计算机科学
LaTeX入门 豆瓣
作者: 刘海洋 出版社: 电子工业出版社 2013 - 6
LaTeX 已经成为国际上数学、物理、计算机等科技领域专业排版的实际标准,其他领域(化学、生物、工程、语言学等)也有大量用户。本书内容取材广泛,涵盖了正文组织、自动化工具、数学公式、图表制作、幻灯片演示、错误处理等方面。考虑到LaTeX 也是不断进化的,本书从数以千计的LaTeX 工具宏包中进行甄选,选择较新而且实用的版本来讲解排版技巧。
为了方便读者的学习,本书给出了大量的实例和一定量的习题,并且还提供了案例代码。书中的示例大部分来自作者多年的实际排版案例,读者不断练习,肯定能掌握LaTeX 的排版技能。
本书适合数学、物理、计算机、化学、生物、工程等专业的学生、工程师和教师阅读,也适合中学数学教师。此外,本书还适合对LaTeX 排版有兴趣的人员。
计算机科学导论 豆瓣
Foundation of Computer Science Third Edition
9.6 (5 个评分) 作者: [美]贝赫鲁兹·佛罗赞 译者: 刘艺 / 刘哲雨 出版社: 机械工业出版社 2015 - 8
《计算机科学导论(原书第3版)》是大学计算机相关专业的基础课教材,涉及计算机科学的各个方面。本书着重讲解基本概念而不是数学模型和技术细节,通过大量的图表和演示范例讲解计算机科学的基础知识;每章后面的关键术语、小结和练习有助于读者掌握和复习知识要点。本书内容丰富,通熟易懂,既适合当作大专院校的计算机基础课教材,也可作为一般的计算机基础入门读物。
七周七语言 豆瓣
Seven Languages in Seven Weeks: A Pragmatic Guide to Learning Programming Languages
8.8 (19 个评分) 作者: [美] Bruce A. Tate 译者: 巨成 / 戴玮 出版社: 人民邮电出版社 2012 - 5
从计算机发展史早期的Cobol、Fortran到后来的C、Java,编程语言的家族不断壮大。除了这些广为人知的语言外,还涌现了Erlang、Ruby等后起之秀,它们虽被喻为小众语言,但因其独特性也吸引了为数不少的追随者。
Bruce A. Tate是软件行业的一名老兵,他有一个宏伟目标:用一本书的篇幅切中要害地探索七种不同的语言。本书就是他的成果。书中介绍了Ruby、Io、Prolog、Scala、Erlang、Clojure和Haskell这七种语言,关注每一门语言的精髓和特性,重点解决如下问题:这门语言的类型模型是什么,编程范式是什么,如何与其交互,有哪些决策构造和核心数据结构,有哪些独特的核心特性。
在这个飞速发展的信息时代,程序员仅仅掌握甚至精通一门语言是远远不够的。了解多门语言蕴涵的思维方式,在编码中互相借鉴,再挑出一两门对自己口味的语言深入学习,这些已经成为在软件行业中安身立命之本。从这个意义上说,每个程序员都应该看看这本书。
汇编语言(第3版) 豆瓣
9.6 (5 个评分) 作者: 王爽 出版社: 清华大学出版社 2013 - 9
《汇编语言(第3版)》具有如下特点:采用了全新的结构对课程的内容进行组织,对知识进行最小化分割,为读者构造了循序渐进的学习线索;在深入本质的层面上对汇编语言进行讲解;对关键环节进行深入的剖析。《汇编语言(第3版)》可用作大学计算机专业本科生的汇编教材及希望深入学习计算机科学的读者的自学教材。
植物的算法美 豆瓣
The Algorithmic Beauty of Plants
作者: (加)普鲁辛凯维奇,(加)林德梅叶 出版社: 科学出版社 2008 - 5
《植物的算法美》首先介绍Lindermayer系统,然后根据植物生长的自相似性,通过研究植物的生长规则,利用分形几何的知识建立了数学模型,进而对植物的生长规则给定相应的算法,利用L系统非常逼真地模拟植物的生长过程,而后进行研究并建立了数学模型。《植物的算法美》从高于现实的思想高度挑战建立数学模型并寻求算法,来刻画现实中的已知结构,利用L系统对鲜活组织中不能够直观观察到的过程给出直观表示。《植物的算法美》假设读者具有大学数学水平,所有基本概念都是以独立的风格提出的。
程序员的数学3 豆瓣
作者: [日] 平冈和幸 / [日] 堀玄 译者: 卢晓南 出版社: 人民邮电出版社 2016 - 3
本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格,用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
网络科学 豆瓣
Network Science:Theory and Applications
作者: (美)Ted G.Lewis 译者: 陈向阳 / 巨修练 出版社: 机械工业出版社 2011 - 10
网络科学作为一门新兴的学科越来越引入瞩目。网络科学能帮助读者设计更快、更有弹性的通信网络;能用于调整电力网络、电信网络和飞行航线等基础设施系统;可以为市场动态建模;能帮助理解生物系统中的同步;能用于分析人们之间的社会互动……
这是第一本全面审视新出现的网络科学的论著。书中研究了各种网络——规则网络、随机网络、小世界网络、影响网络、无标度网络和社会网络等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病、同步和风险方面。本书的独特之处在于将跨计算机科学、生物学、物理学、社会网络分析、经济学和市场营销等多学科的专业概念整合了起来。
