人工只能前沿丛书:类脑智能机器人

习近平总书记曾在“两院院士”大会上指出，机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，它已成为全球的热点话题。从机器人学诞生以来，人们梦想着机器人越来越接近人，成为人的助手和“朋友”，但传统的机器人学理论使得机器人的灵巧性、智能性和与人的“共情性”还不能达到人们的期望。 类脑智能机器人采用脑科学领域的研究成果，它力图将人的神经科学的内部机理融入机器人，提高机器人的感知、决策、运动控制和学习能力。它和以功能和性能为导向将认知、决策和控制模型应用于

知识图谱(认知智能理论与实战)

知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。最后，本书以金融、医疗

人工智能伦理

人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把最糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述

启发式搜索理论与应用

本书从理论与应用两个角度介绍了启发式搜索。理论方面，不仅介绍了启发式搜索的基本内容，而且给出了很多新的发展技术，理论研究超前，这是目前其他任何一本相关书籍都未提出的。例如，模式数据库、符号搜索、利用外部存储的搜索以及并行处理单元等。应用方面，本书的Part V详细的介绍了5个应用。书中给出的这些应用讲解深刻，与启发式搜索结合紧密...

现代信息化及其应用-航天信息化案例分析

什么是信息化?如何搭建信息化平台?怎样实现信息化建设?其未来发展趋势如何?这些问题在本书中均有较详细的阐述。薛惠锋、李翠、薛昱、王文胜编著的《现代信息化及其应用(航天信息化案例分析)》主要包括信息化发展概论、现代信息化平台构建及应用案例、现代信息化建设、信息化 规划方法论、信息化推进新技术理论及应用、信息化决策分析、信息化与 信息资源管理、信息化系统控制、信息化建设评价、信息化政策及法规体系、未来信息化发展趋势等内容。 　　本书可供

英汉双向计算机大词典

大数据时代的数据挖掘/国之重器出版工程

本书以当前热点的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融入了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质...

中国互联网发展报告2020

本书客观反映了2020年度中国互联网发展成就、发展现状和发展趋势，系统地总结了中国互联网发展的主要经验，深入分析了中国在信息基础设施、信息技术、数字经济、电子政务、网络内容、网络安全、网络法治、网络空间靠前治理和交流等方面的战略规划、政策举措、发展成效、发展水平和未来趋势；进一步优化了中国互联网发展指标体系，从6个方面对全国31个省（自治区、直辖市）的网络安全和信息化工作进行综合评估，以期全面、准确、客观地反映全国及各地互联网发展水平

面向多视全极化SAR数据的基于模型的非相干极化分解技术——算法

通过本书的介绍使读者更好地了解基于模型的非相干极化分解技术中各种分解算法的来龙去脉、具体技术细节和各自的优缺点，从而能够为读者在具体科研和应用中对该技术不同算法的选用和使用提供帮助，进而促进基于模型的非相干极化分解技术在更广泛的范围得到更恰当的应用。其次，本书在描述中将着重给出基于模型的非相干极化技术在其自身发展过程中各研究阶段的问题牵引、突破思路和存在问题等内容，目的是希望读过本书的科研人员能充分了解和体会该技术的科研发展历程，进而

算法竞赛(清华科技大讲堂)

本书是一本全面、深入解析与算法竞赛有关的数据结构、算法、代码的计算机教材。 本书包括十个专题： 基础数据结构、基本算法、搜索、高级数据结构、动态规划、数论和线性代数、组合数学、计算几何、字符串和图论。本书覆盖了绝大多数算法竞赛考点。 本书解析了算法竞赛考核的数据结构、算法； 组织了每个知识点的理论解析和经典例题； 给出了简洁、精要的模板代码； 通过明快清晰的文字、透彻的图解，实现了较好的易读性。 本书的读者对象是参加算法竞赛的中

数据驱动设计

数据驱动的产品设计主要指的是，围绕产品交互数据进行建模和分析，从而挖掘事物的相关性和隐藏 模式以协助产品设计的过程。随着大数据时代的到来，在整个产品生命周期中已经生成了许多有价值的数 据。收集的产品数据包含大量的设计知识，有助于提高生产效率和产品竞争力。数据驱动的产品设计是一 种有效且流行的设计方法，可以支持设计师做出明智的决策。本书将围绕数据驱动的产品设计，介绍设计 知识数据的获取建模、挖掘和可拓派生技术，同时结合智能优化算法，分析

计算机体系结构量化研究方法(第6版)

本书是权威的计算机体系结构著作，是久负盛名的经典作品。书中系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线和指令集并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。这一版新增一章，专门介绍领域专用体系结构。本书对近些年火热的云计算、手机客户端技术、人工智能等相关内容也有涉猎。 本书既可作为高等院校计算机专业本科生或研究生教材，也可作为从事计算机体系结构或计算机系统设计的工程技术人员的参考书。...

