本书采用作者独创的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下逐层讲解，让读者从实现、应用的角度明白各层的意义，进而理解计算机网络的工作原理和机制。本书强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和 创造 。

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

关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长，超越目前120岁的生物学；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。不断融合的指数增长的技术趋势将带来一

内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式开始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的 一处定义、全局使用 的指标平台建设方法。（4）深入零

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。

本书由2017年图灵奖的两位得主撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容，并更新了所有实例，使全书更加与时俱进，满足学生和读者的新需求。

人工智能正在打开潘多拉魔盒。事实上，每一次划时代的技术浪潮，都粘满了“盲目乐观”的羽毛。原子弹虽然结束了二战，但也形成了对人类存在的巨大威胁；互联网虽然极大地拓展了人类的生活边界，但越来越多的人反而经历着时空坍缩；人工智能虽然使得机器变得越来越人类友好，但人类反而像是沦为了机器的附庸……本书中，熊培云以原子弹为思绪的起点，进而延展到互联网构建的新型文明，及至近年来欣欣向荣的人工智能，系统、广阔地分享了自己近年来的思考。试图在科技一往无前的当下，唤醒“人何以为人”的意识；唯愿科技与人文，各执半轮明月。

《通用人工智能的中国蓝图系列(全2册)》由朱松纯著

本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材，讲述方式活泼，案例贴近生活，读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分：归纳和演绎、逻辑和数；代数和几何；概率统

本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典书籍，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用开源的RISC-V指令系统体系结构, 讲解硬件技术、指令、算术运算、流水线、存储层次、I/O以及并行处理器等。第2版将RV64切换为RV32以降低学习难度，新增关于领域定制体系结构（DSA）的讨论以反映新的技术趋势。此外，每一章都增加了“性能提升”和“自学”章节，并更新了大量练习题。本书适合计算机体系结构领域的专业技术人员参考，也适合高等院校计算机相关专业的学生阅读。

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。

本书是信息论领域中一本简明易懂的教材。主要内容包括：熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍，还对网络信息论和假设检验等进行了介绍，并且以赛马模型为出发点，将对证券市场的研究纳入了信息论的框架，从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括jing确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；zui后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。本书要求读者具备扎实的数学基础，适合计算机科学、数学、统计学、电气工程、航空航天等领域的读者阅读。

本书通过鲁棒优化的核心原理和应用，揭开不确定性的神秘面纱，为读者提供应对不可预测的挑战所需的见解和工具。作者首先简要介绍了不确定线性规划，然后深入分析了适当不确定性集的构建与经典机会约束（概率）方法之间的相互联系。接着，提出了针对不确定的锥二次优化和半定优化问题以及动态（多阶段）问题的鲁棒优化理论。最后，通过来自金融、物流和工程等不同领域的真实案例研究说明了鲁棒优化的多功能性和相关性。本书是从事不确定性优化和决策工作的人员的书籍，也是该方向很好的研究生教科书。

本书延续前几版的目标，涵盖抽象代数导论课程需要了解的所有主题。新合著者尼尔·布兰德仔细而又认真地修订了这本经典教材，根据其使用本教材的多年授课经验，对其内容进行了有意义的和有价值的更新。本书为学生提供了坚实的基础，并且通过对每种方法详细解释这种方法是做什么的，如何做，以及为什么作者会选择这种方法，可以帮助读者更入地了解代数。本版还包括一些抽象代数的应用，如RSA加密和编码理论，以及应用Gr?bner基础的例子。

9787115516282 编程珠玑 第2版 59.00 9787115516299 编程珠玑 续 49.00 《编程珠玑 第2版》 本书是计算机科学方面的经典名著。书的内容围绕程序设计人员面对的一系列实际问题展开。作者Jon Bentley 以其独有的洞察力和创造力，引导读者理解这些问题并学会解决方法，而这些正是程序员实际编程生涯中至关重要的。本书的特色是通过一些精心设计的有趣而又颇具指导意义的程序，对实用程序设计技巧及基本设计原则进行了透彻而睿智的描述，为复杂的编程问题提供了清晰而完备的解决思路。本书对各个层次的程序员都具有很高的阅读价值。 《编程珠玑 续》 本书是计算机科学方面的经典名著《编程珠玑》的姊妹篇，讲述了对于程序员有共性的知识。本书延续了《编程珠玑》的特色,通过一些精心设计的有趣而又颇具指导意义的程序，对实用程序设计技巧及基本设计原则进行透

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

本书内容详实，结构严谨，侧重于介绍优化理论在实际生活中的应用，是学习优化理论不可多得的入门教材。读者将从本书中学到如何识别、简化、建模以及求解相关优化问题，并将其中暗含的基本原理应用到自己正在进展的项目中。本书对线性代数做了清晰而完整的介绍。通过引入相关的实际案例，以易于理解且形象的方式给读者展示核心的数学概念，并帮助其领会问题的实际意义。阅读本书不需要太多的预备知识，读者只需要对几何学、微积分学和概率统计学有一个基本的了解。本书可用于本科生或研究生优化理论学习的教材。

本书适用于拥有工程学或物理科学专业的本科学位或广泛课程并希望加深对应用数学基本主题的理解的学生。书中介绍的方法构成了工程和物理科学分析的核心。读者将学习研究中需要的解决方案、技术和方法。例如，他们将能够了解用于解决技术问题的各种科学软件包背后的基础知识（例如，描述复杂结构的固体力学的方程式或短期天气预报和长期天气预报的流体力学方程式气候变化），这对于成功使用此类法规至关重要。详细而众多的工作问题有助于确保对应用数学进行清晰而有节奏的介绍。每章末尾的计算挑战性问题为学生提供了动手学习的机会，并有助于确保对概念的掌握。

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。

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。