本书为网络科学领域提供了全新的理解和阐释,是研究人员、专业人员以及工程、计算、生物领域的技术人员不可缺少的参考资料,也可以作为相关领域研究的高年级和研究生教材。
基于认知的汉语计算语言学研究 豆瓣
作者: 袁毓林 出版社: 北京大学出版社 2008
陆序
冯序
一、计算理论和语言研究
计算语言学的理论方法和研究取向
基于统计的语言处理模型的有用性和局限性
认知科学和汉语计算语言学
面向当代科技的语言研究的理论和方法
二、论元结构和描述框架
论元角色的层级关系和语义特征
一套汉语动词的论元角色的语法指标
汉语谓词的论元结构的描述框架
论元结构和句式结构互动的动因、机制和条件——表达精细化对动词配价和句式构造的影响
三、信息抽取和语义标注
信息抽取的语义知识资源研究
用动词的论元结构跟事件模板相匹配——一种由动词驱动的信息抽取方法
用逻辑和篇章知识来约束模板匹配——逻辑结构和篇章结构知识在信息抽取中的运用
基于论元结构的语义标注的体系和规范
新闻语体真实文本的语义标注的实践
四、专题研究和个案分析
容器隐喻和套件隐喻及相关的语法现象——词语同现限制的认知解释和计算分析
关于分词规范和规范词表的若干意见
中文信息处理中的语言难题问答
缓冲式移动通信及其发展方向 ——一个语言学家的设计思想
走向多层面互动的汉语研究
五、附录
赵元任先生评传
朱德熙先生评传
后记
线性代数及其应用 豆瓣 Goodreads
Linear Algebra and Its Applications
9.6 (14 个评分) 作者: (美)莱(Lay D.C.) / none 译者: 刘深泉 等 出版社: 机械工业出版社 2005 - 8
本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外,本书包含大量的练习题、习题、例题等,便于读者参考。
R语言实战 豆瓣
R in Action
9.3 (6 个评分) 作者: 卡巴科弗 译者: 高涛 / 肖楠 出版社: 人民邮电出版社 2013 - 1
数据时代已经到来,但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响, 相对于经验和直觉,在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言,几乎能够完成任何数据处理任务,可安装并运行于所有主流平台,为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具,是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。  本书从解决实际问题入手,尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书,你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧,并领略大量探索和展示数据的图形功能,从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗?想要科学分析数据并正确决策吗?不妨从本书开始,挑战大数据,用R开始炫酷的数据统计与分析吧!  本书内容:  R安装与操作
数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析
模型适用性的评价方法以及结果的可视化
用图形实现变量关系的可视化
在给定置信度的前提下确定样本量
高级统计分析方法和高级绘图
Python学习手册 豆瓣 Goodreads
Learning Python
8.5 (8 个评分) 作者: [美] Mark Lutz 译者: 侯靖 出版社: 机械工业出版社 2009 - 8
《Python学习手册(第3版)》讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴:这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括:
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型:数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具,用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具,从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具,可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句,并介绍编写更大程序的开发工具。
讨论Python 3.0。
《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解,从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python,《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。
Python源码剖析 豆瓣 Goodreads
9.1 (11 个评分) 作者: 陈儒 出版社: 电子工业出版社 2008 - 6
作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C++程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.
