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本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功

汇编语言是各种CPU提供的机器指令的助记符的集合，人们可以用汇编语言直接控制硬件系统进行工作。汇编语言是很多相关课程(如数据结构、操作系统、微机原理等)的重要基础。为了更好地引导、帮助读者学习汇编语言，作者以循序渐进的思想精心创作了这本书。《汇编语言（第4版）》具有如下特点：采用了全新的结构对课程的内容进行组织，对知识进行z小化分割，为读者构造了循序渐进的学习线索；在深入本质的层面上对汇编语言进行

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2

适读人群：本书非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。《Python Cookbook（第3版）（中文版）》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。本书

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介

Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas

C++是在 C 语言基础上开发的一种集面向对象编程、泛型编程和过程化编程于一体的编程语言，是C语言的超集。本书是根据2003年的ISO/ANSI C++标准编写的，通过大量短小精悍的程序详细而全面地阐述了 C++的基本概念和技术，并专辟一章介绍了C++11新增的功能。《C++ Primer Plus（第6版）中文版》分18章，分别介绍了C++程序的运行方式、基本数据类型、复合数据类型、循环和关系表

本书在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，符合研究生考试大纲，内容难度适度，突出实用性和应用性。全书共 8 章，内容包括第一章绪论，第二章线性表，第三章栈和队列，第四章串、数组和广义表，第五章树和二叉树，第六章图，第七章查找，第八章排序。全书采用类 C 语言作为数据结构和算法的描述语言。本书可作为普通高等院校计算机和信息技术相关专业“数据结构”课程的教材，也可供从事

本书通过对一台实际计算机的剖析，使读者深入地理解总线是如何将计算机各大部件互连成整机的。全书共分为 4 篇：第 1 篇（第 1、2 章）介绍计算机的基本组成、发展及应用；第 2 篇（第 3～5 章）介绍系统总线、存储器（包括主存储器、高速缓冲存储器和辅助存储器）和输入输出系统；第 3 篇（第 6～8 章）介绍 CPU 的特性、结构和功能，包括计算机的算术逻辑单元、指令系统、指令流水、RISC 技术

通过这本全面指南，你将深入洞悉人工智能自主性的未来，学习如何设计和部署自主人工智能智能体，这些智能体利用生成式人工智能实现规划、推理与行动。本书由主导全球 AI 标准的行业顶尖架构师和构建企业级 AI 解决方案的权威专家撰写，系统阐述了智能体系统的核心原理，详细分析 AI 智能体如何独立运行、做出决策并利用工具完成复杂任务。本书开篇介绍生成式人工智能与智能体架构的基础内容，然后将带你深入探索决策框