计算机程序设计艺术：英文版（第2卷 半数值算法），ISBN：9787302058151，作者：（美）Donald E. Knuth著

第1卷首先介绍编程的基本概念和技术，然后详细讲解信息结构方面的内容，包括信息在计算机内部的表示方法、数据元素之间的结构关系，以及有效的信息处理方法。此外，书中还描述了编程在模拟、数值方法、符号计算、软件与系统设计等方面的初级应用。此第3版增加了数十项简单但重要的算法和技术，并根据当前研究发展趋势在数学预备知识方面做了大量修改。

《中文印刷体文档识别技术(附光盘1张)》一书全面阐述了中文印刷体文档识别的原理、方法和系统组成，依据中文印刷体文档的特点，分别介绍了文档图像预处理、版面分析、汉字识别、公式的定位与提取、公式字符分割与识别、公式结构分析与表示、图表处理等内容的基本原理和技术实现方法，并提供了一个中文印刷体文档识别系统实例。

本书是计算机类专业操作系统课程的一本经典教材，自第一版问世以来，经历了近20年的锤炼，被认为是该课程教材的一本圣经。它对操作系统的概念和基本原理给出了清晰的阐述。本书所涉及的基本概念和算法均基于当前商用操作系统，并在非特定操作系统的通用环境中展开讲解。书中介绍了大量与流行操作系统相关的实现技术，包括Solaris 2、Linux、Windows NT、Windows 2000、OS/2和Apple Macintosh操作系统。此版包括了线程、Windows 2000的新章节，并新增了客户/服务器模型和网络文件系统、嵌入式操作系统、实时操作系统、分布式操作系统等。
作者Abraham Silerschatz是贝尔实验室信息科学研究中心的副主任， Greg Gagne是威斯敏斯特学院计算机学系主任，Peter Baer Galvin曾在布朗大学计算机科学系执教，现为Corporate Technologies公司的首席技术专家。

《C专家编程》展示了最优秀的C程序员所使用的编码技巧，并专门开辟了一章对C++的基础知识进行了介绍。
书中C的历史、语言特性、声明、数组、指针、链接、运行时、内存以及如何进一步学习C++等问题进行了细致的讲解和深入的分析。全书撷取几十个实例进行讲解，对C程序员具有非常高的实用价值。
本书可以帮助有一定经验的C程序员成为C编程方面的专家，对于具备相当的C语言基础的程序员，本书可以帮助他们站在C的高度了解和学习C++。

Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.

这本书探索“对象导向程序所支持的C++对象模型”下的程序行为。对于“对象导向性质之基础实现技术”以及“各种性质背后的隐含利益交换”提供一个清楚的认识。检验由程序变形所带来的效率冲击。提供丰富的程序范例、图片，以及对象导向观念和底层对象模型之间的效率测量。

本书是一本在大学中广泛使用的经典数学教科书。书中讲解了许多计算机科学中用到的数学知识和技巧，教你如何把一个实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机解决它，特别着墨于算法分析方面，其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所必备的知识。
书中不仅讲述了数学问题和技巧，而且教导解决问题的方法，解说深入浅出，妙趣横生。大师们诙谐、细腻的笔触，描绘着数学工作中的欢乐和忧伤，那些或平淡、或深刻、或严肃、或幽默的涂鸦，更让我们在轻松愉悦的心境下体会数学的美妙。
本书面向从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面工作的人员，以及高等院校相关专业的师生。

大数据是当前最为流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为最明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。
《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。《大数据日知录：架构与算法》对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储，以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的优秀技术有极大的帮助与促进作用。
《大数据日知录：架构与算法》的读者对象包括对NoSQL 系统及大数据处理感兴趣的所有技术人员，以及有志于投身到大数据处理方向从事架构师、算法工程师、数据科学家等相关职业的在校本科生及研究生。

本书深入浅出地阐述了计算机科学中许多基本而重要的概念，包括布尔逻辑、有限自动机、编程语言、图灵机的普遍性、信息论、算法、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习乃至自组织系统。
作者高屋建瓴式的概括，既不失深度，又妙趣横生，相信读者读后会有很多启发。
目录：
序言：石的奇迹
第一章　通用件
第二章　万能积木
第三章　程序设计
第四章　图灵机的普适性
第五章　算法和探索法
第六章　存储：信息与密码
第七章　速度：并行计算机
第八章 自学习与自适应的计算机
第九章　跨越工程设计
致谢

本书旨在描述以计算机为核心的社会里出现的新问题，以及这些问题给计算机专业技术人员和普通使用者带来的伦理挑战。书中避开了艰深的伦理学理论，用生动活泼的例证、轶闻和故事介绍了计算机犯罪、软件盗版、黑客、病毒和对隐私权的侵犯等信息社会的敏感内容，并致力于建立一套切实可行的计算机学的人文教育方案。其可读性、全面性和思想性已得到了广泛的认可，是计算机伦理学研究的必读参考书之一。

