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

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

《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。

本书是权威的计算机体系结构著作，是久负盛名的经典作品。书中系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线和指令集并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。这一版新增一章，专门介绍领域专用体系结构。本书对近些年火热的云计算、手机客户端技术、人工智能等相关内容也有涉猎。 本书既可作为高等院校计算机专业本科生或研究生教材，也可作为从事计算机体系结构或计算机系统设计的工程技术人员的参考书。

《量子计算与量子信息：10周年版》介绍了量子计算和量子信息领域的主要思想和技术。该领域的快速发展及其跨学科的性质使得新来者很难全面地了解其中重要的技术和研究成果。本书共分为3 部分：第1 部分概述了量子计算和量子信息领域的主要思想和研究成果，并介绍了计算机科学、数学和物理学领域的相关背景材料，这些材料是深入理解量子计算和量子信息所必需的；第2 部分详细描述了量子计算；第3 部分是关于量子信息的，内容涉及什么是量子信息，如何使用量子态表示和交流信息，以及如何描述和处理量子信息和经典信息的破坏。

本书结构 本书内容面向网络安全新手，基本囊括了目前所有流行的高危漏洞的原理﹑攻击手段和防御手段，并通过大量的图、表、命令实例的解说，帮助初学者快速掌握Web渗透技术的具体方法和流程，一步一个台阶地帮助初学者从零建立作为 白帽子 的一些基本技能框架。本书配套源码环境完全免费。 全书按照从简单到复杂﹑从基础到进阶的顺序，从新人学习特点的角度出发进行相关知识的讲解，抛弃了一些学术性、纯理论性、不实用的内容，所讲述的渗透技术都是干货。读者按照书中所述步骤进行操作，即可还原实际渗透攻击场景。 第1章 渗透测试之信息收集 在进行渗透测试之前，最重要的一步就是信息收集。本章主要介绍域名及子域名信息收集﹑旁站和C段、端口信息收集、社会工程学和信息收集的综合利用等。 第2章 漏洞环境 白帽子 在没有得到

本书是学习泛函分析的一部优秀入门书，被欧美众多大学广泛用作数学系、物理系本科生和研究生的教材．全书共11章，包括度量空间、赋范空间、巴拿赫空间、希尔伯特空间、不动点定理及其应用、逼近论、赋范空间中线性算子的谱论、赋范空间中的紧线性算子及其谱论、有界自伴线性算子的谱论、希尔伯特空间中的无界线性算子、量子力学中的无界线性算子等内容．本书精选900多道习题，并给出了解答．

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本书原为麻省理工学院计算机科学与工程专业的数学课程讲义，谷歌技术专家参与编写，涵盖计算机科学涉及的全部基础数学知识，包括形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等，特别强调数学定义、证明及其应用方法。本书因具有系统、完整，以及有趣、易读等明显优势，现已被全球IT技术相关从业者及准从业者奉为圭臬、广泛传阅，在人工智能日益普及的全新信息时代，更是大放异彩。本书适合计算机相关专业学生及从业人员作为数学入门教材，亦可作为统计、机器学习、数据挖掘等课程的宝贵资料。

本书专注于Linux二进制安全。全书包含12章，从二进制底层开始，结合源码详细分析了常见的二进制安全漏洞、缓解机制以及漏洞利用方法，并辅以分析工具和环境搭建的讲解。本书在素材的选择上较为连续、完整，每个知识点均配以经典例题，并花费了大量篇幅深入讲解，以*程度地还原分析思路和解题过程。读者完全可以依据本书自主、系统性地学习，达到举一反三的效果。本书主要面向CTF初学者，也适合对CTF感兴趣的人群学习。

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。 本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生的教材，也适合作为从事智能语音系统的科研人员和工程技术人员的参考书。

本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识，并结合深度学习中的经典应用，带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目，包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个高级扩展，包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及次接触PyTorch的研究人员阅读，也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读，帮助他们建立对PyTorch的基本认识，提高使用PyTorch框架解决实际问题的能力。

