本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。

计算机如何精确地传输海量数据，识别语音和笔迹；智能手机、平板电脑如何在几分之一秒内搜索整个页面；身处大数据时代的我们，究竟该如何应对变化莫测的世界。
计算机算法的底层建设为经济和产业发展提供了原始动力。在科技互联网时代，使用计算机和科技设备都不可避免地要依赖计算机科学的基础思想，而这些思想都诞生于20世纪。
《改变未来的九大算法》是一本科普读物，作者致力于将计算机科学的复杂思想为大众做深入浅出的解读。此书通过简明的语言和生动的例证，阐述了计算机王国的核心算法：搜索引擎、PageRank、公钥加密、纠错码、图形识别、数据压缩、数据库、数字签名等。在解释这些算法的同时，作者也向我们展示了充满科学原创精神的计算机世界：每一种算法的提出不但拓展了虚拟世界的领域，它同时也是人类智慧的彰显，可以被广泛运用于众多领域，以推动商业和社会文明的发展。

几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。
今年，作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把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。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 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。

为什么IBM、微软、纳斯达克以及其他数百个组织都在尝试以太坊？这本必不可少的指南向你展示了成为这个不断发展和令人兴奋的新兴行业的创新者所需的技能：
·运行以太坊客户端，创建和传输交易，编写智能合约。
·了解公钥加密、哈希的基本要素和数字签名。
·了解“钱包”如何保存用来操纵以太币和智能合约的数字私钥。
·使用JavaScript库和远程过程调用接口，以编程方式与以太坊客户端交互。
·了解安全实践、设计模式和反模式，了解现实世界的例子。
·创建代表资产、股份、投票权或访问控制权的代币。
·使用多个P2P组件构建去中心化应用程序。

区块链的热度无须赘言。该书从基础技术层面解读开放区块链编程技术在金融领域的应用原理、实践及趋势。本书主要面向程序员，书中详细介绍了加密货币的原理、使用方法，以及如何开发与之相关的软件。对希望理解比特币及加密货币内在工作机制的非程序员读者们，本书前几章还深入介绍了比特币概念及其原理。

本书是硅谷创业之父Paul Graham 的文集，主要介绍黑客即优秀程序员的爱好和动机，讨论黑客成长、黑客对世界的贡献以及编程语言和黑客工作方法等所有对计算机时代感兴趣的人的一些话题。书中的内容不但有助于了解计算机编程的本质、互联网行业的规则，还会帮助读者了解我们这个时代，迫使读者独立思考。
本书适合所有程序员和互联网创业者，也适合一切对计算机行业感兴趣的读者。

《神经网络在应用科学与工程中的应用:从基本原理到复杂的模式识别》为读者提供了神经网络方面简单但却系统的介绍。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》以神经网络在科学数据分析中所扮演角色的介绍性讨论作为开始，给出了神经网络的基本概念。《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》首先对用于实际数据分析的神经网络结构进行了综合概述，继而对线性网络进行了大量的介绍，并介绍了所有处理阶段的用于非线性预报和分类的多层感知器。此外，还通过实际例子和个案研究阐述了模型开发技术。后面章节又提出了用于非线性数据聚类的自组织映射、用于线性或非线性时间序列预测的递归网络和适用于科学数据分析的其他类型的网络。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》通过使用广泛的图示和多学科的内容以一种更容易理解的形式，填补了市场上神经网络用于多维科学数据的空白，并将神经网络与统计学联系了起来。
国际视野，科技前沿。
国际电气工程先进技术译丛，传播国际最新技术成果，搭建电气工程技术平台。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》特点：
◆在多学科领域解释了神经网络；
◆为了易于理解，使用了大量图例来解释复杂数据概念；
◆深入研究了神经网络在线性和非线性预报、分类，聚类和预测方面的应用；
◆阐述了模型开发的所有阶段和结果的解释，包括数据预处理，数据维数约简，输入选择，模型开发和验证，模型不确定性评估以及对输入、误差和模型参数的灵敏度分析。

This book is an up-to-date documentation of the state of the art in combinatorial optimization, presenting approximate solutions of virtually all relevant classes of NP-hard optimization problems. The well-structured wealth of problems, algorithms, results, and techniques introduced systematically will make the book an indispensible source of reference for professionals. The smooth integration of numerous illustrations, examples, and exercises make this monograph an ideal textbook.