八年前， 数学之美 系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了 数学之美 ，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。 在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。 本书*版荣获国家图书馆第八届文津图书奖。第二版增加了针对大数据和机器学习的内容。第三版增加了三章新内容，分别介绍当今非常热门的三个主题：区块链的数学基础，量子通信的原理，以及人工智能的数学极限。

两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直接回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究打破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正开启了人类伟大创新的惊喜之旅。他们在学校、TED、科研论坛等场合公开演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写入本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇性探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和进展，产生了一系列惠及人类的伟大创造。

本书以Python软件为基础，详细介绍了数学建模领域各种经典算法以及其软件实现。内容涉及线性代数、运筹学、插值拟合、微分差分方程、数据处理、多元统计分析、评价预测等领域的经典算法，既有对数学原理的详述，又有与例题和案例配套的Python程序。适合于没有Python语言基础的读者快速上手Python语言。本书可以作为"数学建模"课程的主讲教材，也可以作为"数学实验"课程的参考教材，以及"运筹学"课程的扩充阅读教材和教学参考书。

AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。

《信息简史》是美国**科学作家詹姆斯·格雷克的一部精彩著作。 克劳德·香农的信息论不仅催生了信息革命，也深刻地改变了众多其他学科的面貌。借助信息的视角，我们看待过去(文字、词典、电报、电话等的发明)、现在(信息时代)以及未来(信息泛滥、信息过载)的方式将大不相同。百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克历经七年完成《信息简史》一书，带来一段人类与信息遭遇的波澜壮阔的历史，告诉我们如何在信息时代的信息爆炸中生存。

在保罗眼里，黑客是创作者，是互联网之子，拥有一颗不安分的心，虽然经常被视为书呆子，却以自己的努力，为互联网新世界奠基。毫无疑问，我们生活于其中的世界，已经且必将继续被黑客深刻地改变，因此，了解黑客，我们也会更了解这个世界。在本书中，作者和我们谈论了与黑客有关的三个方面：第一，黑客如何成长及看待世界；第二，黑客如何工作及影响世界；第三，黑客的工具和工作方法。事实上，在全部15篇文章中，保罗所探讨的内容远远超出了黑客所关注的内容，并以幽默的笔触，在最广泛的可能性上展现了他对于人人关心且受其影响的重大议题的思考。不管是创造财富，还是如何设计出好产品，抑或如何在充满了异见的世界里自洽地活着。可以说，不管我们处在人生的什么阶段，都将从阅读本书的过程中得到启示。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC指利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解AIGC，进一步探究AIGC未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的AIGC应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于AIGC的深入洞察。本书无须读者具备专业知识基础，适合对AIGC感兴趣的读者阅读。

本书是一本全面介绍TRIZ（发明问题解决理论）的著作。书中会面介绍TRIZ的九大经典理论体系：技术系统的八大进化法则、最终理想解（IFR）、40个发明原理、39个工程参数及阿奇舒勒矛盾矩阵、物理矛盾和上大分离原理、物一场模型分析、发明问题的76个标准解法、发明问题标准算法（ARIZ）、物理效应和理象知识库。本书是新产品开发人员、创新设计人员、六西格玛从业人员、高等院校教师和学生等难得一觅的宝贵书籍。

本书是一本数据科学的入门书籍。每个知识点尽量从实际的应用案例出发，从数据出发，以问题为导向，在解决问题中学习数据挖掘、机器学习等数据科学相关方法。本书将数据读写、数据清洗和预处理作为开端，逐渐深入到和数据科学相关的决策树、支持向量机、神经网络、无监督学习等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了推荐算法、文本挖掘和社交网络分析等热门实用技术。本书在写作过程中尽量删去太过抽样的理论，让具有一定高等数学和概率论基础的读者就能看得懂。当然，如果读者对方法原理确实不感兴趣，只是为了用R程序实现某种方法，可以跳过方法只看案例和程序。本书适合作为高校数据科学、机器学习、数据挖掘、大数据分析等相关专业的研究生和高年级本科的教科书，也适合作为相关企业的数据科学家、数据挖掘工程师、数据

