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《算法导论(中文+高清+完整+原书第3版)》在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。
第3版的主要变化：
新增了van Emde Boas树和多线程算法，并且将矩阵基础移至附录。
修订了递归式（现在称为“分治策略”）那一章的内容，更广泛地覆盖分治法。
移除两章很少讲授的内容：二项堆和排序网络。
修订了动态规划和贪心算法相关内容。
流网络相关材料现在基于边上的全部流。
由于关于矩阵基础和Strassen算法的材料移到了其他章，矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。
修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。
新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。
2018-06-04
自然语言处理综论 冯志伟译著
自然语言处理综论 冯志伟译著 本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。本书英文版出版之后好评如潮，国外许多著名大学纷纷把本书选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材，该书被誉为该领域教材的“黄金标准”。本书包含的内容十分丰富，分为四个部分，共21章，深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。从层次的角度看，本书的论述是按照自然语言的不同层面逐步展开的，首先论述单词的自动形态分析，接着论述自动句法分析，然后论述各种语言单位的自动语义分析，最后论述连贯文本的自动分析、对话与会话的智能代理以及自然语言生成。从技术的角度看，本书介绍了正则表达式、有限状态自动机、文本-语音转换、发音与拼写的概率模型、词类自动标注、N元语法、隐马尔可夫模型、上下文无关语法、特征与合一、词汇化剖析与概率剖析、一阶谓词演算、词义排歧、修辞结构理论、机器翻译等非常广泛的内容。本书具有“覆盖全面、注重实用、强调评测、语料为本”四大特色。在本书的配套网站上，还提供了相关的资源和工具，便于读者在实践中进一步提高。
2018-06-04
统计自然语言处理基础(中文版 带书签)
《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著，被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》涵盖的内容十分广泛，分为四个部分，共16章，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。同时，《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》将理论与实践紧密联系在一起，在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用（如信息检索等）。在《统计自然语言处理基础：国外计算机科学教材系列》的配套网站上提供了许多相关资源和工具，便于读者结合书中习题，在实践中获得提高。近年来，自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。
2018-06-04
网络游戏核心技术与实战(出版年2014-4-1)
本书围绕实时通信、大数据量通信的多人网络游戏开发，详细介绍了普通开发者如何在不使用昂贵的中间件或者特殊开发环境的基础上，独自从零开始实现有趣的多人网络游戏系统，并讲解了C/S MMO游戏和P2P MO游戏这两个典型的开发案例。同时还从游戏运营和基础设施架构等角度，展现了支持网络游戏技术的全貌。
2018-06-01
MATLAB神经网络原理与实例精解 陈明
首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络，并在每章的最后给出了实例。在全书的最后，又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值。全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法，降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。
本书适合学习神经网络的人员使用MATLAB方便地实现神经网络以解决实际问题，也适合神经网络或机器学习算法的研究者及MATLAB进阶学习者阅读。另外，本书可以作为高校相关课程的教材和教学参考书。
2018-06-01
信息论、推理与学习算法 作者: 麦凯
本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J．C．MacKay博士总结多年教学经验和科研成果。人工智能机器学习精进入门必备。在信息论的框架下讨论学习算法，推理。融会贯通。
2018-05-30
数据挖掘导论(完整版)作者：陈封能 译者：范明
陈封能 (Pang-Ning Tan) (作者), 斯坦巴赫 (Michael Steinbach) (作者), 库玛尔 (Vipin Kumar) (作者), 范明 (译者), 范宏建 (译者), 等 (译者)
《数据挖掘导论（完整版）》全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的主题。《数据挖掘导论（完整版）》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论（完整版）》特色与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论（完整版）》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接聚焦于数据挖掘的主要概念。
教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使用实际的数据集和数据分析软件，《数据挖掘导论（完整版）》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。
2018-05-30
概率图模型 原理与技术 科勒
概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的最新进展。为了便于读者理解，书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码，穿插了大量的辅助材料，如示例（examples）、技巧专栏（skill boxes）、实例专栏（case study boxes）、概念专栏（concept boxes）等。另外，在第 2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。
2018-05-29
神经网络与深度学习入门教程高清PDF 作者：Michael Nielsen
这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料。作者以MNIST为例详细介绍了神经网络中的基本概念，比如梯度下降优化方法，反向传播算法（backpropagation algorithm）,以及各种神经网络训练过程中的小技巧，比如初始权重的选择方法，梯度下降方法的进一步改进，选取不同的代价函数，如何防止过拟合等等。
当然，神经网络只是深度学习的基础，深度学习不只是深度神经网络那么简单，教程的最后三分之一介绍深度学习。作者的文字深入浅出，介绍了深度神经网络训练的困难在什么地方，以及前辈工作者是如何克服这些困难的，然后引出了深度学习。
深度学习也只是机器学习的其中一个方法而已，更别说范围更广的人工智能，但是了解了神经网络，也就基本掌握了机器学习的思路，概括来说就是：从数据到参数，有了参数我们就可以对新的数据做统计推断。
2018-05-28
深度学习(deep learning) AI圣经 中文+高清+目录
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
2018-05-22
信息系统项目管理师全程指导 第二版
软考高级职称中最具含金量的科目！掌握此知识具备计算机行业领域权威资格水平。相当于计算机系统分析和架构的审计工种。其资历要高于系统分析师和架构设计师！
2018-05-16
空空如也
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