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

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

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统计工具。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》的核心是 多元统计 ，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块 统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。 《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python编程》读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师

《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。

《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》兼顾深度和广度，涵盖了用户体验过程所涉及的知识体系及其应用范围（比如过程、设计架构、术语与设计准则），通过7 部分33 章，展现了用户体验领域的全景，旨在帮助读者学会识别、理解和设计出高水平的用户体验。本书强调设计，注重实用性，以丰富的案例全面深入地介绍了UX 实践过程。 《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》广泛适用于UX从业人员：UX设计师、内容策略师、信息架构师、平面设计师、Web 设计师、可用性工程师、移动设备应用设计师、可用性分析师、人因工程师、认知心理学家、COSMIC 心理学家、培训师、技术作家、文档专家、营销人员和项目经理。《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》以敏捷UX 生命周期过程为导

大型企业服务、云计算和虚拟计算系统都面临着严峻的性能挑战。如今， 知名的性能专家 Brendan Gregg 将业界验证的方法、工具和指标融汇在一起，足以应对复杂环境的性能分析和调优工作。《性能之巅（第2版）：系统、企业与云可观测性》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 新，这些 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、概念和方法，在第 2 版中几乎没有变化，依然中肯适用，经得起时间的检验。《性能之

《图灵计算机科学丛书?具体数学:计算机科学基础(第2版)》是一本在大学中广泛使用的经典数学教科书。书中讲解了许多计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把一个实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机解决它，特别着墨于算法分析方面。其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所的知识。另外，《图灵计算机科学丛书?具体数学:计算机科学基础(第2版)》包括了六大类500多道习题，并给出了所有习题的解答，有助读者加深书中内容的理解。《图灵计算机科学丛书?具体数学:计算机科学基础(第2版)》面向从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面工作的人员，以及高等院校相关专业的师生。

本书是UML创始人Grady Booch的代表作之一。全书分为理论和应用两部分。理论部分深刻剖析了面向对象分析与设计（OOAD）的概念和方法。应用部分连续列出了5个不同类型、不同领域的应用，描述如何从初始阶段到交付阶段，将OOAD理论和方法应用到项目中。应用部分所涉及的领域包括系统架构、数据获取、密码分析、控制系统和Web开发，还给出了一些关于重要问题的有效建议，包括分类、实现策略和高的项目管理。书中介绍的概念都基于牢固的理论基础。同时，作者十分注重实效，基于其丰富的经验，面向软件工程实践者的实际需要，提出了改进的对象开发方法，用于解决系统和软件开发者面临的复杂问题；运用大量例子说明了基本概念，解释了方法，并展示了在不同领域的成功应用。书中的表示法采用的UML 2.0，因此本书是学习UML 2.0不可多得的参考书。本书非常适合

《敏捷组织设计：面向数字化转型和持续交付的组织重构》从组织角度来探讨如何在数字化转型的场景下实现真正的持续交付，描述了如何设计一个敏捷的组织，使其能够鼓励团队始终聚焦于自主、专精和目标，交付高质量的价值。 《敏捷组织设计：面向数字化转型和持续交付的组织重构》读者对象包括组织决策者、独立软件开发商和互联网企业的高管，负责IT、产品管理、工程或软件开发的副总裁或董事或主管，与IT 部门和IT 业务伙伴对接的业务主管、财务相关人员、数字化业务的投资者，关心高管意见的技术人员、ICT 战略制定者、IT 治理小组成员以及流程质量/SEPG 小组成员、流程顾问和教练。 《敏捷领导力：团队成长工具箱》针对敏捷领导力框架，阐述了如何提升四大技能，运用工具线思维来帮助团队取得持续的成长。通过无人机等项目案例，书中描述了如

当今载体的改变及网络电商的盛行，使很多设计基础行业受到了冲击，大多初级设计学习人员对市场存在危机感，而作为软件技能的学习，如缺少表达方法及创意思维，则会形成学习软件起点的价值误解。《有故事的数字创意设计 数字技术与创意表达》能够在学习技术的同时，掌握基本用脑方案，形成有效的思维带动技术，技术表现思维的章法，并加强读者对设计行业的信念！创意设计软件相关教学书籍甚多，但从创意设计思维与软件技术表达之间关系作为起点及教学目的的相关书籍存在量化空间。《有故事的数字创意设计 数字技术与创意表达》旨在填补软件技术表达的思维构成方法，结合互动教学视频完成翔实的步骤案例。

复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。本书致力于地介绍复杂网络的基础知识和研究进展。由于复杂网络研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，因此本书着眼于复杂网络研究中已经取得的主要研究进展。主要内容包括：网络拓扑特性与模型，复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构，以及复杂网络的同步与控制。本书还详细介绍了作者们在复杂网络领域的有关工作。本书适合理工科大学研究生、博士后和教师阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。

《Qt中的C技术》剖析了开源开发框架Qt中的C技术，给读者提供一个优秀的案例，以学习C语言以及面向对象设计技术。该书讨论了以下内容：类模板特化技术；分析比较了C标准库、Qt对字符串、数据输入/输出的处理思路；隐式共享与d-pointer技术；函子及其在QTL（QtTemplateLibrary）中的应用，QTL是如何使用模板特化技术优化QList性能的；如何在C程序中嵌入汇编代码，实现一个原子操作，以很小的开销实现线程间通信；信号与槽机制；Graphics/View框架等。软件学院或者计算机学院的学生，可将《Qt中的C技术》作为课程“C程序设计”或者“面向对象软件设计”的参考书；上述课程的教师，可将《Qt中的C技术》的内容融入他们的主讲或者试验环节，作为相关实训课程的教材；软件行业的开发者，可将《Qt中的C技术》作为深入学习C设计与编程技术的案例教材。

由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。其中，部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；第二部分讨论微分方程计算与建模；第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。