本书系统地介绍了人工神经网络典型模型的原理、算法，并对遗传算法的基本原理也作了简单介绍。全 　　书共分九章，内容包括：概述、人工神经网络基本模型、BP网络(误差反向传播算法)、Hopfield网络模型、Boltz-mann机、自组织神经网络模型、联想记忆模型、CMAC模型、遗传算法原理。为了方便读者在运用神经网络方法求解实际问题时的需要，在书中的附录中分别给出了：人工神经网络研究中的一些常用数学方法、用C语 　　言编写的一些神经网络模型和遗传算法的源程序，供读者参考。 　　 人工神经

Thinking in C++, 作者Bruce Eckel volume 1 and volume 2, both are 2nd edition 本书作者根据自己学习C++的亲身体会及多年教学经验，用简单的例子和简练的叙述讲解C++编程，别具特色。 全书共分十八章，内容涉及对象的演化、数据抽象、隐藏实现、初始化与清除、函数重载与缺省参数、输入输出流介绍、常量、内联函数、命名控制、引用和拷贝构造函数、运算符重载、动态对象创建、继承和组合、多态和虚函数、模板和包容器类、多重继承、异常处理和运