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本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K

SQL语法简洁，使用方式灵活，功能强大，已经成为当今程序员不可或缺的技能。本书是深受世界各地读者欢迎的SQL经典畅销书，内容丰富，文字简洁明快，针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例。与其他同类图书不同，它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

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

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

《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

《计算机程序的构造和解释》成型于美国麻省理工学院（MIT）多年使用的一本教材，1984年出版，1996年修订为第二版。在过去的二十多年里，该书对于计算机科学的教育计划产生了深刻的影响。在第二版中，大部分重要程序设计系统都重新修改并做过测试，包括各种解释器和编译器。作者根据其后十余年的教学实践，还对其他许多细节做了相应的修改。

本书全面介绍了如何使用Java 2平台进行并发编程，较上一版新增和扩展的内容包括：存储模型取消可移植的并行编程实现并发控制的工具类Java平台提供了一套广泛而功能强大的api，工具和技术。内建支持线程是它的一个强大的功能。这一功能为使用Java编程语言的程序员提供了解并发编程这一诱人但同时也非常具有挑战性的选择。本书通过帮助读者理解有关并发编程的模式及其利弊，向读者展示了如何更精确地使用Java平

《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

这本书结合设计实作例从面向对象的设计中精选出23个设计模式，总结了面向对象设计中最有价值的经验，并且用简洁可复用的形式表达出来。书中分类描述了一组设计良好、表达清楚的软件设计模式，这些模式在实用环境下特别有用。此书适合大学计算机专业的学生、研究生及相关人员参考。 书中涉及的设计模式并不描述新的或未经证实的设计，只收录了那些在不同系统中多次使用过的成功设计。