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。
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。
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。
《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。
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。
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。
本书着重介绍计算材料科学的基本方法和普遍原理,为材料行为模拟计算提供全面的知识。本书在广泛的尺度上考察材料建模,从电子结构方法到显微组织演化,涵盖从原子尺度到介观尺度的全部关键方法,包括密度泛函理论、分子动力学、蒙特卡罗方法、元胞自动机和相场方法等;对用于材料建模的基本方程,提供详细易懂的解释和总结性的数学背景知识;同时给出内容广泛的附录,包括材料学、经典力学、量子力学、统计热力学和线性弹性等基本背景知识。
本书旨在用极少的数学基本思想、概念和方法,处理大量的应用问题。全书分为三部分,第壹部分介绍向量及各种向量运算和函数,如加法、内积、距离及夹角,还描述了在应用问题中如何使用向量表示文档的单词计数、时间序列、患者的属性、商品的销售、音轨、图像或投资组合;第二部分对矩阵做了类似的介绍,并介绍了矩阵的逆和求解线性方程组的方法;第三部分介绍*小二乘法。本书展示了求解一组超定方程组简单而又自然的思想,并将这一思想加以推广,以求解很多应用问题。
涵盖2021年CISSP所有考点,是您的一站式学习手册,助您更灵活、更快捷地准备CISSP考试。本书编排得当,内容详实,包含可供个人评估备考进展的测试、目标地图、书面实验题、关键考点以及富有挑战的章节练习题。开始使用本手册准备CISSP考试吧。 涵盖全部考试目标 ? 安全与风险管 理 ? 资产安全 ? 安全架构与工程 ? 通信与网络安全 ? 身份和访问管理 ? 安全评估与测试 ? 安全运营 ? 软件开发安全
本书主要针对控制理论的一些重要分支,分析了当前存在的瓶颈问题,展望了其发展趋势和面临的一系列挑战。全书共分为17章,分别为:优化控制研究的概述与关键问题分析、逻辑控制系统中的未解问题、系统与控制中优化理论与应用的挑战与瓶颈、分布参数系统控制、数据驱动控制系统、自抗扰控制中的若干未解问题、非线性控制的几个瓶颈问题、时间与事件驱动的采样系统控制、系统辨识在信息时代的挑战和一些瓶颈问题、自适应控制的瓶颈问题、预测控制理论的瓶颈问题、随机控制系统中的若干瓶颈问题、不连续控制系统的现状及开问题、时滞系统控制的瓶颈问题、控制系统分析设计的一个隐性瓶颈问题、鲁棒控制的瓶颈问题、怎样的受控对象更好控制;最后以附录的形式列出了征集到的部分开问题。
本书是在“高等微积分”的水平上阐述数学分析中的论题,提供了从初等微积分向实变函数论及复变函数论中的高等课程的一种过渡,而且介绍了某些涉及现代分析的抽象理论.内容既涵盖我国大学的数学分析课程的内容,又包括勒贝格积分及柯西定理和留数计算等.本书条理清晰,内容精练,言简意赅,适合作为高等院校本科生数学分析课程的教材.
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。