параллельное и распределенное программирование с использованием С++
В книге представлен архитектурный подход к распределенному и параллельному программированию с использованием языка C++. Здесь описаны простые методы программирования параллельных виртуальных машин и основы разработки кластерных приложений. Эта книга не только научит писать программные компоненты, предназначенные для совместной работы в сетевой среде, но и послужит надежным "путеводителем" по стандартам для программистов, которые занимаются многозадачными и многопоточными приложениями. Многолетний опыт работы привел авторов книги к использованию агентно-ориентированной архитектуры, а для минимизации затрат на обеспечение связей между объектами системы они предлагают применить методологию "классной доски". Автор: К. Хьюз, Т. Хьюз Издательство: “Вильямс” Год: 2004 Формат: djvu Размер:12,9 Mb | |
| |
14.02.2009 - 11:45 |
misha-r
Бывалый
Группа: Пользователи Сообщений: 28 Регистрация: 26.04.2006 Пользователь №: 155.437
Респектов: 4
Предупреждений: 0
| С++ для начинающих
Между выходом второго и третьего издания “С++ для начинающих” произошло довольно много событий. Одним из самых значительных стало появление международного стандарта. Он не только добавил в язык С++ новые возможности, среди которых обработка исключений, идентификация типов во время выполнения, пространство имен, встроенный булевский тип данных, новый синтаксис приведения типов, но также существенно изменил и расширил имеющиеся – шаблоны, механизм классов, поддерживающий объектную и объектно-ориентированную парадигму программирования, вложенные типы и разрешение перегруженных функций. Еще более важным событием стало включение в состав стандарта С++ обширной библиотеки, содержащей, в частности, то, что ранее называлось Standard Template Library (STL). В эту стандартную библиотеку входят новый тип string, последовательные и ассоциативные контейнеры, такие, как vector, list, map, set, и обширный набор обобщенных алгоритмов, которые могут применяться ко всем этим типам данных. Появилось не просто много нового материала, нуждающегося в описании, но фактически изменился сам способ мышления при программировании на С++. Короче говоря, можно считать, что С++ изобретен заново, поэтому третье издание нашей книги “C++ для начинающих” полностью переработано. » Нажмите, для открытия спойлера | Press to open the spoiler « В третьем издании не только коренным образом поменялся наш подход к С++, изменились и авторы. Прежде всего, авторский коллектив удвоился и стал интернациональным, хотя корни его по-прежнему на североамериканском континенте: Стен (Stan) американец, а Жози (Josйe) канадка. Двойное авторство отражает деление сообщества программистов С++ на две части: Стен в настоящее время занимается разработкой приложений на C++ в области трехмерной графики и анимации для Walt Disney Feature Animation, а Жози принимает участие в развитии самого языка С++, являясь председателем рабочей группы по ядру языка в комитете по стандартизации и одним из разработчиков компилятора С++ в IBM Canada Laboratory. Стен работает над С++ с 1984 года. Он был одним из членов первоначальной команды, трудившейся в Bell Laboratories под руководством Бьерна Страуструпа (Bjarne Stroustrup), изобретателя языка. Стен принимал участие в разработке cfront, оригинальной реализации С, с версии 1.1 в 1986 году до версии 3.0, и возглавлял проект при работе над версиями 2.1 и 3.0. После этого он работал под началом Страуструпа над проектом, посвященным исследованиям объектной модели программной среды разработки на C++. Жози – член команды, работающей над компилятором С++ в IBM Canada Laboratory на протяжении восьми лет. С 1990 года она входит в состав комитета по стандартизации. Три года она была вице-президентом комитета и четыре года – председателем рабочей группы по ядру языка. Третье издание “C++ для начинающих” существенно переработано, что отражает не только развитие и расширение языка, но и изменения во взглядах и опыте авторов книги. Страниц: 1194 Размер: 5,15Мб Формат: pdf | |
| |
14.02.2009 - 16:43 |
hack7
Бывалый