本书以软件逆向为切入点，讲述了软件安全领域相关的基础知识和技能。读者阅读本书后，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全编程、病毒分析等领域进行扩展。这些知识点的相互关联，将促使读者开阔思路，融会贯通，领悟更多的学习方法，提升自身的学习能力。本书适合安全技术相关工作者、对逆向调试技术感兴趣的人、对软件保护感兴趣的软件开发人员、相关专业在校学生及关注个人信息安全、计算机安全技术并想了解技术内幕的读者阅读。

本书介绍在使用高级语言编程时，程序员如何点点滴滴地提高程序运行效率，并在编写代码时，透彻地理解变量、数组、字符串、数据结构、过程与函数等方面各种方案的优缺点，从而恰当运用。书中阐述计算机编程语言在底层硬件上的工作原理，引入了一种被称为"高级汇编语言HLA”的学习工具。通过查看、比较编译器生成的汇编语言或机器代码，程序员能够了解代码的底层实现，以便在高级语言编程时选择恰当的方式高效地达到自身的目标。本书是一部提高程序员专业能力，以及通往编程大师之路的不可多得的佳作。 本书适合高等学校学生在掌握基本编程能力后，在有志于从事软件行业并精于此道时修炼使用，也可供已参加工作的程序员进一步研修、优化工作技能时参考。此外，对于有意向编写编译器的程序员，此书可提供从普通应用到底层编译的衔接，供他

本书主要介绍基于可重构计算技术的密码处理器系统设计方法，包括密码算法的动态重构实现特性分析、处理器系统结构设计与软件编译技术，并以一款作者团队设计的可重构计算密码处理器Anole为例讲解具体实现方案。在此基础上，本书重点讨论利用可重构计算形式的局部动态重构特性与阵列式处理架构提升密码处理器抗物理攻击安全性的设计方法，展望可重构计算密码处理器技术的未来发展。

自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠 。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性 问题。

本书系统介绍了非线性严格反馈系统的智能自适应反步递推控制的基本理论和方法，力求涵盖国内外**研究成果。主要内容包括：非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论，非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论，基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论，基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论，以及非线性严格反馈系统的智能自适应优化控制设计方法及理论等。

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。

《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》兼顾深度和广度，涵盖了用户体验过程所涉及的知识体系及其应用范围（比如过程、设计架构、术语与设计准则），通过7 部分33 章，展现了用户体验领域的全景，旨在帮助读者学会识别、理解和设计出高水平的用户体验。本书强调设计，注重实用性，以丰富的案例全面深入地介绍了UX 实践过程。 《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》广泛适用于UX从业人员：UX设计师、内容策略师、信息架构师、平面设计师、Web 设计师、可用性工程师、移动设备应用设计师、可用性分析师、人因工程师、认知心理学家、COSMIC 心理学家、培训师、技术作家、文档专家、营销人员和项目经理。《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》以敏捷UX 生命周期过程为导

本书通过创新的视觉方法解析量子力学的复杂理论，以图解的方式为读者诠释量子世界的独特特征，消除了复杂计算的必要。这种量子图解形式将线性代数和希尔伯特空间的经典技术与量子计算理论的前沿研究相结合，代表了近十年研究的尖端成果。 本书以轻松友好的阅读风格编写，通过大量的图表和卡通插图，帮助读者掌握图解推理的技巧来理解量子理论和特征，配套一百多个习题和实例，让学生更容易学习和掌握相关知识和技能。作为量子力学领域独特的图解形式教科书，适合作为从本科生到博士研究生学习量子理论和量子计算的基础教材。

Kubernetes是由谷歌开源的容器集群管理系统，为容器化应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩缩容等一整套功能。Kubernetes也是将 一切以服务（Service）为中心，一切围绕服务运转 作为指导思想的创新型产品，它的功能和架构设计自始至终地遵循了这一指导思想。构建在Kubernetes上的系统不仅可以独立运行在物理机、虚拟机集群或者企业私有云上，也可以被托管在公有云上。本书总计12章，分别讲解Kubernetes的基本概念、实践指南、核心原理、开发指南、网络与存储、运维指南、新特性演进等内容。全书图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面，并围绕在生产环境中可能出现的问题，给出了大量典型案例，比如安全配置方案、网络方案、共享存储方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，有很强的实战指导意义。本书的内容也随着Kubernetes的版本更新不断完善，