未来是如此不同。但即便我们能看到这一点，不意味着我们知道它将以什么方式到来，以及何时到来。也许WTF真正代表的是What's the future？(未来是什么样子？）技术会把我们带往何方？我们将会体验惊喜还是失望？ 重要的是，在决策未来之际，我们会扮演什么角色？今时 ，什么样的决定会带给我们一个 可欲的世界？我们又如何做出这样的决定？ 从3W网站到开源软件，到Web2.0，到创客运动，再到大数据——蒂姆·奥莱利凭借自己的天分，洞见了那些“将从根本上改变世界的新兴技术”，并清晰地指出它们到底意味着什么。从2015年开始，蒂姆·奥莱利的目光转向“技术将如何影响未来的工作”这一焦点领域：人工智能和算法将把世界带往何处？商业组织的发展能否找到新路径？收入不平等和技术失业是否不可避免？按需学习将如何颠覆传统教育…… 《未来地图

本书采用项目式学习法，通过简单、有趣、实用性强的小案例，让读者能够轻松体验和学习深奥的人工智能技术。同时，每个项目通过无代码的人工智能学习网站、拖拽式的积木编程、少量代码的Python编程等多种方式实现，读者可根据自身水平选择合适方式进行学习体验。 本书共分7章，序章总述人工智能，第1～6章分别从图像处理、文本处理、机器翻译、语音识别、机器学习和自动驾驶等几个领域向读者普及人工智能知识。 在学习本书前，读者应初步掌握Python语言的基础语法、第三方库安装等基础知识。 本书经过精心策划，概念清晰，既可作为青少年人工智能学习用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。

本书从人工智能时代说起，通过项目学习(PBL)的方式由浅人深地剖析图像处理、人脸聚类、语音识别、人脸签到、慧眼识人、自动驾驶小车等人工智能的相关应用案例，并在此基础上推出5个生动有趣的典型综合实践项目——裸眼3D、无人机+智慧农业、创建自己的语音识别库、语音播报智能垃圾桶、垃圾分类机器人。本书项目在实施过程中，依托人工智能学习网站、拖拽式积木编程、Python编程等软硬件相结合的形式，引领读者轻松学习深奥的人工智能知识，让他们在体验人工智能学习乐趣的同时，进一步培养其人工智能的意识和能力。 本书可作为青少年学习人工智能知识和开展人工智能实验的基础用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。

人人都在谈论“大数据”，人们对这桶“21世纪的石油”充满着期待，可是大数据真的会给我们带来“一个美好的新世界”吗？这种期望在多大程度上是可以实现的？我们将会为大数据时代所带来的文明的契机付出哪些代价？哪些金钱以外的的代价？那么问题来了：大数据究竟是灾难还是幸运呢？罗纳德·巴赫曼、吉多·肯珀、托马斯·格尔策三位作者借助一套完整的、基于科技与经济角度的研究体系，对这一问题展开了探讨。很快这一问题就变得清晰了，大数据是一个关乎全社会的主题，任何对这一主题有着敏锐嗅觉的人，都会从《大数据时代下半场（数据治理驱动与变现）》这本书中受益。

克劳德·香农的信息论不仅催生了信息革命，也深刻地改变了众多其他学科的面貌。借助信息的视角，我们看待过去（文字、词典、电报、电话等的发明）、现在（信息时代）以及未来（信息泛滥、信息过载）的方式将大不相同。百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克历经七年完成《信息简史》一书，带来一段人类与信息遭遇的波澜壮阔的历史，告诉我们如何在信息时代的信息爆炸中生存。

图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：第一部分（第1～3章）介绍图强化学习研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第4～7章）介绍图强化学习基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学习）；第三部分（第8～10章）介绍图强化学习模型框架和应用实践案例，并进行总结和展望。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深入探索。 本书可作为高等院校计算机、图数据挖掘及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对图强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