Группа: Пользователи Сообщений: 45 Регистрация: 13.02.2009 Пользователь №: 1.284.849
Респектов: 4
Предупреждений: 1
| Название: Visual C++. Разработка Windows-приложений с помощью MFC и API-функций Автор: Давыдов В. Издательство: БХВ-Петербург Год: 2008 Страниц: 576 Формат: djvu-rar+% восст. Размер: 20,9 Мб ISBN: 978-5-9775-0157-6 Качество: Отличное Рассмотрены низкоуровневая (API-функции) и высокоуровневая (библиотека классов MFC) технологии прикладного программирования в среде в Microsoft Visual Studio С++ .NET для ОС Windows. Подробно описаны дочерние окна, редактор ресурсов, меню, панели инструментов, строка статуса, диалоговые окна и более 15 самых популярных управляющих элементов для них, динамические подключаемые библиотеки и мастера. Материал сопровождается демонстрационными примерами, вопросами и упражнениями для самопроверки с ответами, тестами и заданиями для курсового проектирования, которые также помещены на прилагаемом компакт-диске. | |
| |
14.02.2009 - 19:00 |
hack7
Бывалый
Группа: Пользователи Сообщений: 45 Регистрация: 13.02.2009 Пользователь №: 1.284.849
Респектов: 4
Предупреждений: 1
| Название: LINQ: язык интегрированных запросов в C# 2008 для профессионалов Автор: Джозеф C. Раттц-мл Издательство: Вильямс Год: 2008 Страниц: 560 Формат: pdf Размер: 40,7 Мб ISBN: 978-5-8459-1427-9 Качество: выше среднего, не распознано, ч/б Язык: русский Книга одного из экспертов в области технологий .NET представляет собой учебное и справочное пособие для разработчиков .NET-приложений, использующих новую версию ASP.NET 3.5 и предложенную Microsoft технологию работы с данными под названием LINQ, которая является встроенной в язык С# 3.0. Предложенный автором практический подход к изложению материала позволяет оперативно изучить новейшие способы доступа к данным из разнообразных источников, в том числе SQL Server, и методы работы с XML на реальных примерах. Подробно рассматриваются все вопросы, связанные с LINQ, начиная с объектной модели, операций и API-интерфейсов LINQ to Objects, LINQ to XML, LINQ to DataSet, LINQ to SQL и LINQ to Entities, и заканчивая разрешением конфликтов параллельного доступа и работе с представлениями баз данных. Книга рассчитана на программистов разной квалификации, а также будет полезна для студентов и преподавателей дисциплин, связанных с программированием и разработкой для .NET. Это первая книга по технологии LINQ на русском языке. Отсканировано довольно качественно, все примеры читаемы, но, к сожалению, не распознано. | |
| |
17.02.2009 - 8:18 |
Sansmen
профи!
Группа: Наши Люди Сообщений: 1.604 Регистрация: 6.06.2007 Пользователь №: 410.153
Респектов: 508
| C++ без страха
В большинстве книг по программированию на языке C++ предполагается, что читатель уже программировал на другом языке, а еще лучше на нескольких. Эту книгу можно читать с нуля. Автор книги Брайан Оверленд на протяжении десяти лет работал в компании Microsoft программистом, руководителем проектов и писателем - уникальная комбинация, которая позволила написать множество понятных и точных книг по программированию. Название: C++ без страха Год выпуска: 2005 Автор: Брайан Оверленд Формат: DJVU Язык : русский Размер (Мб): 4.5 | |
| |
18.02.2009 - 21:16 |
hack7
Бывалый
Группа: Пользователи Сообщений: 45 Регистрация: 13.02.2009 Пользователь №: 1.284.849
Респектов: 4
Предупреждений: 1
| Название: Видеоуроки на русском языке по изучению С++ (2008) Автор: нет Формат: avi Размер: 350.15 Mb Качество: Отличное Язык: Русский Год издания: 2008 Содержание: Дается описание языка программирования C++, подробно излагаются принципы и методы объектно-ориентированного программирования. Cтруктура библиотеки классов VCL, излагается концепция визуального программирования и ее реализация в Borland C++ Builder; содержит многочисленные примеры, облегчающие усвоение материала, в том числе, программы текстового и графического редакторов, анимации и мультимедиа. Самоучитель предназначен не только для начинающих, но и для опытных программистов, которые хотели бы быстро освоить язык C++ и работу в системе Borland C++ Builder. | |
| |
|
|