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。

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。

《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。

这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、对强人工智能的期待、对人性的理解、对苦难的忍受，都值得我们深思 图灵的精神，属于全体人类。相信这本书必将激发读者们的想象力与好奇心，让每个人都能从中受益，阅读此书将是一次难得的精神升华之旅。

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。

《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

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

《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。

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。

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