RUP（Rational Unified Process）是Rational公司开发的一种软件工程过程，是开发组织用于分配和管理任务及职责的规范化方法，其目标是帮助开发人员在预定的进度和预算范围内开发出符合最终用户需求的产品。 本书依照RUP 2003进行编写，全面而简洁地介绍了RUP的概念，结构，内容和动机，帮助读者学会如何开发出高质量的软件。本书作者是RUP的首席架构师，本书融入作者几十年的开发经验，极具实用性。本书适合所有参与软件开发的人员阅读。

这是一本由国内当前首先成立的边缘计算组织——边缘计算产业联盟（ECC）和运营商边缘计算网络技术编委会官方组织整理出版，讲述边缘计算网络架构与体系的图书。边缘计算，是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的一个分布式开放平台，其业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、边缘云和边缘网关三类落地形态。全书分为7章。第1～2章介绍边缘计算的技术体系和网络体系中的ECA、ECN等典型特征；第3～4章介绍边缘计算网络关键技术和5G边缘计算网络的体系架构；第5～6章介绍边缘计算场景和网络场景；第7章介绍边缘计算的未来发展及技术展望。全书条理清晰，针对性强，不仅适用于想了解边缘计算、边缘计算网络的用户，也适用于从事边缘计算的人员，更适用于高校相关专业的师生。

本书以探索之旅的形式，从在浏览器中输入网址开始，一路追踪了到显示出网页的内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。目的是帮助读者理解网络的本质意义，理解实际的设备和软件，进而熟练运用网络技术。同时，专设了“网络术语其实很简单”专栏，以对话的形式介绍了一些网络术语的词源，颇为生动有趣。 本书图文并茂，通俗易懂，非常适合计算机、网络爱好者及相关从业人员阅读。

本书以独特的角度，深入浅出地介绍了人工智能领域近期新技术——ChatGPT、提示工程及自然语言处理等相关技术。在内容上，本书科普性与专业性并重，既为普通读者提供基础知识，又有对专业领域的深入探讨。本书通过7章的内容，在全面介绍ChatGPT内部原理的基础上，重点解析提示指令的构建方法，以及如何针对各类任务构建合适的提示指令，为广大读者提供了实战经验和指导。本书适合对ChatGPT充满好奇心的读者，可以满足他们探寻ChatGPT内部原理的需求，还能让他们了解如何将其运用于实际工作中。对有志成为提示工程师的读者，本书提供了从新手到专家的成长之路，帮助打开新的职业发展大门。

MATLAB图像处理工具箱是目前很流行的图像处理工具之一，其函数能有效地实现各种图像算法。本书从实用角度出发，详细介绍MATLAB各种图像处理函数，包括图像显示、绘图、图像类型转换、图像用户界面、空间变换、图像统计、图像代数运算、图像增强、去模糊、滤波变换、形态学操作、块与邻域操作、色彩空间变换函数等。为加深读者对MATLAB图像处理应用的认识，书中列举了8个MATLAB图像处理应用综合实例。本书写作结构清晰、解释翔实、实例丰富。随书赠送的DVD光盘中附有大量教学视频，方便读者学习与提高。本书可作为MATLAB图像处理工作者的参考用书。

本书从追求企业核心竞争优势的角度出发，结合施乐、斯沃琪、ABB、康宁、凯泽医疗、通用汽车等知名企业推动组织变革的实例，描述了如何成功地在组织的各个层次设计中，把组织架构的理论转化为实际的操作程序。作者介绍了与此相关的概念、程序和工具，分析了组织管理和再设计的过程，探讨了管理者在此过程中面临的关键决策，并列出了将组织设计功能作为一个持续的、完整的过程纳入未来组织的指导原则。书中所介绍的理论都是经受过时间检验的，并且在讲解理论的时候结合大量案例，注重理论联系实际。