庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。

本书是结合作者多年的教学经验，根据理工科“数学物理方程”教学大纲的要求及大气科学等专业的需要而编写的。本书以方法为主线，内容包括典型模型的定解问题建立、方程的分类与标准型、行波法、分离变量法、积分变换法和格林函数法等。在此基础上，介绍了研究偏微分方程定性理论的极值原理和能量方法，探讨了贝塞尔函数及勒让德函数的应用。本书叙述注重启发性、系统性与应用性，把较难的概念与尽量浅显的例子适当结合，将方法运用于各种应用驱动的偏微分方程模型中，并补充和扩展了相关知识到交叉应用领域。书中配有较多的典型例题和习题，可供读者阅读与练习。

非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森 柯恩 创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑，该 逻辑系统的*大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否 定互补性原理和乘法法则。沈振东*的《非帕斯卡概 率逻辑的哲学基础与应用研究》立足于三个研究视角 ：一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻 辑系统的哲学基础的合理性；二是从可能世界语义学 角度对该种逻辑进行形式刻画，并建立逻辑系统；三 是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕 斯卡概率不解释的领域进行解释，或者对应用帕斯卡 概率而导致悖论性的结论进行消解。

相同的知识，不同的学法，如果你还在为学习数学而头疼，请你翻开它。《数学之谜》集趣味性和知识性于一体，以故事的形式为你解答学习和生活中遇到的数学难题。故事中的数学趣闻、童话中的数学之谜，生活中的数学难题，将数学与我们的生活生动形象地展现出来，带你走出课堂上枯燥乏味的数学包围圈，让你重新认识趣味横生的数学知识，爱上数学。

本书是一部经典的过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关模拟的内容，给系统运行的模拟计算提供了有力的工具。新版还增加了不带左跳的徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题，其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业过程基础课教材。

数学史是数学家用心血凝结成的数学珍宝。学习数学史可以了解数学文化的发展，搭建数学与人文科学之间的桥梁，开阔眼界，丰富思想，抚慰心灵。 徐品方编著的《数学趣史》选介了数学史上一些有趣的故事，用通俗、生动的语言，介绍了一些数学知识产生、发展的背景，以及数学前辈无私奉献的人生事迹。可以帮助我们理解数学思想和方法的来龙去脉，提高学习数学的兴趣，培养和提升我们潜在的自主创新能力。 本书集知识性与趣味性于一体，非常适合数学教师教学参考、学生课外阅读，也可供数学和文化史爱好者参阅。

《深入浅出统计学》具有“深入浅出系列”的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

概率论与数理统计是描述“现象”并研究其数量规律的一门学科。《概率论与数理统计》的—5章是概率论部分，内容包括：概率定义与性质、一元及多元离散型与连续型变量的分布、变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等；第6—9章是数理统计部分，内容包括：统计量与抽样分布、参数点估计与区间估计、参数假设检验与分布拟合优度检验、方差分析与回归分析等。 《概率论与数理统计》适用于非统计学专业的本科生，也可以作为有微积分基础的科研工作者学习与使用概率论与数理统计的基本概念与方法的参考材料。

本书以接口测试为主线，以Web开发为切入点，全面介绍了Web接口开发与自动化测试过程中使用的相关技术。全书分为15章，靠前章介绍了Python的基础知识，解答初学Python的同学都会遇到的一些问题；第2章到第5章以开发发布会签到系统为需求，介绍了Django Web开发技术；第6章介绍了unittest单元测试框架，以及在Django中如何编写单元测试；第7章到靠前0章主要介绍接口的相关概念、Web接口开发、接口测试工具和接口自动化测试框架的开发；靠前1介绍了安全接口的开发与测试；靠前2章和靠前3章介绍了Web Services技术；靠前4章和靠前5章介绍了Django Web项目的部署和接口性能测试。

虚幻引擎（Unreal Engine）是目前世界知名度高、应用广泛的游戏引擎之一，全新版本的虚幻引擎4（Unreal Engine 4，UE4）很好强大且灵活，为设计人员提供了一 款高效的设计工具。本书全面介绍了有关UE4的游戏开发技巧。全书从基本的安装和配置讲起，陆续介绍了Gameplay框架、相关的单位、静态网络Actor、光照和渲染、音频系统元素、游戏世界的搭建、蓝图系统以及一系列典型的游戏案例等。读者将从本书了解到关于UE4的各类使用技巧和开发案例。本书内容全面，讲解细致，很好适合想要学习游戏设计与开发的读者阅读。无论是游戏开发领域的新手，还是普通的游戏爱好者，亦或是想成为游戏开发高手的读者，都能从本书获益。

本书以分享Selenium WebDriver实战经验为要，致力于为Tester讲解开源的Web自动化测试工具的原理、api接口实例、unittest、五大框架实战（行为驱动、分布式测试框架、数据驱动测试框架、关键词驱动测试框架、混合模式测试框架）以及自动化测试中常见的问题处理。本书既可让初学者从入门到精通，循序渐进； 也可帮中不错Tester夯实技能，从形象到抽象，提供测试思想中更多的可能性。

Python是一种高级程序设计语言，因其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。 本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。 本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。

