Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵的计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、**化、数据学习等。本书可作为数据科学方向的数学基础课程教材，也可供人工智能、深度学习领域的科研人员和工程技术人员参考。

如何从短视频拍摄新手变高手？本书主要讲解短视频拍摄的各种方法和技巧，帮助读者快速上手短视频拍摄，创作出自己的作品。 本书共7章，包括认识拍摄，拍摄设备，取景、构图与用光，运镜技巧，创意拍摄，记录生活和商业拍摄等内容，收录了47个短视频拍摄的常见方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明，帮助读者高效了解和掌握短视频拍摄。 本书内容从易到难，语言通俗易懂，适合短视频拍摄从业者，以及对短视频创作感兴趣的初学者阅读。

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变

本书致力于全方位提升读者的数据分析、可视化与智能办公的综合能力。 数据分析方面：前 5 章内容均属于数据分析方面的，第 1 章（工具篇）讲解目前主流的两大办公软件微 软 Excel 2019 和 WPS Office（表格） 2019 的特色功能与应用。第 2 章（效率篇）全面提高数据处理、统计等 的效率，掌握高效的数据分析操作方法。第 3 章（整理篇）主要讲解数据整理与查找定位。第 4 章（函数篇） 讲解工作中常用的函数，尤其是重要的函数嵌套。第 5 章（分析篇）讲解数据透视表和数据透视图各项综合 应用。可视化方面：第 6 章（图表篇）以图表的制作、设计和动态图表的呈现为主。如何把处理好的数据转 换成合适的图表，以及如何实现动态图表的制作？本章会给你答案。智能办公方面：第 7 章（代码篇）主要 讲解宏和 VBA 功能以及应用。第 8 章（AI 篇）主要讲借助 AI 工具

《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。

随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。

《失控》这是《黑客帝国》主要演员的bi读物之一，这本关于机器、系统、生物和社会的 大部头 ，揭示了社会进化、特别是互联网发展的 先知预言 ，从这本书里，人们可以窥探到SNS的今天和未来。 《失控》涉猎：天文、化学、生物、计算机、控制论、运筹学、社会学 同时又堪比《黑客帝国》中洞悉未来的 神谕 ，正在兴起的 云计算 、 物联网 等都可以在这本写于15年前的书中找到相关的影子。

本辞典是对全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）大纲的详解。辞典立足于 NOI 大纲的知识体系，从准确性、学术性和实用性等原则出发，对有关的知识和概念给出了严谨的解析，并在此基础上对所涉及的思想、方法和技巧做了精要的述评，全面涵盖了全国青少年信息学奥林匹克竞赛所考查的计算机科学基础知识、程序设计语言及其环境、数据结构与算法，以及数学和其他内容。 本辞典的适读人群为参加全国青少年信息学奥林匹克竞赛活动的学生、教师，以及广大信息学、程序设计竞赛爱好者，对从事数据结构和算法的学习或教学等活动的其他读者也有较好的参考价值。

《Blender 4.0从新手到高手》主讲如何使用中文版Blender软件进行三维动画制作。全书共10章，内容包含软件的界面组成、模型制作、灯光技术、摄像机技术、材质、贴图、渲染技术、关键帧动画、动力学特效等一系列三维动画制作技术。《Blender 4.0从新手到高手》结构清晰、内容全面、通俗易懂，各章均设计了相对应的实用案例，并详细阐述了制作原理及操作步骤，注重提升读者的软件实际操作能力。另外，本书附带的教学资源内容丰富，包括本书所有案例的工程文件、贴图文件和多媒体教学文件，便于读者学以致用。 《Blender 4.0从新手到高手》非常适合作为高校和培训机构动画专业的相关课程培训教材，也可以作为广大三维动画爱好者的自学参考用书。

本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手。利用ChatGPT可以完成以下几方面的工作：①确定研究主题并构建问题。②根据选择的研究问题制定和完善假设。③进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。④选择适当的研究设计和相应的方法论。⑤开发可靠且高效的研究工具。⑥收集并处理数据。⑦解释分析定量和定性数据。⑧撰写和修改研究论文。⑨处理同行评审意见。⑩通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。

本书是一部系统阐释数学建模原理、方法和示例的书籍。全书共9章：第1章数学模型与数学建模概述，介绍了数学模型概念、数学建模方法、步骤等；第2章初等模型，介绍了函数、数列、比例、方程、概率等初等数学模型；第3章线性规划模型，介绍了整数线性规划、0-1型整数线性规划概念、方法、求解及案例分析等；第4章非线性规划模型，阐释了无约束、带约束非线性规划问题及求解方法；第5章统计方法与分析，对常见随机变量的分布、描述统计、推断统计进行了总结；第6章微分方程模型，介绍了微分方程概念、求解、Python示例；第7章差分方程模型，介绍了差分方程概念、求解及建模案例；第8章图与网络模型，介绍了图与网络基本概念、最短路及最小生成树问题；第9章数学建模竞赛与论文写作，介绍了全国大学生数学建模竞赛及论文写作要求。 本书适合作为

《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个

2023年ChatGPT火爆全球，以其为代表的人工智能大语言模型成为全球人工智能从业者关注的焦点。 本书详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。本书以大语言模型的基础理论开篇，探讨了大语言模型预训练数据的构建方法，以及大语言模型如何理解并服从人类指令，介绍了大语言模型的扩展应用和评估方法，为读者提供了更全面的视野。 本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者提供入门指南，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的补充教材。

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如果你在互联网上搜索过PPT教程，就会发现，大多数教程都是在教你如何操作、如何设置参数等。而作为PPT 发烧友、以做PPT为职业的人而言，我认为看再多这样的教程，对提高水平也无济于事。因为想要又好又快地完成一套幻灯片，是需要方法驱动的。在《PPT设计思维：教你又好又快搞定幻灯片》中，笔者把长期以来在PPT 制作中沉淀下来的经验分享给读者，希望能对广大PPT 制作者有一定帮助。

本书全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。与上一版相比，本书进行了全面修订，涵盖了编译器开发方面新进展。每章中都提供了大量的实例及参考文献。 本书是编译原理课程方面的经典教材，内容丰富，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生及研究生的编译原理课程的教材，也是广大技术人员的 参考读物。

在计算机发展的历史上，没有哪一种程序设计语言像C语言这样应用如此广泛。 本书原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie 和的计算机科学家 Brian W.Kernighan合著的一本介绍C语言的经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本--标准C的基础。人们熟知的"hello，world"程序就是由本书首次引入的，现在，这一程序已经成为所有程序设计语言入门的课。 原著第2版根据1987年制定的ANSI C标准做了适当的修订，引入了*新的语言形式，并增加了新的示例。通过简洁的描述、典型的示例，作者全面、系统、准确地讲述了C语言的各个特性以及程序设计的基本方法。 对于计算机从业人员来说，本书是一本的程序设计语言方面的参考书。

本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述，力图介绍实用、规范的设计和仿真方法，避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上，通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法，并对比了非SoC架构的设计，

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本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读

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本书是国外数据结构与算法分析方面的标准教材,介绍了数据结构(大量数据的组织方法)以及算法分析(算法运行时间的估算)。本书的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧,使读者可以开发出具有*高效率的程序。 本书可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材,使用本书需具有一些中级程序设计知识,还需要离散数学的一些背景知识。