机器学习在算法交易中的应用(第2版)

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习（ML）的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用（第2版）》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数

人工智能 现代方法 第4版(全2册)

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用

人工智能超密集移动通信系统

随着新兴网络通信业务的不断涌现，超密集移动通信系统中，端侧网络选择、网侧资源调度、网络切换和业务均衡等均面临新的密集性、复杂性和异构性挑战。本书针对超密集移动通信系统中面临的网络接入点密集导致的资源调度不灵活、基站参考信号强度相似导致的网络选择难、传统网络切换技术导致的用户频繁切换，以及网络负载不均衡等诸多具体技术问题，基于传统算法，结合人工智能算法分别在端侧智能网络选择（第2章）、网侧智能资源调度（第3章）与端网协同智能切换（第4章

视觉惯性SLAM:理论与源码解析

本书系统介绍以相机和惯性测量单元为主传感器的视觉、视觉惯性SLAM算法。本书通过选取该领域有代表性的两个开源项目ORB-SLAM2/3，从原理阐述、公式推导、代码解析和工程经验等多个维度，对SLAM技术进行全面的解读。为了让读者在轻松的氛围中快速理解专业知识，本书以小白和师兄对话的形式娓娓道来，帮助读者在学习的过程中不断思考和提升。同时，本书秉承“一图胜千言”的理念，把大量复杂的原理或流程绘制成清晰、易懂的示意图，降低了初学者的学习门

数据可视化(纪念版)

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交

Spring Boot 3核心技术与最佳实践

本书是一本针对Java开发人员的图书，旨在帮助Java开发人员掌握Spring Boot的基本使用，以及深入了解Spring Boot的应用及原理。本书内容由浅入深、循序渐进，第1～5章介绍Spring Boot的基础知识（基础入门、配置管理、Starter、自动配置、启动过程与扩展应用、日志管理），第6～9章介绍Spring Boot的综合应用（Web、数据访问、计划任务、缓存、消息队列），第10～12章介绍Spring Boot应

实证机器学习

本书介绍了实证机器学习的基础理论以及在自主异常检测、自主数据划分、自主分类、自主学习等不同领域的优选方法、方法论、模型、流程和技术。涉及多种优选人工智能技术，可应用于图像处理、自然语言处理、生物信息学、智能机器人、航天系统等诸多领域...

计算几何—算法设计、分析及应用(第五版)

《计算几何—算法设计、分析及应用（第5版）》系统地介绍了计算几何中的基本概念、求解诸多问题的算法及复杂性分析，概括了求解几何问题所特有的许多思想方法、几何结构与数据结构。全书共分11章，包括： 预备知识，几何查找（检索），多边形，凸壳及其应用，Voronoi图、三角剖分及其应用，交与并及其应用，多边形的获取及相关问题，几何体的划分与等分，路径与回路，几何拓扑网络设计，图形学习、推理及判定等。 　　《计算几何—算法设计、分析及应用（

深度学习:原理及遥感地学分析

随着地球时空大数据累计，如何从这些大数据里高效挖掘知识成为地球系统科学研究难点及重点，常规统计及机器学习方法有诸多局限。本书从地球及遥感科学背景及视角系统阐述深度学习基本原理，并将其纳入地学系统科学问题框架，提供了典型实例。读者可通过阅读本书找到合理方法来解决相关问题，本书具有较高理论及应用价值。全书共分三部分，即基础篇、方法篇及遥感地学分析篇：基础篇是机器学习及深度学习的基础，而方法篇系统描述了深度学习算法及特点，遥感地学分析篇概括

动手学深度学习:PyTorch版

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出基础的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三

未来互联网原理、技术及应用

学术界和工业界推动未来互联网体系结构与前沿技术的发展，体系结构上主要包括渐进式演进技术和革命式演进技术，网络前技术包括软件定义网络、网络功能虚拟化、云计算、边缘计算等。本书阐述了未来互联网原理、技术及应用，具体如下：首先介绍互联网体系结果的发展过程，以及当前的研究状况；然后，重点介绍未来互联网前沿技术，包括IPv6网络、软件定义网络、软件功能虚拟化、内容中心网络、移动社交网络、延时容忍网络、数据中心网络、5G网络、工业互联网、可信网络

深度学习:从基础到实践:from basics to practice

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库(这两种库均基于 Pyt

图神经网络:基础、前沿与应用

本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：第一部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况...

