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、
本书通过清晰、直观的图表介绍计算机技术,内容涵盖了从数据到数字生活,从计算机编码到网络攻击的所有内容。它以一种视觉上吸引人的方式表现计算机技术的各个方面,如计算机如何工作,当下的数字设备和软件,以及互联网如何工作,如何安全地上网、如何应对社交媒体的潜在陷阱等。 易懂,培养孩子对物理的兴趣。每一节课都从孩子熟悉的场景出发,以故事的形式呈现,具有较 强的代入感,让孩子无须在教师、家长的辅导下,自主完成学习,培养孩子的自学能力。本书每 一课后都配有经典例题,让学生随学随练,巩固所学知识。 除漫画学习外,本书附带多媒体微课等学习资源,学生也可以结合微课视频边看边学。本书 适用于希望提前了解初中物理学科的小学高年级及初中一年级的学生,也适合初中二、三年级学 生的同步使用。
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
《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
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
本书全面叙述了蒙特卡罗方法,包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习,每章都包含了不同领域的代表性应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟,以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学习、机器人学、人工智能等领域解决更广泛的问题,同时使这些领域的科学家和工程师们更容易地利用蒙特卡罗方法加强他们的研究。 本书适合计算机、人工智能、机器人等领域的教师、学生阅读和参考,也适合相关领域的研究者和工业界的从业者阅读。
"《Windows Server 2022 Active Directory配置实战》是微软技术专家**推出的Windows Server 2022两卷力作中的Active Directory配置实战篇。 《Windows Server 2022 Active Directory配置实战》延续了作者一贯的写作风格,通过大量的实例演示,将理论与实际操作相结合,并以简明易懂的文字进行描述,内容丰富,图文并茂。本书共分16章,内容包括Active Directory域服务、创建AD DS域、域用户与组账户的管理、利用组策略管理用户工作环境、利用组策略部署软件、限制软件的执行、建立域树和林、管理域与林的信任、AD DS数据库的复制、操作主机的管理、AD DS的维护、将资源发布到AD DS、自动信任根CA、利用WSUS部署更新程序、AD RMS企业文件版权管理以及AD DS与防火墙。 本书既适合广大初中级网络技术人员、网络管理和维护人员阅读,也可作为高等院校相关专业和技术培训班的教学用书,同时还可以作
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,细数了数学史上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最前沿方向的。最后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。
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。
本书是关于雷达目标检测和恒虚警(CFAR)处理理论与方法的一部专著。书中总结了三十多年来,在这一领域国际上的研究进展及大量研究成果。全书由15章组成,主要内容有经典的固定门限检测、均值类CFAR检测器、有序统计类CFAR检测器、采用自动筛选技术的广义有序统计类CFAR检测器、自适应CFAR检测器、韦布尔和对数正态杂波背景中的CFAR检测器、复合高斯分布杂波中的CFAR处理、非参量CFAR处理、杂波图CFAR处理、变换域CFAR处理、距离扩展目标检测、多传感器分布式CFAR处理以及其他CFAR处理方法,后是本书的回顾、建议与展望。本书可供从事雷达工程、声纳、电子工程、信号与信息处理等专业的科技人员阅读和参考,还可以作为上述专业的研究生教材
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
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展,以及第四次工业革命的临近,在新的全球格局和大国竞争的国际环境下,信息科学的战略性地位更加突出,迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究,持续推动信息科学的关键核心技术实现突破,为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力,确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略,深入阐述了信息科学及其各分支学科的科学意义与战略价值、发展规律与研究特点,系统分析了信息科学的发展现状与态势,凝练了信息科学的发展思路与发展方向,并提出了我国相应的优先发展领域和政策建议。
《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。
大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础,是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解,并基于TOGAF方法论,剖析业界知名案例的设计方案。 全书总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求;第2章讲解软件程序与专用硬件的结合,涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练;第3章剖析GPU的硬件架构,涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其他Hopper架构的GPU;第4章讲解GPU服务器的设计与实现;第5章讲解机器学习所依托的I/O框架体系;第6章讲解GPU集群的网络设计与实现;第7章讲解GPU板卡算力调度技术;第8章讲解GPU虚拟化调度方案;第9章讲解GPU集群的网络虚拟化设计与实现;第10章讲解GPU集群的存储设计与实现;第11章讲解如何基于云原生技术为机器学习应用设计与实
本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开,结合实例进行介绍,旨在让读者了解AI系统的来龙去脉,形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解,掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向,为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。 本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识,后分为AI硬件与体系结构、AI编译与计算架构、AI推理系统与引擎、AI框架核心模块四篇进行详细介绍,涉及AI系统从底层原理到应用落地的全貌,反映了AI系统架构的前沿技术。 本书可供人工智能、计算机及相关专业从业人员,以及对人工智能感兴趣的人员阅读,同时也可作为人工智能系统架构相关课程的配套教材。
《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。