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书中将高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新等。

计算机程序的构造和解释(原书第2版)》1984年出版，成型于美国麻省理工学院(MIT)多年使用的一本教材，1996年修订为第2版。在过去的二十多年里，《计算机程序的构造和解释(原书第2版)》对于计算机科学的教育计划产生了深刻的影响。第2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

本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。

统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全

通信的数学理论》AMathematicalTheoryofCommunication信息论的奠基性论文，美国数学家C.E.香农所著。1948年发表在《贝尔系统技术杂志》第27卷上。原文共分五章。香农在这篇论文中把通信的数学理论建立在概率论的基础上，把通信的基本问题归结为通信的一方能以一定的概率复现另

本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者DavidJ．C．MacKay博士总结多年教学经验和科研成果，于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法，而且以高度的学科驾驭能力，匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于

自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows