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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。

本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以 同构 概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向链表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为开端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是进行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、

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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。

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。

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ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。

本书用生动有趣的漫画讲解了计算机的基础知识，一共分为5章，每一章都有不同的风景。 在第1章，你可以花上几两银子，体验一下大明王朝TCP/IP 和HTTP。与此同时，张大胖会在和朋友的聊天中逐步 发明 HTTPS。 你还能看看那些可爱的网卡、CPU，内存是怎么从零开始上网的，以及一张身份证是怎么在网络中被切割和传输的。 到了第2章，可以看看操作系统是怎么 骗人 的， 一切皆文件 到底是怎么回事，程序员喜欢的Hello World在执行时有什么秘密。第3章则能看到跑得飞快的CPU阿甘一天有趣的生活，不断打仗的黑毛部落和秃头部落居然促成了通用计算机的诞生，以及两段 相声 ：从1加到100和函数调用的秘密。 第4章展示了数据库帝国的一次危机和内部斗争。第5章你可以用一个奇特的天平去称一称编程语言的重量，还可以 欣赏 一下字节码王国的兴起和扩张，顺便看看上帝

在计算机出现之前，算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源，提供解决问题的新思路，让读者知其然并知其所以然。本书从*基础的 什么是算法 开始讨论，首先介绍如何评价算法的性能，然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法，解释 算法是怎么运作的 ，*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语言来描绘算法世界，穿插有趣的文化历史故事和简单易懂的例子，不涉及艰深的数学知识，即使非专业人士也能轻松读懂。

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。

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