为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C++交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。本书以CPython为研究对象,在C代码一级,深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析,更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。通过此书,读者能够透彻地理解Python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理,同时,本书所揭示的动态语言的核心技术对于理解其他动态语言,如 Javascript、Ruby等也有较大的参考价值。..
本书适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读
Is Parallel Programming Hard, And, If So, What Can You Do About It? 豆瓣
Paul E. McKenney
作者: Paul E. McKenney
The purpose of this book is to help you understand how to program shared-memory parallel machines without risking your sanity.1 By describing the algorithms and designs that have worked well in the past, we hope to help you avoid at least some of the pitfalls that have beset parallel projects. But you should think of this book as a foundation on which to build, rather than as a completed cathedral. Your mission, if you choose to accept, is to help make further progress in the exciting field of parallel programming, progress that should in time render this book obsolete. Parallel programming is not as hard as it is reputed, and it is hoped that this book makes it even
easier for you.
深入理解并行编程 豆瓣
Is Parallel Programming Hard, And, If So, What Can You Do About It?
作者: [美] Paul E.Mckenney(保罗·E·麦肯尼) 译者: 谢宝友 鲁阳 出版社: 电子工业出版社 2017 - 7
《深入理解并行编程》首先以霍金提出的两个理论物理限制为引子,解释了多核并行计算兴起的原因,并从硬件的角度阐述并行编程的难题。接着,《深入理解并行编程》以常见的计数器为例,探讨其不同的实现方法及适用场景。在这些实现方法中,除了介绍常见的锁以外,《深入理解并行编程》还重点介绍了RCU的使用及其原理,以及实现RCU的基础:内存屏障。最后,《深入理解并行编程》还介绍了并行软件的验证,以及并行实时计算等内容。
《深入理解并行编程》适合于对并行编程有兴趣的大学生、研究生,以及需要对项目进行深度性能优化的软硬件工程师,特别值得一提的是,《深入理解并行编程》对操作系统内核工程师也很有价值。
MATLAB for Neuroscientists 豆瓣
作者: Pascal Wallisch / Michael Lusignan 出版社: Academic Press 2008 - 11
Matlab is the accepted standard for scientific computing, used globally in virtually all Neuroscience and Cognitive Psychology laboratories. For instance, SPM, the most used software for the analysis and manipulation of fMRI images in research and clinical practice is fully programmed in matlab, and its use of the possibility to allow for sophisticated software modules to be freely added to the software has established it as the by far dominant software in the field. Many universities now offer, or are beginning to offer matlab introductory courses in their neuroscience and psychology programs. Nevertheless, so far there hasn't been a textbook specific to this market, and the use of the plethora of existing engineering focused Matlab textbooks is notoriously difficult for teaching the package in those environments.
This is the first comprehensive teaching resource and textbook for the teaching of Matlab in the Neurosciences and in Psychology. Matlab is unique in that it can be used to learn the entire empirical and experimental process, including stimulus generation, experimental control, data collection, data analysis and modeling. Thus a wide variety of computational problems can be addressed in a single programming environment. The idea is to empower advanced undergraduates and beginning graduate students by allowing them to design and implement their own analytical tools. As students advance in their research careers, they will have achieved the fluency required to understand and adapt more specialized tools as opposed to treating them as "black boxes".
Virtually all computational approaches in the book are covered by using genuine experimental data that are either collected as part of the lab project or were collected in the labs of the authors, providing the casual student with the look and feel of real data. In some rare cases, published data from classical papers are used to illustrate important concepts, giving students a computational understanding of critically important research.
The ability to effectively use computers in research is necessary in an academic environment that is increasingly focused on quantitative issues. Matlab represents an ideal language of scientific computing. It is based on powerful linear algebra structures which lend themselves to empirical problems on the one hand, while at the same time allowing the student to make rapid problem-oriented progress (particularly in terms of visualization of data points) without having to lose focus by worrying too much about memory allocation and other "plumbing" minutiae as would be required in other, more low-level programming languages such as C or C++.
Currently, there are several books that provide introductions to Matlab that are either too generic and fundamental or too irrelevant for neuroscientists and cognitive psychologists who typically face a very circumscribed range of problems in data collection, data analysis and signal processing. Some non-book tutorials and primers that are in use in the community are typically out of date. Matlab versions are usually not backwards compatible. Many commands and functions used in older tutorials and primers, such as "flops" won't work in current versions of Matlab, necessitating a book that is timely and up-to-date.
