《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的很优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

本书旨在介绍在高中数学奥林匹克竞赛、自主招生考试等中出现的常见重要不等式及其变形、拓展的应用。全书共8章，相互独立，每章精选了外数学竞赛中的典型不等式问题为例题，从系统观的视角，深入讲解每个问题，提炼了这些常见重要不等式的使用技巧，帮助读者建立不等式证明的“结构观”方法。 本书集普及性、理论性、实用性于一体，适合中学生、中学数学教师等阅读使用，也是学校开展教师培训与拓展性教学的好素材，同时可供数学爱好者参考。对参加全国高中数学联赛、高校自主招生等考试的考生也会有较大的帮助。

本书是一本久负盛名的经典之作，两位作者DanielP.Friedman、MatthiasFelleisen在程序语言界名声显赫。全书介绍了Scheme的基本结构及其应用、Scheme的五法十诫、Continuation-Passing-Style、PartialFunction、Y-Combinator、Interpreter等内容，并通过这些内容阐述了计算的一般本质。本书没有什么理论性描述，所有概念都蕴含在独特的引导式一问一答过程中，这种方式让读者对程序大师运用熟稔的程序方法来驾驭概念的能力叹为观止。通过阅读本书，可以让读者领略递归的奥妙、函数式编程风格的魅力。阅读完毕会有一种意犹未尽的感觉。本书适合所有程序员阅读，特别是函数式编程爱好者。好好享用！

《语言与数学》内容简介：如何实现语言的机器翻译？如何从海量的语言文字中抽取有用信息？如何利用自然语言进行人机对话？自然语言与计算机程序语言是否一致？如何自动合成语音……信息时代对自然语言的处理使语言学与数学紧密结合在一起。作者从事计算语言学研究几十年，潜心探索出语言符号的七种新特性。《语言与数学》详细论述了这七种特性与数学的关系，反映了当前国内外语言与数学关系研究方面的成果。《语言与数学》内容丰富，讲解深入浅出，文字流畅易读，可供广大语言学、教学工作者，以及对语言与数学感兴趣的相关人士阅读。语言符号的随机性与统计数学、语言符号的冗余性与随机过程、语言符号的离散性与集合论、语言符号的递归性与公理化方法、语言符号的层次性与图论、语言符号的非单元性与复杂特征的运算、语言符号的模糊

这本《数学维生素》(作者朴炅美)起到的作用是帮助读者消化、吸收重要的营养素(数学知识)，所以它不是什么数学蛋白质或数学碳水化合物，而是数学维生素。人类仅凭吸收维生素无法维持生命，与此相同，在阅读《数学维生素》这本书时，应同时阅读强调数学知识的书籍，这才是正确的方法。

本书源于几位作者任教的加州大学伯克利分校、斯坦福大学等高校开设的相关课程。这些课程紧随大数据时代和金融科技的热点，面向金融工程和计算金融项目的学生。当今，量化交易策略及其相关的统计模型和方法、知识表达、数据分析和算法设计以及信息学的重要性越来越高。在此背景下，本书从多学科角度对于量化交易进行了综合阐述,同时也为学术研究和金融实务搭建了桥梁。 量化交易涉及多个学科，且横跨学术界与业界。几位作者结合他们在多个学科的学术背景和丰富的业界工作经验，在撰写本书过程中综合考虑了不同类型读者的核心需要。本书的目标受众既包含高年级本科生、硕士生等在校学生，也包含有志于学习量化交易领域知识和现代交易实务的交易员、量化分析师以及监管者等。考虑到目标受众的背景和兴趣的差异，本书对于章节进行了特别安