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。
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
本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值、数值线性代数和标准型等．为帮助读者巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题． 本书叙述简洁，通俗易懂，理论与应用相结合，适合作为高等院校本科生 线性代数 课程的教材，同时也可作为工程技术人员的参考书． 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找
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
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、
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
本书全景式展现了芯片行业关键的几十年发展历程，以详细的数据分析和严谨的史实考证为基础，以台积电、联华电子、三星、英特尔等关键企业的发展为线索，铺陈出整个行业的发展脉络。其中，以颇具代表性的中国经验台积电为主轴，展示了其如何从半导体产业基础相当薄弱的中国台湾，通过开创晶圆代工商业模式，不断抓住行业衰退和技术迭代的机会，进行大规模的资本开支和研发投入，逐步甩开联华电子、击败三星电子和赶超英特尔，取得全球芯片制造技术领先的地位，成长为"世界上重要的公司 之一。如今，中美之间的贸易、科技冲突频发，其发展路径，亦是中国芯片、中国制造，甚至全球科技产业的一个缩影。本书对于中国大陆如何发展自己的芯片制造业、追赶世界半导体领先技术水平，有着非常重要的借鉴意义。
本书基于RISC-V和Chisel讲解自定义CPU的实现。全书分为5个部分，立足于CPU、存储器、计算机架构等基础知识，逐步带领读者实现简单的加减法、分支、比较等基础指令，理解流水线对于CPU高速化的重要意义及实现，最后应用向量扩展语言实现自定义CPU。要提醒的是，本书所指的“CPU制作”仅限于软件上的设计和模拟，不涉及FPGA上的实现。
《写好论文：思维模型与AI辅助应用》 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》创新性地将学术写作的思维模型与AI辅助工具相结合，为读者提供了一套全新且实用的学术写作方法，旨在助力读者提高学术写作的质量和水平。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》共9章，每章都聚焦一个特定的思维模型。这些模型包括 顶天立地加两翼 结构模型、选择和确定研究单位的三角模型、OBTQP研究问题模型、细化研究维度的思维罗盘模型、推导文献综述 GAP 的破界创新模型、匹配研究理论的勾连信号模型、适配研究方法的画布模型、非共识研究观点模型和深入解决问题的U型思维模型。对于每个模型，书中都有详细的背景介绍、拆解步骤、应用方法和案例分析，确保读者能够全方位地理解并实际应用这些模型，从而真正掌握学术写作的思维精髓和实践要诀。 《写好论文：思维模
计算机科学是当下最火热的学科之一，看似复杂、高大上，其实离每个人并不遥远。本书作为该学科的专业科普图书，通过常见的生活场景切入 38 个计算机科学知识点，涵盖计算机科学本科教育中的经典课程，包括大一、大二必修的 程序设计 数据结构 算法 课程，以及大三、大四选修的 数据科学 机器学习 智能系统 信息安全 计算机硬件 等课程。每个知识点通过独立故事呈现，读者可以按任意顺序阅读。 本书最大的特色是，以一个个日常生活中的寻常事例来讲计算机科学，没有公式和代码，旨在从原理和本质上讲透计算机科学的重要概念，同时让读者真切体会到计算思维在生活中随处可见。本书不仅故事丰富有趣，还配了精美插图，方便读者透彻理解内容。 本书适合对计算机科学感兴趣的中学生和非专业大众读者，亦可以作为高等院校计算机相关专业的导
本书由杰出的科学史专家托马斯 黑格和保罗 塞鲁齐撰写，在经典之作《现代计算机发展史》第二版的基础上，进行了脱胎换骨式的全面重构，用全新视角，深入阐释计算技术体系及其应用的进化，带领读者理解计算机的变革历程，以及技术与社会的相互塑造。全书共分15章，每章讲述计算机的一种转变，从1945年的ENIAC谈起，到电子邮件、袖珍计算器、个人计算机、万维网、电子游戏、智能手机的发展，再到计算机无处不在又无迹可寻的当今世界，后以集成了多种计算模式的特斯拉Model S作为结尾。全书史料丰富，见解深刻，叙述生动，是现代计算机发展史的入门级读物。
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
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
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。
本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况。 本书适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
《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。
人工智能时代来临，将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策，这一切影响远远超过任何领域的传统范畴，而我们为此做好准备了吗？在《人工智能时代与人类未来》一书中，来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂，探讨人工智能及其改变社会的方式，以及这项技术对我们所有人的意义。本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程，进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、国家和地区带来的影响，以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用。同时，该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击，以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题以及解答工具。
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。
这不只是一部科技产业发展历史集…… 更是在这个智能时代，一部 IT 人非读不可，而非 IT 人也应该阅读的作品。一个企业的发展与崛起，绝非只是空有领导强人即可达成。任何的决策、同期的商业环境、各种能量的此消彼长，也在影响着企业的兴衰。《浪潮之巅》不只是一部历史书 ，除了讲述科技很好企业的发展规律， 对于华尔街如何左右科技公司，以及金融风暴对科技产业的冲击，也多有着墨。《浪潮之巅 第四版》新增了6章内容，探讨硅谷不竭的创新精神究竟源自何处，进一步从工业革命的范式、生产关系的革命等角度深入全面阐述信息产业的规律性。从而，借助对信息时代公司管理特点进行的系统分析，对下一代科技产业浪潮给出判断和预测。