The complete lack of a relevant resource in this area, combined with a clearly felt need for such a text provided the primary and initial impetus for this project.
The authors provide such a dearly needed resource adapting and pooling materials that developed for and used in highly rated courses involving the use of Matlab in Neuroscience at the University of Chicago. Two co-authors (PW and NH) have presented their respective work on teaching Matlab at national meetings and two of the co-authors (PW and MB) were awarded the coveted University of Chicago's Booth Prize for excellence in teaching these courses. (http://chronicle.uchicago.edu/070524/boothprize.shtml ).
* The first comprehensive textbook on Matlab with a focus for its application in Neuroscience
* Problem based educational approach with many examples from neuroscience and cognitive psychology using real data
* Authors are award winning educators with strong teaching experience
* Instructor's Website with figurebank, additional problems and examples, solutions, etc
数理逻辑 豆瓣
A Mathematical Introduction to Logic
作者: [美]Herbert B.Enderton 译者: 沈复兴 / 陈磊 出版社: 人民邮电出版社 2007 - 3
《数理逻辑(第2版)》适合作为数学、哲学、计算机科学以及其他学科需要学习数理逻辑课程的本科生和研究生的教材。
Effective C++中文版 豆瓣
9.1 (7 个评分) 作者: [美国] Scott Meyers 译者: 侯捷 出版社: 华中科技大学出版社 2001 - 9
Effective C++是世界顶级C++大师Scott Meyers的成名之作,初版于1991年。在国际上,这本书所引起的反响之大,波及整个计算机技术出版领域,余音至今未绝。几乎在所有C++书籍的推荐名单上,这部专著都会位于前三名。作者高超的技术把握力,独特的视角、诙谐轻松的写作风格、独具匠心的内容组织,都受到极大的推崇和仿效。
书中的50条准则,每一条都扼要说明了一个可让你写出更好的C++ 程序代码的方法,并以特别设计过的例子详加讨论。在此第二版中,Meyers重新检验了每一准则,特别注意兼容于C++标准规格与现行编译器技术,并融入软件界对C++运用的最新观察结果。
代码本色:用编程模拟自然系统 豆瓣
The Nature of Code: Simulating Natural Systems with Processing
9.6 (5 个评分) 作者: Daniel Shiffman 译者: 周晗彬 出版社: 人民邮电出版社 2014 - 10
本书介绍了用计算机模拟自然系统涉及的编程策略与技术,涵盖了基本的数学和物理概念,以及可视化地展示模拟结果所需的高级算法。读者将从构建基本的物理引擎开始,一步一步地学习如何创建智能移动的物体和复杂的系统,为进一步探索生成设计奠定基础。相关的知识点包括力、三角、分形、细胞自动机、自组织和遗传算法。本书的示例使用基于Java的开源语言及开发环境Processing编写。本书网站http://www.natureofcode.com)上的示例是在浏览器中通过Processing的JavaScript模式运行的。
作为纽约大学Tisch艺术学院Nature of Code课程主讲老师,Daniel集合了多年开发和教学经验,希望借由此书让大家真正了解如何用代码模拟自然现象。
世界是数字的 豆瓣
D is for Digital: What a well-informed person should know about computers and communications
8.0 (11 个评分) 作者: [美] Brian W. Kernighan 译者: 李松峰 / 徐建刚 出版社: 人民邮电出版社 2013 - 6
家用电器、汽车、飞机、相机、手机、GPS 导航仪,还有游戏机,虽然你看不见,但这些设备都有计算能力。手机通信网络、有线电视网络、空中交通管制系统、电力系统、银行和金融服务系统等基础设施背后无一不是计算机在支撑。如今的世界是数字的,而计算机和计算无处不在。这本书就是要告诉大家数字世界有关计算机的一切。本书没有高深莫测的专业术语,但它全面解释了当今计算和通信领域的工作方式,包括硬件、软件、互联网、通信和数据安全,并且讨论了新技术带来的社会、政治和法律问题。
无论你有没有计算机背景,无论你从事什么职业,只要你认同自己生活在数字时代,这本书就是必读的!