本书是一本围绕最优控制理论展开的实用指南，以深入浅出的方式介绍了最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）和卡尔曼滤波器以及它们之间的联系，并展示了它们在综合应用中的使用方法与技巧。本书旨在为读者提供全面而直观的学习资源，同时将这些概念有机地应用于实际控制问题。通过书中丰富的例子和详细的代码，读者可以直接实践和验证所学内容，从而深化对这些理论的理解。 本书的目标读者群体为自动化类专业的本科生和研究生以及相关领域的科研人员。
本书为读者提供了一次深入探索人工智能和自动化编程的奇妙之旅。全书从AI（Artificial Intelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐渐深入到如何使用具有代表性的AIGC工具 ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等进行自动化编程。此外，本书还详细介绍了其他多种AI代码生成解决方案。针对桌面应用、Web应用、游戏、办公自动化等场景，本书还提供了丰富的实例。 本书适合对AI和自动化编程感兴趣的初学者阅读，也适合有一定基础并且想要提高开发技能的程序员阅读。同时，本书也可以作为高校或培训机构的参考书。
计算已经成为人们生活中不可或缺的组成部分，人类社会享受了计算技术的红利得以飞速发展。可以说当今的计算机科学和产业应用的成就是人类文明有史以来所有智慧的结晶。解释、澄清和发展 计算 这一重要概念，即本书之写作目的。本书从探索数学的起源开始，细数了数学史上三次危机的来龙去脉，逐渐引出计算理论的诞生和发展，以及这些过往是如何影响当今计算机科学最前沿方向的。最后本书从哲学层面探讨了计算的边界，将其视为人类需要继续探索的未解之谜。本书横跨了人类3000年的文明史，综合了数学、哲学、物理学、计算机科学、人工智能、复杂系统科学等多门学科，呈现出一种独特的计算主义的世界观。
本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以 同构 概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向链表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为开端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是进行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、
本书用生动有趣的漫画讲解了计算机的基础知识，一共分为5章，每一章都有不同的风景。 在第1章，你可以花上几两银子，体验一下大明王朝TCP/IP 和HTTP。与此同时，张大胖会在和朋友的聊天中逐步 发明 HTTPS。 你还能看看那些可爱的网卡、CPU，内存是怎么从零开始上网的，以及一张身份证是怎么在网络中被切割和传输的。 到了第2章，可以看看操作系统是怎么 骗人 的， 一切皆文件 到底是怎么回事，程序员喜欢的Hello World在执行时有什么秘密。第3章则能看到跑得飞快的CPU阿甘一天有趣的生活，不断打仗的黑毛部落和秃头部落居然促成了通用计算机的诞生，以及两段 相声 ：从1加到100和函数调用的秘密。 第4章展示了数据库帝国的一次危机和内部斗争。第5章你可以用一个奇特的天平去称一称编程语言的重量，还可以 欣赏 一下字节码王国的兴起和扩张，顺便看看上帝
本书是企业业务数据分析方法的集大成著作，由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编著而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结，这些企业包括但不限于、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、GrowingIO 等。全书由八大部分构成：绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。
人类的生活无时无刻不在改变，在当下，能迅速、激烈地促进这些改变的，就是科技。而这些改变，哪些是必然发生的，哪些又在我们预料之外？举例来说，互联网是必然的，但选择哪种网络不是必然的；四轮汽车出现是必然的，但SUV不是必然的；移动电话的发明是必然的，但iPhone不是必然的 被称作网络文化"游侠 的凯文?凯利，在本书中总结了自己几十年来对于科技的观察和分析，精彩地评说当下科技发展的必然趋势，不仅令极客们为之疯狂，也为科技产业的发展提供了极富前瞻性的视野和指导。
《科技想要什么》一书中，凯文 凯利预测了未来数十年科技的12种趋势，包括创造大脑这一得寸进尺之举。不过，为了让人类创造的世界实现收益最大化，需要对这种全球体系产生的问题和代价保持敏感。作者详细讲述了值得我们学习的阿米什"早期使用者 和其他批判科技自我主义倾向的人所具有的智慧。凯利的新科技理论提供了三种实践经验：通过倾听科技的需求，我们和我们的孩子可以更加出色地做好准备，迎接必将到来的科技；通过采用主动融合原则，我们可以驾驭科技，使之发挥大作用；通过遵从这种类生命系统的长期规则，我们可以获得它的全部馈赠。
TikTok电商是基于时代发展的势能与TikTok社交媒体的势能成长起来的，其生命周期注定是长久的，而现在仍处于发展初期，尚有很多机会和挑战。 本书广泛涉及TikTok电商诸多方面，包括市场定位、品牌塑造、粉丝互动和销售策略等。书中详尽阐述了TikTok电商实操策略，其生动案例与实践经验为广大读者提供了更为直观的学习路径。书中还全面分析了海外兴趣电商发展趋势、市场机遇及挑战，为广大从业者指引了成功方向。
“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及进一步学习提供方便。 本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。