三链范式——智能科学探秘

本书原创性地给出类脑智能的标准模型，并全面阐述了类脑系统的基本架构及运行原理。本书特色是从两大不同角度解读类脑智能，达到相互补充、论述周详的效果。其中，第一篇从智能基础原理角度，分十章讲析十项原理；第二篇从较为通俗的智能主要特征角度，分十章探秘十大牲。全书原创成果丰硕、概念清楚、逻辑严密、图文并茂，可读性强，普遍适合智能科技相关的或对智能科学感兴趣的各类读者。本书提出并建立了以“内外两种驱动的双驱动系统”为逻辑架构的类脑智能新型基础理

人工智能:现代方法:a modern approach

本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用

中国院士文库－人工智能

本书是人工智能专业最基础最全面的高校教材，作者陆汝钤院士系 中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所研究员。在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。本书首次把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获

网络智能化中的深度强化学习技术

随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介

脑-机接口:革命性的人机交互

本书主要内容有：用于脑-机接口的脑信号；运动任务下感觉运动振荡的动力学；用于脑-机接口的神经反馈训练；奥地利格拉茨的脑-机接口；基于调制EEG节律脑-机接口的有效设计；脑-机接口用于神经康复；非侵入式脑-机接口用于瘫痪手神经义肢控制；脑-机接口用于闭锁症患者的通信和控制；基于大脑和颅骨之间采集信号的脑-机接口...

计算机网络:自顶向下方法(英文版·原书第7版)

本书采用作者的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下逐层讲解，让读者从实现、应用的角度明白各层的意义，进而理解计算机网络的工作原理和机制。本书强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和“创造”...

统计学习要素:机器学习中的数据挖掘.推断与预测(第2版)

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和很近邻、非监督学习、随

Kubernetes权威指南:从Docker到Kubernetes实践全接触 第5版

Kubernetes是由谷歌开源的容器集群管理系统，为容器化应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩缩容等一整套功能。Kubernetes也是将“一切以服务（Service）为中心，一切围绕服务运转”作为指导思想的创新型产品，它的功能和架构设计自始至终地遵循了这一指导思想。构建在Kubernetes上的系统不仅可以独立运行在物理机、虚拟机集群或者企业私有云上，也可以被托管在公有云上。 本书总计12章，分别讲解Kubernetes的

信息物理系统逻辑基础

本书全面介绍如何采用逻辑与演绎语言推理信息物理系统。在这个过程中，读者将学习计算机科学、应用数学和控制论的许多基本概念，所有这些对了解CPS都是必不可少的。本书分为以下四个部分。在第1部分中，读者将学习如何对包含连续变量和编程构造的CPS建模，如何描述需求规约，以及如何用证明规则检验模型是否满足需求。第二部分增加了对物理世界建模采用的微分方程。第三部分介绍了对手的概念，在控制系统中，对手可以通过噪声和其他干扰影响系统的周边环境。在存在

解构领域驱动设计

本书全面阐释了领域驱动设计（domain-driven design，DDD）的知识体系，内容覆盖领域驱动设计的主要模式与主流方法，并在此基础上提出“领域驱动设计统一过程”（domain-driven design unified process，DDDUP），将整个软件构建过程划分为全局分析、架构映射和领域建模3个阶段。除给出诸多案例来阐释领域驱动设计统一过程中的方法与模式之外，本书还通过一个真实而完整的案例全面展现了如何进行领域驱

计算机科学中的数学/信息与智能时代的必修课

本书原为麻省理工学院计算机科学与工程专业的数学课程讲义，谷歌技术专家参与编写，涵盖计算机科学涉及的全部基础数学知识，包括形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等，特别强调数学定义、证明及其应用方法。本书因具有系统、完整，以及有趣、易读等明显优势，现已被优选IT技术相关从业者及准从业者奉为圭臬、广泛传阅，在人工智能日益普及的全新信息时代，更是大放异彩。本书适合计算机相关专业学生及从业人员

