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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

《深度学习入门之PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之PyTorch》中，我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logisti

《计算机科学概论》是计算机科学概论课程的经典教材，全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。《计算机科学概论》首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理，进而讲述操作系统和组网及因特网，接着探讨算法、程序设计语言及软件工程，然后讨论数据抽象和数据库方面的问题，讲述图形学的一些主要应用以及人工智能，以计算理论的介绍结束全书。《计算机科学概论

本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程，已在GitHub获得超60k的Star，并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的全彩插图和在线动画图解，揭示算法工作原理和数据结构底层实现，教授读者如何选择和

全书内容分为计算机ABC、程序设计的方法学基础、程序设计的问题求解基础，以及程序设计的算法和数据结构基础四部分，共13章。其中，程序设计的方法学基础包括基本输入和输出、基本运算、基本控制结构，以及程序设计的基本方法等四章内容，程序设计的算法和数据结构基础包括用一般线性表保存数据、排序查找算法、数据的间接寻址、文本数据的保存与处理、用抽象数据类型封装数据、结构设计的艺术，以及用文件保存数据等七章内容

追溯计算机的前世今生，纵谈计算工具的历史变迁，零门槛入门计算机科学！《01改变世界：计算机原理趣谈》系统地介绍了计算机的组成与基本运行原理；从最底层的电路设计开始，层层揭秘了计算机软、硬件的实现逻辑。 本书分为5章，依次从硬件、软件、网络、编程和应用方面切入，使用通俗的语言和丰富的图解，帮助读者高效地理解计算机的知识。本书深入浅出，既可作为高等院校计算机相关专业的参考读物，也可作为计算机相关从业人

模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法，同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终，并适时与其他重要知识点（如支持向量机、深度学习）等进行交叉和关联，便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。全书共14章和4个附录，循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随

《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的权威之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。《计算机程序设计艺术（卷4A）组合算法1》是该系列的第4卷A，书中主要介绍了组合算法，内容涉及布尔函数、按位操作技巧、元组和排列、组合和分区以及所有的树等。

《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的杰出之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。《计算机程序设计艺术：半数值算法（第3版）》为系列的第2卷，全面讲解了半数值算法，分“随机数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。

《21 个项目玩转深度学习：基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自