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本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而本书将开启机器学习经典算法的学习之旅。本书设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主

《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具

SQL是使用最为广泛的数据库语言，几乎所有重要的DBMS都支持SQL。本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。与其他同类图书不同，本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境

本书非常适合作为高等院校计算机以及相关专业本科生教材，也适合有意在计算机方面发展的非计算机专业读者作为入门参考书。下载文件包含习题和答案计算机科学的全景式展现。首屈一指的导论性教材。经典传承，新知荟萃。本书多年来一直深受世界各国高校师生的欢迎，是哈佛大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校等著名大学对应课程的首选教材，对我国的高校相关教学也产生了广泛的影响。本书以历史的眼光，从发展的角

本书是Rust领域经典参考书，由业内资深系统程序员编写，广受读者好评。书中全面介绍了Rust这种新型系统编程语言——具有无与伦比的安全性，兼具C和C++的高性能，并大大简化了并发程序的编写。第2版对上一版内容进行了重组和完善，新增了对“异步编程”的介绍。借助书中的大量案例，你也能用Rust编写出兼顾安全性与高性能的程序。本书内容包括基本数据类型、所有权、引用、表达式、错误处理、crate与模块、结

《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷

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

《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

本书对Linux命令行进行详细的介绍，全书内容包括4个部分，第一部分由Shell的介绍开启命令行基础知识的学习之旅；第二部分讲述配置文件的编辑，如何通过命令行控制计算机；第三部分探讨常见的任务与必备工具；第四部分全面介绍Shell编程，读者可通过动手编写Shell脚本掌握Linux命令的应用，从而实现常见计算任务的自动化。通过阅读本书，读者将对Linux命令有更加深入的理解，并且可以将其应用到实际

详尽梳理Linux命令行和shell命令知识，写shell脚本原来如此简单！好口碑：有口皆碑的Linux佳作，中文版销量超10万册。不过时：内容经3次迭代，经过时间检验。全方位：含丰富示例，适用于所有Linux发行版。新内容：新增“实战演练”环节，助你温故而知新。《Linux命令行与shell脚本编程大全（第4版）》是一本关于Linux命令行与shell脚本编程的全方位教程，主要包括四大部分 ：L