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
对计算机科学的掌握程度，决定了一个计算机行业从业者能走多远。在本书中，作者将人文历史与计算机科学相结合，通过一些具体的例题，分10个主题系统地讲解了计算机科学的精髓。这些例题是作者面试求职者时用到的考题，或是头部计算机公司和金融企业的面试题。 作者在书中结合自己对计算机工程师的五级分级标准，详细讲解了每类题目不同层次的解决方法、不同水平的人大约能思考到什么样的深度，深度阐述题目背后的计算机科学精髓。通过对比优化解题思路，读者不仅可以衡量自己的水平，在职业的发展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握计算机科学和计算思维，逐渐把握计算机科学这门艺术，获得重复性成功。 对于所有有志于了解或学习科技，特别是计算机科学的人来讲，本书不仅有助于了解计算机科学，更有助于了解 IT 产业的技术特点、
计算已经成为人们生活中不可或缺的组成部分，人类社会享受了计算技术的红利得以飞速发展。可以说当今的计算机科学和产业应用的成就是人类文明有史以来所有智慧的结晶。解释、澄清和发展“计算”这一重要概念，即本书之写作目的。本书从探索数学的起源开始，细数了数学 三次危机的来龙去脉，逐渐引出计算理论的诞生和发展，以及这些过往是如何影响当今计算机科学 前沿方向的。 本书从哲学层面探讨了计算的边界，将其视为人类需要继续探索的未解之谜。本书横跨了人类3000年的文明史，综合了数学、哲学、物理学、计算机科学、人工智能、复杂系统科学等多门学科，呈现出一种独特的计算主义的世界观。
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。
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识
《麻省理工科技评论》（ MIT Technology Review）从2001年开始，每年都会发布“全球十大突破性技术”，并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。 这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来方向，集中反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势，将引领面向未来的研究方向。其中许多技术已经走向市场，主导着产业发展，极大地推动了科技创新和经济社会发展。 《科技之巅（20周年珍藏版）：全球突破性技术创新与未来趋势》对过去二十年（2001年—2021年）《麻省理工科技评论》发布的“全球十大突破性技术”进行系统性总结，按照“生命科学、信息技术、资源与能源、工程制造、智慧生活”五大领域，深度解读和梳理了 200 余项全球突破性技术，同时邀请学术、产业、资本界专业人士对关键领域技术的特点、产业应用现状、未来发展
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计9章。第1章讲解C++语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的搜索和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括最短路径、最小生成树、拓扑排序
对计算机科学的掌握程度，决定了一个计算机行业从业者能走多远。在本书中，作者将人文历史与计算机科学相结合，通过一些具体的例题，分10个主题系统地讲解了计算机科学的精髓。这些例题是作者面试求职者时用到的考题，或是头部计算机公司和金融企业的面试题。 作者在书中结合自己对计算机工程师的五级分级标准，详细讲解了每类题目不同层次的解决方法、不同水平的人大约能思考到什么样的深度，深度阐述题目背后的计算机科学精髓。通过对比优化解题思路，读者不仅可以衡量自己的水平，在职业的发展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握计算机科学和计算思维，逐渐把握计算机科学这门艺术，获得重复性成功。 对于所有有志于了解或学习科技，特别是计算机科学的人来讲，本书不仅有助于了解计算机科学，更有助于了解IT产业的技术特点、培养
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
2010年以来，网络空间 治理逐渐成为 治理的重要议题。与其他 治理问题不同的是，随着以互联网为代表的数字技术的快速发展和广泛应用，网络空间 治理的议题范围不断扩大，呈现出多元化、多维度、多层级的特点，在开辟了 活动新空间的同时，也给传统的 主权、安全和发展带来了新的挑战。本书从三个维度分析了过去十年中网络空间对 关系的影响和冲击：（1） 治理之维：从网络空间治理到数字空间治理；（2） 安全之维：从网络空间安全到数字时代的 安全；（3）大国博弈之维： 综合国力，迈向“融合国力”。
本书第1版于2020年11月出版发行后大获成功，Python及NetDevOps技术在国内计算机网络圈子里迅速走红，国内与NetDevOps相关的技术文章在网络上如雨后春笋般大量涌现，行业里也出现了很多要求掌握NetDevOps技术的网络工程师职位，并且需求越来越多，NetDevOps是“下一代网络工程师”必须掌握的技能已经成为既定且不可逆的事实。 以Python为主的NetDevOps技术知识更迭很快，第2版将在第1版的基础上添加TextFSM详解、Netmiko详解、Nornir详解、NETCONF详解及RESTCONF详解等5章内容，并去掉pyping、pyntc、netdev等一些不再流行或者作者已经公开宣布不再维护的模块内容。 另外，第2版将在思科设备的基础上添加华为设备的内容，由朱嘉盛老师执笔，相信能对主要使用国产设备的国内网络工程师更加有益。
在当今的数字化时代，数据安全和个人隐私面临着Q所未有的挑战，各种攻击技术层出不穷，Web安全依然是最主要的攻防战场。近10年与Web相关的技术飞速发展，本书第2版更新了前沿安全技术相关的内容，不仅从攻防原理的角度讲解了Web安全的各个方面，还介绍了安全开发、安全产品设计、企业安全建设等方面的Z佳实践。Web开发者、安全专业人员以及对Web安全感兴趣的读者都可将本书作为参考指南。
本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Keras库（这两种库均基于Python语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。
本书系统地介绍了语音识别的原理与应用。全书共15章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST），重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、ESPnet、WeNet和工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。
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。
我们生活在一个日新月异的数字世界，计算机已经成为我们学习、工作、生活不可缺少的基本工具。每个孩子都需要学习计算机科学知识，培养数字世界创新所推荐的计算思维能力。这本书全面介绍了计算机科学的全貌，包括硬件、软件、编程语言以及社交媒体等。富有创意的插图、请晰简明的图表、深入浅出的解释让孩子拥有系统的计算机科学思维。打开这本书，一起来探索计算机世界吧！
利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是最令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入讲解，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。本书可供计算机相关专业高年级本科生及研究生学习使用，也可作为自然语言处理，特别是机器翻译相关研究人员的案边手册。
本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B+树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求TopK、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序、Dijkstra算法
LayaBox是一个优秀的中国国产游戏引擎品牌，旗下的LayaAir游戏引擎已被广泛应用于微信、QQ等诸多小游戏平台，同时也可以用于游戏APP的开发。HTML5技术具有良好的传播性，是当下进行游戏创作的优选技术。本书以前端开发普遍使用的JavaScript作为编程语言，以两个简单但完整的游戏项目作为主线，循序渐进地介绍游戏开发的相关知识和技能，完整地展示了游戏开发从0到1的实现过程。无论您是在寻找表达自己创意的工具，还是在为项目准备技术方案，本书都可以成为您了解LayaBox的参考。