博文视点云原生精品丛书KUBERNETES权威指南:从DOCKER到KUBERNETE

Kubernetes是由谷歌开源的Docker容器集群管理系统，为容器化的应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩容及缩容等一整套功能。本书从架构师、开发人员和运维人员的角度，阐述了Kubernetes的基本概念、实践指南、核心原理、开发指导、运维指南、新特性演进等内容，图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面；并围绕在生产环境中可能出现的问题，给出了大量的典型案例，比如安全配置方案、网络方案、共享存储方案、高可用方案及Trouble

大话存储【终极版】——存储系统底层架构原理极限剖析

一个无比严谨的技术痴迷者创作的一本饱含诚意与想象力的经典存储著作。...

性能之巅:洞悉系统、企业与云计算(第2版)(英文版)

本书着力讲述 Linux 的性能，但所论述的性能问题适用于所有的操作系统。你将了解到系统是如何工作与执行的，还将学习到如何分析和改进系统及应用程序性能的方法。本书对第 1 版的内容做了大量的更新，这些更新包括但不限于 ：近年来 Linux 内核各方面的变化对于资源性能的影响；云计算架构的主流演进方向；动态跟踪工具的新星（BPF 及其前后端技术）；常见性能工具的使用方法的变化等。需要说明的是，在第 1 版中进行性能分析所用到的术语、概念

云术专攻

云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的服务模式。撰写本卷旨在协助读者全面了解云技术，提出公有云和行业云建设和应用指南。通过阅读本卷可获得以下三个方面的收益： 1、获取技术知识：读者可以从本卷中获取对云相关技术全面和深入的理解； 2、掌握未来方向：通过本卷阅读可以获取云的进一步发展方向并了解**技术； 3、找到解决方案：可以从本卷中了解金融业行业云的发展趋势，优化自身定位，

OPENCV计算机视觉项目实战(PYTHON版)

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相 关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参...

自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践

本书是《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》一书的姊妹篇。内容比《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》略难。系统介绍自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术，从零开始搭建一套完整的激光雷达与惯性导航定位建图方案。理论方面使用现代化流形方法进行推导，代码方面则使用简洁明快的现代 C++ 语言实现。本书从最基本的理论与程序代码开始，一步步增加各种模块，省略复杂的工程细节，最后形成一个完整的系统。本书在逻辑上是完整自洽的，在内容上则是通俗易懂的。

自然语言处理导论

自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习

深度学习之图像识别:核心算法与实战案例(全彩版)

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经

聚沙成塔 Go语言构建高性能、分布式爬虫项目

本书是颇具创新性的 Go 语言实战指南，巧妙地将理论知识与实践案例串联起来，为读者搭建了一套完整的知识体系和方法论。本书以爬虫项目为基础，全面阐述了 Go 语言在网络服务开发中的卓越性能，并深入探讨了如何利用 Go 语言打造高并发的爬虫系统、高性能的分布式系统，以及可扩展的领域驱动的微服务系统。本书有助于 Go 语言开发者根据编码规范，编写出简洁、高效、健壮且易于扩展的代码。同时，本书可以作为高等院校计算机和软件工程等相关专业师生的参

统计学基础 透过数据看世界 原书第3版

本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法，为了降低阅读门槛，几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习，你将学会批判性地思考数据，交流你的发现，并仔细评估他人的论点。 本书内容十分丰富，设置精心，书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等，并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项

统计至简

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学 编程 机器学习的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python

高级算法和数据结构

这是一本关于“高级/进阶”算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的“棘手”问题。 本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不囿于特定语言的伪代码以及多种语言的代

PYTHON应用数值方法——解决工程和科学问题

《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题

动态数据驱动应用系统指南

本书从系统的角度，成体系地研究动态数据驱动原理与方法。以数据驱动为根本出发点，揭示了复杂系统的设计、运行、控制与优化规律，从信号感知、结构感知、环境感知、情景感知、语境感知、能量感知、过程感知、网络感知、系统感知等不同维度，介绍了主流的理论与方法，提供了研究复杂系统问题的新思路、新方法...

码农的零门槛AI课:基于FASTAI与PYTORCH的深度学习

深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和最少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是第一个为最常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书能让尽可能多的人了解深度学习。这本书深入浅出地介绍了深度学习的概念，并为读者提供了掌握深度学习的详细指导。 本书的目标

Python数据科学实战

数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为