《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。第1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。

在《算术研究》的序言中，高斯便已明确指明了本书的研究范围：“数学中的整数部分，不包括分数和无理数”。《算术研究》的正文则分为七章。章讨论数的同余；第二章讨论一次同余方程；第三章讨论幂剩余并证明了费马小

贝叶斯是当前人工智能的重要基础之一。目前市面上有关贝叶斯的书籍，大多是从工科角度去阐述贝叶斯定理的推导和应用，因此运用了 多的烦琐公式、定理和推导。而贝叶斯应用却是 广泛的， 不仅仅是机器学习的一个工具，还可以上升到一套科学思维方法论。本书主要以贝叶斯为核心，讲授了一些重要的思维方式，包括概率思维、 似然估计、贝叶斯估计，以及用贝叶斯估计来破除某些思维的误区。本书由浅入深地介绍了贝叶斯的核心思想，并且给出了如何用贝叶斯来指导人们日常生活思维的案例。

本书论述从古代一直到20世纪头几十年中的重大数学创造和发展，特别着重于主流数学的工作。本书所关心的还有，对数学本身的看法，不同时期中这种看法的改变，以及数学家对于他们自己成就的理解。

本书论述从古代一直到20世纪头几十年中的重大数学创造和发展，特别着重于主流数学的工作。本书所关心的还有，对数学本身的看法，不同时期中这种看法的改变，以及数学家对于他们自己成就的理解。

本书论述从古代一直到20世纪头几十年中的重大数学创造和发展，特别着重于主流数学的工作。本书所关心的还有，对数学本身的看法，不同时期中这种看法的改变，以及数学家对于他们自己成就的理解。

《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

1859年8月，没什么名气的32岁数学家黎曼（Bernhard Riemann）向柏林科学院提交了一篇论文，题为“论小于一个给定值的素数的个数”。在这篇论文的中间部分，黎曼作了备注——一个猜测，一个 假设。他向那天被召集来审查论文的数学家们抛出的这个问题，结果在随后的年代里给无数的学者产生了近乎残酷的压力。时至今日，在经历了150年的认真研究 和极力探索后，这个问题仍然悬而未决。这个假设成立还是不成立？已经越来越清楚，黎曼假设掌握着打开各种科学和数学研究之大门的钥匙，但它的解答仍诱人地悬在那里，正好让我们伸手够不着。依赖于素数特性的现代密码编制 术和破译术，其根基就在于这个假设。在1970年代的一系列非凡性进展中，显示出甚至原子物理学也以尚未被完全了解的方式与这个奇怪难题扯上了关系。在《素数之恋》中，极其明晰的数学阐

本书分为六章： 章在对代数推理相关文献进行梳理的基础上，阐述了代数推理的演进过程；第二章从代数推理的基本概念、表现水平和一以贯之性来阐述代数推理的内涵并进行解读；第三章在研究代数推理教学特征基础之上，从数与式、方程与不等式和函数三方面具体叙述代数推理的教学内容表征；第四章从代数推理实施环节和代数推理课堂实施策略阐述了高阶思维下的代数推理教学实施策略；第五章从前置性作业、课中任务单和课后分层作业的设计与实施角度阐述了教学设计和作业中的落实；第六章从信息技术与教学深度融合促进代数能力提高和借助编程发展代数推理两方面介绍了代数推理的未来走向，并对高阶思维下的代数推理进行了展望。

巴黎彩绘解谜手册！《很美很美的猜谜书》作者全新力作。激发孩子数学兴趣入门书。150道谜题+中世纪风格插画+精雕细琢的图腾，有逻辑推理、数学计算、空间图形、猜谜解字。你可以从中世纪的国王、圆桌骑士、建筑师、数学家、云游诗人、地主的神秘故事中解答各种好玩的谜题，开发数学思维和创造力。