本书用一系列有趣的小故事讲述计算机底层相关的技术知识。 第1章：聚焦计算机中核心的CPU，从基础的门电路开始，到基本的指令执行过程，后到CPU的一些高级技术。内容涵盖缓存、原子操作、指令流水线、分支预测、乱序执行、超线程、SIMD、 内存管理、TLB等。 第2章：主要讲述计算机中的存储设施，包括CPU中的缓存，内存、机械硬盘三者数据存储的原理，以及硬盘上的数据管理组织的软件 文件系统基本模型。 第3章：主要讲述计算机中的I/O和数据传输。内容涵盖总线系统、中断机制、DMA技术、零拷贝技术。重点关注网卡相关的数据传输，包括网卡的基本工作机制，网卡接收数据包后的处理，后介绍一种时下流行的数据包处理技术 DPDK。 第4章：前面三章主要是在硬件层面，这一章开始介绍软件。本章聚焦计算机中重要的软件 操作系统。本书默认以Linu
本书面向零基础的信息学竞赛初学者。全书共6章，主要讲解C 编程语言基础和算法知识。第1章C 语言基础，主要讲解数据类型、变量、常量、数据溢出、数据的输入和输出等；第2章程序设计结构，主要讲解顺序、分支和循环3大结构；第3章数组和字符串，主要讲解C 的数组基础知识及字符串应用；第4章函数和结构体，主要讲解自定义函数的使用、结构体的定义和应用；第5章基础算法，主要讲解算法的描述方法，以及入门算法、递推和递归算法、排序算法和数值处理方法；第6章进阶算法，主要讲解查找算法中的顺序查找和二分查找，搜索算法中的深度优先搜索和广度优先搜索，贪心策略的应用，动态规划方法的应用。 本书内容通俗易懂，通过详尽的知识点和算法讲解，帮助初学者掌握信息学竞赛的基础知识和常用解题方法，形成编程思维和计算思维。本书可作为师
本书由杰出的科学史专家托马斯 黑格和保罗 塞鲁齐撰写，在经典之作《现代计算机发展史》第二版的基础上，进行了脱胎换骨式的全面重构，用全新视角，深入阐释计算技术体系及其应用的进化，带领读者理解计算机的变革历程，以及技术与社会的相互塑造。全书共分15章，每章讲述计算机的一种转变，从1945年的ENIAC谈起，到电子邮件、袖珍计算器、个人计算机、万维网、电子游戏、智能手机的发展，再到计算机无处不在又无迹可寻的当今世界，后以集成了多种计算模式的特斯拉Model S作为结尾。全书史料丰富，见解深刻，叙述生动，是现代计算机发展史的入门级读物。
本书深入浅出地介绍了扩散模型的知识，案例丰富，讲解细致。第1章介绍AIGC与相关技术，第2章从三个视角介绍扩散模型的基本理论、算法，此外介绍了扩散模型的神经网络架构和代码实现。第3章、第4章、第5章分别从高效采样、似然优化、数据结构三个方面系统介绍了扩散模型的特点，以及后续的改进工作。第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联，包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。第7章介绍了扩散模型的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。第8章讨论了扩散模型的未来，以及与GPT和大模型的关联。 本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生，以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的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，并由线性模型引出最简单的神经网络——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；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识
《Web 3.0》针对当下火热的Web 3.0话题，介绍Web 3.0的相关专业知识、技术实现方法及应用前景。 全书共9章，第1章介绍了Web 3.0的基本知识；第2、3章介绍了Web 3.0的基础技术栈和拓展技术栈；第4章介绍了Web 3.0的生态构建，包括去中心化自治组织、开放式金融、加密货币、代币经济与数字市场、数字身份、创造者经济、注意力经济等；第5章阐述了Web 3.0的行业应用；第6章介绍了Web 3.0与SaaS平台的关系；第7章关注Web 3.0的行为准则，包括互联网协议、数字身份管理、网络制衡机制、链上管理和链下管理等机制；第8章介绍了Web 3.0的应用挑战；第9章对Web 3.0进行了总结与展望。全书运用可视化的表达方式，对繁杂的概念及相关的技术进行详尽的阐述。 《Web 3.0》适合Web 3.0 从业人员、相关技术人员，以及金融、计算机专业的大学生、研究生参考与学习。
本书试图提炼了互联网B端产品设计和管理的通用思路和方法，本书一共分为5篇。“概述篇”描述产品经理的发展历程和演变，以及B端产品的分类和特点，让读者对互联网产品领域建立全面认知。“设计篇”详细讲述B端产品的设计，按照产品设计的实际流程，依次讲述市场分析、业务调研、架构设计、功能模块设计、演进蓝图设计、业务建模、流程和角色设计、权限设计等一系列关键环节。“管理篇”讲述B端产品的管理，包括B端产品的项目管理、运营管理、需求管理、迭代优化，阐述了B端产品实施和运作过程中面临的一系列问题，包括复杂项目的推进、产品经理和业务团队的合作、需求和迭代的计划编排等。“进阶篇”讲述企业级应用架构，从前面的单一产品建设扩展到体系化产品建设，旨在帮助读者从更宏观的角度思考产品，站在企业经营管理和发展的视角，
本书基于作者长年的实践、培训、咨询经验，基本按照PMBOK的流程与知识领域，为项目经理提供了项目管理中可使用的工具、建议、诀窍、案例，并说明了如何、何时、在哪里使用这些工具。书中既介绍了传统的项目管理工具，也介绍了一套能反映实践变化的现代项目管理工具，同时增加了小贴士、小技巧及案例介绍，加深了读者的理解。本书是项目经理一本综合、实用、放在案头时时翻看的工具书。
全书共分成8章，主要包括：复数、复函数、作为映射的解析函数、复积分、级数与乘积展开、共形映射、狄利克雷问题、椭圆函数以及全局解析函数。此外，大部分章节后都有练习，便于学生掌握书中内容，其中加上“*”号的练习供学有余力的学生选做。本书假定读者具备大学二年级的数学基础，可作为高等院校高年级本科生以及研究生的教材和参考书。
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的基本概念、实践指南、核心原理、开发指南、网络与存储、运维指南、新特性演进等内容。全书图文并茂、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 Shooting技巧等，有很强的实战指导意义。本书的内容也随着Kubernetes的版本更新不断完善，
