"本书旨在介绍常见的非线性**化的理论与算法，以及深度学习中的优化算法。全书侧重对优化原理的直观理解和优化算法的步骤设计和流程构建，并通过大量案例对所介绍的算法进行了编程实现。书中提供的大量编程代码可以为需要使用非线性**化解决实际问题的工程技术人员进行二次开发提供基础，也可以为致力于学习**化理论与算法的读者进行编程练手提供参考。

除第1章介绍的基础知识外，全书内容可以分为4部分。第一部分介绍一维搜索理论与算法，第二部分介绍无约束**化理论与算法，第三部分介绍约束**化理论与算法，第四部分介绍的深度学习中的优化算法。本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为数据科学、人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、工程技术人员的参考资料。

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