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数据科学是从单纯的“大”数据提炼出“智慧”的数据，以供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科．本书简要阐述数据科学的数学基础．全书共11章，内容包括线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程、最优化基础、线性规划、常用无约束最优化方法、常用约束最优化方法以及综合案例．除第11章外，每章都有应用实例与该章内容紧密结合，以进一步加强读者对知识点的理解和掌握．所有的应用实例和第11章综合案例的代码都在Windows操作系统下利用Python 3.7编写，并在交互

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本书系统讲解了面向对象编程技术与方法的相关内容，包括类与对象的概念，抽象、封装、继承、多态等面向对象编程技术的基本特征。主要内容包括面向对象编程技术概述、C++编程基础、函数、类与对象、运算符重载、继承与派生、多态、模板、异常处理及C++标准库，并在最后给出用面向对象方法开发学生信息管理系统的具体步骤和代码。书中所有例程均在Visual Studio 2019集成开发环境下调试通过。 本书力求让读者能够获得最大收益，不仅能掌握面向对象编程的技术与方法，而且能学会用C++语言编写程序，并能够利用C