计算机科学 - 第5页

《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的We

CUDA 是目前较为流行的GPU 高性能计算的开发工具之一。本书通过大量实例系统地讲述CUDA 编程的重要方面。前12 章通过一些简短的例子循序渐进地介绍CUDA 编程的基础知识，主要包括GPU 硬件与CUDA 程序开发工具（第1 章）、CUDA 中的线程组织（第2 章）、CUDA 程序的基本框架与错误检测（第3、4 章）、获得GPU 加速的关键（第5 章）、CUDA中的内存组织与各种内存的合理使

本书沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。本书涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。

《程序员的数学 第2版》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无须精通编程，也无须精通数学，只要具备四则运算和乘方等基础知识，即可阅读本书。《程序员的数学 第2版》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方

《数据科学入门（第2版）》基于Python语言环境，从零开始讲解数据科学工作，讲述数据科学工作所需的技能与诀窍，并带领读者熟悉数据科学的核心知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如NumPy、scikit-learn、pandas等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。新版基于Python 3.6，重写

本书包含 41 个实践项目，涵盖了从电路设计到代码编写的广泛主题。通过本书，读者将实践构建数字电路、设计一个猜谜游戏、将十进制数字转换为二进制、检查虚拟内存使用情况、运行自己的 Web 服务器等，从引人入胜的实践项目中学习如何像软件工程师一样思考、用数据描述真实世界的概念，使用欧姆定律和基尔霍夫定律分析电路的特性，以及如何像计算机一样思考、一步一步地在脑海中执行一个程序。

《计算机组成与设计：硬件/软件接口》是计算机组成与设计的经典畅销教材，第5版经过全面更新，关注后PC时代发生在计算机体系结构领域的革命性变革——从单核处理器到多核微处理器，从串行到并行。本书特别关注移动计算和云计算，通过平板电脑、云体系结构以及ARM（移动计算设备）和x86（云计算）体系结构来探索和揭示这场技术变革。与前几版一样，本书采用MIPS处理器讲解计算机硬件技术、汇编语言、计算机算术、流水

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个 Python 数据科学中的重点工具包。首先从 IPython 和 Jupyter 开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2 章讲解能提供 ndarray 对象的 NumPy，它可以用 Python 高效地存储和操作大型数组；第 3 章主要涉及提供 DataFrame 对象的 Pandas，

NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同，它是免费的开源软件。本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全