具体描述
本书是根据中国电力教育协会关于高职高专"十五"教材规划的精神，针对工程造价管理专业的特点和要求编写而成的。全书共十四章，主要内容有:建筑工程法规导论、立项决策阶段的法律制度、城市规划法律制度、建筑工程用地与房屋拆迁法律制度、建筑工程勘察设计法律制度、建筑许可、建筑工程的发承包与招投标、建筑工程合同、建筑工程监理、建筑工程质量管理、建筑安全生产与环境保护、建筑工程纠纷与法律服务、建筑工程相关法律制度及国外建筑工程相关法律综述。
本书除用作高职高专工程造价管理专业的教材外，还可供建筑类其他专业的师生及工程技术、管理人员参考。
探寻数字时代的思维逻辑与实践指南 《算法的艺术与实践：从理论到落地的高效路径》 书籍简介 在这个数据爆炸、智能化浪潮席卷全球的时代，算法不再仅仅是计算机科学领域的专业术语，它已经渗透到我们日常生活的方方面面，成为驱动商业决策、优化资源配置乃至重塑社会结构的核心引擎。本书《算法的艺术与实践：从理论到落地的高效路径》旨在为渴望深入理解和掌握现代算法精髓，并将其高效应用于实际工程和商业场景的读者，提供一套系统、深入且极具实操性的知识体系。 本书内容聚焦于现代数据科学、机器学习、优化理论以及复杂系统建模等前沿领域，完全避开了传统工程领域的规范、合同、质量控制或结构力学等主题。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接深奥的数学理论与触手可及的工程实践。 第一部分：算法思维的基石——理论的深度解构 本部分是理解后续高级应用的理论基础。我们首先从离散数学与概率论的视角切入，重新审视经典算法设计范式，如分治法、动态规划、贪婪算法的底层逻辑，并深入探讨其在图论中的应用，特别是对于网络流、最短路径及连通性问题的解决之道。 随后，我们将进入计算复杂性理论的核心领域。读者将学习如何评估算法的效率边界，理解P、NP、NP-Hard问题的本质区别，这对于处理大规模优化问题至关重要。我们将详述近似算法的设计原则，探讨如何在计算资源受限的情况下，获取足够精确的解。 尤其值得一提的是，我们对信息论进行了细致的阐述，将其作为理解数据压缩、特征选择和信息熵衡量的关键工具，为后续的模式识别打下坚实的基础。 第二部分：机器学习与数据驱动的决策系统 本部分是本书的重点与亮点，着力于构建从原始数据到智能决策的完整流程。我们不会停留在简单模型的介绍，而是深入探讨统计学习理论的框架，包括偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的精确数学表达。 监督学习部分，我们将详细剖析深度神经网络（DNN）的构建模块，包括卷积神经网络（CNN）在空间特征提取上的优势，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在序列数据处理中的机制。本书对反向传播算法（Backpropagation）的数学推导进行了详尽的步骤分解，帮助读者理解梯度下降的每一步优化动作。 在无监督学习方面，我们将重点介绍先进的聚类技术（如DBSCAN、谱聚类）和降维方法（如t-SNE、UMAP），并探讨它们在海量非结构化数据探索中的实际效能。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为前沿驱动力，被赋予了专门的章节。我们系统地介绍了马尔可夫决策过程（MDP）、价值迭代、策略梯度方法（如REINFORCE、A2C/A3C）以及最新的Actor-Critic架构。这些内容旨在指导读者如何设计有效的奖励函数，并解决高维状态空间中的决策难题。 第三部分：优化算法与系统性能的极致追求 工程实践往往是对资源的有效配置与约束条件的满足。本部分聚焦于优化理论，这是实现高效落地的核心技术。 我们将详细讲解线性规划（LP）和非线性规划（NLP）的求解技术，特别是内点法（Interior Point Methods）和单纯形法的运作原理。针对大规模、高维度的优化问题，本书引入了随机优化方法，如随机梯度下降（SGD）及其各种加速变体（如Momentum、Adam），并分析了它们在并行计算环境下的收敛特性。 此外，我们还涵盖了启发式与元启发式算法，如模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）和粒子群优化（PSO）。这些方法在处理NP-Hard问题或传统解析方法失效的复杂约束环境时，提供了强大的求解工具。 第四部分：算法的工程化与可解释性实践 理论的价值最终体现在工程的落地。本部分探讨如何将训练好的模型转化为稳定、可维护的生产系统。 我们深入讨论了模型部署的挑战，包括模型压缩（如知识蒸馏、权重剪枝）、推理延迟优化以及跨平台兼容性问题。对于需要实时反馈的场景，我们将介绍流式数据处理架构对算法设计提出的新要求。 至关重要的是，本书花费大量篇幅探讨算法的可解释性（XAI）。在金融、医疗或自动驾驶等高风险领域，仅有高精度是不够的。我们将讲解LIME、SHAP等主流的后验解释方法，以及如何从模型内部结构反推决策依据，确保算法的透明度和可信赖性。 面向读者 本书面向有一定数学基础，希望从根本上掌握数据驱动系统设计与实现的技术人员、软件工程师、量化分析师、科研人员以及对高级人工智能技术有浓厚兴趣的专业人士。它不是一本简单的工具书，而是一份引导您理解“为何如此”的思维地图，助您在算法创新的前沿占据主导地位。
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