《物理改变世界:数字文明物理学和计算机》从数字文明的高度回顾了物理学与计算机相辅相成的历史，讨论了计算机和计算中的物理，分析了计算机发展所面临的物理限制和物理学为未来计算技术所提供的可能前景。电子计算机的发展使人类进入了数字文明时代。计算机原来应物理学的需求而出现，也由物理学准备了它诞生的物质条件。在20世纪，物理学首先成为立足于实验、理论和计算三大支柱之上的成熟的科学。在21世纪，包括生命科学在内的整个自然科学正在沿相似的道路前进。电子计算机正在全面进入生产技术、科学研究和社会生活的各个领域，彻底改变着整个人类文明的进程。

本书是软件思想家温伯格 的非凡之作。温伯格作为美国计算机名人堂代表人物，先后著有30多部图书，内容涵盖整个软件开发周期。他的拥趸遍天下，他的书也被奉为必读经典。
这是一本带你读懂思维 的旷世经典，简明的语言，简单的代数，清晰阐明了认识各种项目、产品和组织等系统的新方法。
这是一本极易上手 的思维指南，富有启发性的举例说明、贴切的章后问答与练习，为你提供了面对问题、系统和解决方案时最强大的分析工具。
这是一本适合极广泛人群 阅读的书。无论是科学家、工程师、医生、学生，还是各类组织的领导者、管理者，抑或基层员工，都可以通过本书驱散思考的层层迷雾。

《统计力学·第2版(英文版)》初版于1972年，其内容涵盖了统计力学的标准内容，叙述清晰详细，深受读者欢迎。第2版对第1版的内容作了补充和删改，重写了关于相变理论的部分，增加了临界现象的重正化群理论的内容，并在每章末增加了注释。《统计力学·第2版(英文版)》每章末都附有习题。这是一本研究生水平的统计力学经典教材。是以作者多年来在几所大学为研究生授课的讲义为蓝本而写成的。
目次：1.热力学的统计基础；2.系综理论纲要；3.正则系综；4.巨正则系综；5.量子统计；6.简单气体的理论；7.理想玻色系统；8.理想费米系统；9.互作用系的统计力学：集团展开方法；10.互作用系的统计力学：量子场论方法；11.相变：临界性、普适性和标度；12.相变：几种模型的严格（或几乎严格）的结果；13.相变：重正化群方法；14.涨落。附录6则。
读者对象:物理学专业的研究生、教师及科研人员。

Thirty-eight chapters, comissioned from experts all over the world, describe major concepts, methods, and applications in computational linguistics. Part I, Linguistic Fundamentals, provides an overview of the field suitable for senior undergraduates and non-specialists from other fields of linguistics and related disciplines. Part II describes current tasks, techniques, and tools in Natural Language Processing and aims to meet the needs of post-doctoral workers and others embarking on computational language research. Part III surveys current applications. This book is a state-of-the-art reference to one of the most active and productive fields in linguistics. It will be of interest and practical use to a wide range of linguists, as well as to researchers in such fields as informatics, artificial intelligence, language engineering, and cognitive science.

《心智、语言和机器:维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》向读者介绍人工智能科学的基本发展历史和基本技术；介绍“人工智能哲学”这门哲学分支的大致发展情况；维氏哲学将对知识表征、自然语言理解、机器人、非单调推理等人工智能的子课题做出贡献。而《心智、语言和机器:维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》就将负责在维氏和这些课题之间搭建桥梁。

本书主要是通过分析机器学习的研究前沿及其两大核心问题——“机器学习的可能实现路径”和“机器学习的发现功能”对这些问题展开讨论。

本书是以本世纪初一项早期藏文识别实验为基础、并融会国内有关汉藏文识别理论和方法编著形成的，其中汉字识别数据和阐述广泛吸收了国内外学者的学术观点和技术论述，藏文识别也详细引用了清华大学和西北民族大学合作的项目成果，因此本书不仅是一本介绍藏文识别的著述，也可兼作藏语文信息处理的科研教学研究参考书。

《计算机网络（第4版）》全书按照网络协议模型（物理层、数据链路层、介质访问控制子层、网络层、传输层和应用层），自下而上系统地介绍了计算机网络的基本原理，并给出了大量实例。在讲述各网络层的同时，还融合进了近年来迅速发展起来的各种网络技术，如Internet、SONET、A DSL、CDMA、WLAN和蓝牙等。另外，针对当前计算机网络的发展现状以及计算机安全的重要性，本书用了一整章的篇幅对计算机安全进行了深入讨论。

《计算机视觉中的数学方法》由射影几何、矩阵与张量、模型估计3篇组成，它们是三维计算机视觉所涉及的基本数学理论与方法。射影几何学是三维计算机视觉的数学基础，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍射影几何学及其在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。矩阵与张量是描述和解决三维计算机视觉问题的必要数学工具，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉有关的矩阵和张量理论及其应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及变换或某种数学量的估计，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。