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编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书中数学版块 数学三剑客 的第三册，也是最后一本。 数学 板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的 大杂烩 ，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率

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、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

网络存储是一个涉及计算机硬件以及网络协议/技术、操作系统以及专业软件等各方面综合知识的领域。目前国内阐述网络存储的书籍少之又少，大部分是国外作品，对存储系统底层细节的描述不够深入，加之术语太多，初学者很难真正理解网络存储的精髓。 本书以特立独行的行文风格向读者阐述了整个网络存储系统。从硬盘到应用程序，对这条路径上的每个节点，作者都进行了阐述。书中内容涉及：计算机IO基本概念，硬盘物理结构、盘片数据结构和工作原理，七种常见RAID原理详析以及性能细节对比，虚拟磁盘、卷和文件系统原理，磁盘阵列系统，OSI模型，FC协议，众多磁盘阵列架构等。另外，本书囊括了存储领域几乎所有的新兴技术，比如机械磁盘、SSD、FC/SAS协议、HBA卡、存储控制器、集群存储系统、FC SAN、NAS、iSCSI、FCoE、快照、镜像、虚拟化、同步/异步远程

现代计算机系统的软硬件架构十分复杂，是所有IT相关技术的根源。本书尝试从原始的零认知状态开始，逐 步从*基础的数字电路一直介绍到计算机操作系统以及人工智能。本书用通俗的语言、恰到好处的疑问、符合原生 态认知思维的切入点，来帮助读者洞悉整个计算机底层世界。本书在写作上遵循 先介绍原因，后思考，然后介绍 解决方案，*终提炼抽象成概念 的原则。全书脉络清晰，带领读者重走作者的认知之路。本书集科普、专业为一 体，用通俗详尽的语言、图表、模型来描述专业知识。 本书内容涵盖以下学科领域：计算机体系结构、计算机组成原理、计算机操作系统原理、计算机图形学、高性 能计算机集群、计算加速、计算机存储系统、计算机网络、机器学习等。 本书共分为12章。第1章介绍数字计算机的设计思路，制作一个按键计算器，在这个过程中

《计算机科学技术大辞典》分为概论、计算机数学基础、理论计算机科学、硬件系统、系统软件、程序设计、软件工程、计算机网络、多媒体技术、人机交互技术、网络安全、数据科学技术、人工智能、量子信息与计算、数字化应用场景等15个部分。覆盖面广，内容详实，解释深入浅出。既包括经典的计算机科学技术词条，又有反映学科进展的内容，可满足广大读者学习及获得计算机科学技术基本知识的需要，推动计算机科学技术普及。

这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、对强人工智能的期待、对人性的理解、对苦难的忍受，都值得我们深思 图灵的精神，属于全体人类。相信这本书必将激发读者们的想象力与好奇心，让每个人都能从中受益，阅读此书将是一次难得的精神升华之旅。

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。每章末配有数据项目、本章回顾练习和练习指导。主要内容包括：数据导论、图形可视化变异、中心和变 异的数值汇总统计量、回归分析、概率、随机事件概率模型、调查抽样与推断、总体比例的假设 检验、推断总体均值以及分类变量研究与科研文献阅读。

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，现已被全球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作为数学入门教材，亦可作为统计、机器学习、数据挖掘等课程的宝贵资料。

数学思维 这套书共有三本：《数学思维1：逻辑与数》《数学思维2：代数与几何》《数学思维3:概率、统计与图论》，用初等方法系统地介绍了数学的众多分支，以引人入胜的数学方法激励学生积极参与数学学习，手把手带领读者体验如何用数学方式进行思考和解决问题，帮助读者全方位建立数学思维能力 逻辑思维能力、抽象思维能力、计算思维能力、空间思维能力等。

本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。

《高效使用DeepSeek》 这是一本既适合个人，又适合企业的DeepSeek保姆级教程，它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法，成为使用DeepSeek的高手，走在时代的前列。作者有多年的创业经验，是AI应用领域的资深专家，是多家500强企业的AI实施顾问，为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询。本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。从DeepSeek使用方法到提示词技巧，从DeepSeek在办公、学习、生活等领域的应用，到各个行业的DeepSeek解决方案，本书结合具体的场景，讲解了大量的实用技巧和解决方案。掌握本书内容，你将收获以下知识。1)DeepSeek的详细功能和使用方法；2)DeepSeek的提示词写法和技巧；3)DeepSeek在邮件、会议纪要、PPT、Excel数据处理、合同检查、翻译、行程规划等办公场景

本书主要讲解计算机视觉的几何基础（核心数学基础），包括图像处理与模式识别的几何视角、三维射影几何学、摄像机模型、摄像机标定、立体视觉、三维视觉重构等。本书提供了具体且有趣的案例，并配有方便读者实践、颇具实用性的原创展示代码，让读者从实际问题与实践中学习计算机视觉几何基础。 本书可作为理工科学生的计算机视觉、深度学习等相关课程教学用书，也可作为科研用书供从事视觉智能感知相关工作的科技人员、工程师阅读参考。

面对日益严峻的数据安 全形势和日趋复杂的数据应用场景，本书系统地介绍了数据安 全治理的理论、方法与实践，旨在帮助读者深入理解数据安 全治理的重要性和复杂性，掌握构建和维护有效数据安 全体系的关键技能。本书共16章，每章重点突出，为读者提供了从理论到实践指导，帮助读者理解数据安 全治理的背景与形势，掌握数据安 全治理的基本理论、方法与实践，提升组织的数据安 全治理能力，从而 好地释放数据价值，守护数据安 全，助力数字经济健康有序发展。本书还探讨了新形势下数据安 全治理面临的新威胁、法规政策发展和地缘政治挑战，展望了数据安 全治理的未来发展趋势和创新方向。本书可以为数据安 全领域相关行业从业者、研究者、政策制定者提供参考，也可以作为数据安 全领域培训或能力认证参考图书。

《机器学习》 机器学习是计算机科学的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考. 《机器学习公式详解 第2版》 周志华老师的《机器学习》（俗称“西

继MIPS版和ARM版之后，本书与时俱进地推出了RISC-V版，将其作为核心处理器来介绍计算机体系结构的基本概念，涵盖数字逻辑设计的主要内容，并通过RISC-V处理器的设计强化数字逻辑的概念。书中采用一种独特的现代数字设计方法，先介绍数字逻辑门，接着讲述组合电路和时序电路的设计，并以这些基本的数字逻辑设计概念为基础，重点介绍如何设计实际的处理器。本书不仅反映了当前数字电路设计的主流方法，而且突出了计算机体系结构的工程特点。此外，大量示例及习题也可以加强读者对概念和技术的理解。本书适合高等院校计算机相关专业的学生阅读，也适合从事处理器设计的技术人员参考。

本书以软件逆向为切入点，讲述了软件安全领域相关的基础知识和技能。读者阅读本书后，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全编程、病毒分析等领域进行扩展。这些知识点的相互关联，将促使读者开阔思路，融会贯通，领悟更多的学习方法，提升自身的学习能力。本书适合安全技术相关工作者、对逆向调试技术感兴趣的人、对软件保护感兴趣的软件开发人员、相关专业在校学生及关注个人信息安全、计算机安全技术并想了解技术内幕的读者阅读。