也许你听说过全栈工程师，他们善于设计系统架构，精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计，在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python及其周边Web框架的学习和实践，你就可以成为这样的全能型人才。本书分为3部分：部分是基础篇，带领初学者实践Python开发环境和掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础深入浅出地进行学习；第2部分是框架篇，学习当前的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；第3部分是实战篇，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书，同时非常适合大中专院校师生学习和阅读，也

《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。

本书采用以任务为导向的编写模式，全面地介绍了Python编程基础及其相关知识的应用，讲解了如何利用Python的知识解决部分实际问题。全书共7章，章介绍学习Python的准备工作，包括Python的由来与发展、Python环境搭建、编辑器介绍与安装等。第 2～5章和第7章主要介绍Python的基础知识、数据类型、程序流程控制语句、函数和文件基础等内容。第6章讲解了Python面向对象的编程。本书每个章节都包含了实训与课后习题。通过习题和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

本书以实战开发为原则，以Node.js原生知识和框架实战为主线，详细介绍Node.js开发的基础知识和相应案例实践，包括Node.js的原生模块、、fs、dns、path、assert等，以及主流前沿的Express框架、Meteor框架、Koa框架的项目实际使用，同时也包含Node.js的单元测试、Node.js部署等方面的应用，还为读者提供了详尽的源代码以及代码注释。 本书共14章，分为4篇，涵盖的主要内容有Node.js环境搭建、Node.js的编码规范、Node.js包管理机制、Node.js网络开发、Node.js文件模块使用、Node.js数据库开发、Node.js的单元测试、前端框架React使用、Express使用、Koa框架使用、Meteor框架使用、Nginx使用、PM2使用、Node.js包的开发与发布、个人博客的搭建、任务清单项目等。 本书内容丰富、实例典型、实用性强，适合希望学习Node.js基础以及了解Node.js实际使用的人员阅读，尤其适合希望通过编码实例学习Node.js

《一阶非线性偏微分方程引论》根据作者多年讲授一阶非线性偏微分方程课程的讲义编写而成。全书共分为四章，内容包括：基本概念，一阶非线性偏微分方程的局部光滑解，Hanmton-Jacobi方程简介，单个守恒律方程。在编写时注重问题的来龙去脉，力求做到由浅入深、通俗易懂，便于教师讲授和学生学习。

《概率论与数理统 计（iCourse教材）》是与“爱课程”网上国防科学 技术大学吴翊教授主讲的“概率论与数理统计MOOC” 课程配套使用的教材。全书内容包括事件与概率 、变量、多维变量、变量的数字特征、 大数定律与中心限定理、数理统计的基本概念、参 数估计、假设检验、回归分析与方差分析、模拟 ，涵盖了“概率论与数理统计MOOC”的讲至第47 讲的内容。全书将“概率论与数理统计MOOC”中的微 视频、随堂测验、讨论题、PPT课件、测验与作业在 正文适当位置进行标注，将课堂学习和在线学习进行 有机的融合。学生登录“爱课程”网或“中国大学 MOOC”手机客户端可以浏览微视频、PPT课件，在线 进行随堂测验、参与讨论．在提升课程教学效果的同 时，便于学生的自主学习。本书可作为高等学校非数学专业的概率论与数理 统计教材，也可供社会学习者学习“概

Wiener sausage是以布朗运动轨道为中心的空间邻域，它是一个集合值泛函。大偏差理论主要研究罕见事件发生概率为指数型的估计，由Varadhan于1966年引入，现已成为概率论的主流分支之一。 本书从大偏差角度研究Wiener sausage相交轨道的性质，主要是下临界和临界维数情形。我们采用经典的Feynman-Kac方法和高阶矩逼近方法，研究其相交体积和相交时间的大偏差理论。进而，利用大偏差提供的尾估计研究了单个Wiener sausage体积的重对数律、强逼近等极限性质。 本书可供高等院校研究生以及科研工作者学习参考。

本书是为非数学类专业概率论与数理统计课程编写的教材。全书共九章，内容包括事件与概率，变量及其概率分布，多维变量及其概率分布，变量的数字特征，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验等。各章根据教学大纲要求和复习需要配置了相应习题并附有参考答案与提示。同时，为了增强学生统计分析能力，添加了用于学生课外实践的统计题目和数据。本书讲解简明扼要，注重应用，例题覆盖面广，也可作为实际工作者的应用参考书和工具书。

众所周知，所有哈密尔顿图至少是2-点（边）连通图，并且可以看出图的连通度越大，则图为哈密尔顿图的概率越大。由此可知研究图的连通性对研究图的哈密尔顿性尤其重要。于是，编者余桂东对两类相关问题进行研究：一是利用图的谱来刻画图的哈密尔顿性；二是利用图的谱来刻画图的连通性。《图的哈密尔顿性与连通性的谱刻画》是对这两类问题的研究成果的总结。

《数理统计》共七章，内容包括概率论概述、数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交设计、多元统计分析。为便于学生更好地学习和掌握各章经典的统计内容，在每章中特别配有应用案例、章节总结和内容扩展。为了拓展学生的知识面，在内容扩展小节中引入了一些前沿性的现代统计知识。 全书习题选材丰富，书末附有部分习题参考答案。 《数理统计》讲解简明扼要，深入浅出，图文并茂，便于自学。既可作为高等学校非数学类专业研究生的数理统计教材，也可作为数学类、统计学类专业高年级本科生用书，还可作为相关技术人员的参考书或工具书。