寒暑假无缝隙衔接的超长假期终于要结束了，
京东、当当开学季大促如火如荼地进行中，
华章计算机9月上新季也火爆来袭
开学季，读新书
9月书讯（下）请查收
1/15
《量子信息论》
讨论量子信息的数学理论
作者：[加]约翰·沃特罗斯（John Watrous） 著
译者：王希鸣 王睿 译
ISBN：978-7-111-66123-8
推荐语：本书主要讨论量子信息论中基础理论的精确数学表示和证明，可帮助读者全面理解这一领域的关键结论、证明技术和方法论，进而将其应用到不同的研究方向。
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《计算机系统的性能建模与设计：排队论实战》
源于CMU课程讲义，掌握排队论建模和分析技能，改进计算机系统的设计
作者：[美]莫尔·哈肖尔-巴尔特
译者：方娟 蔡旻 张佳玥 等译
ISBN：978-7-111-65993-8
推荐语：计算机系统设计通常被视为艺术而非科学。本书针对计算机系统设计人员关心的问题，将排队论带回计算机科学中。全书采用“苏格拉底风格”的问答模式进行叙述，包含丰富的应用示例和300多道习题，帮助读者掌握建模、分析和设计具有良好性能和低成本的大型计算机系统所需的技能。
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《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》
通过大量使用真实数据的实例展示解决问题的方法
作者：[美] 罗伯特·H. 沙姆韦（Robert H. Shumway）
戴维·S. 斯托弗（David S. Stoffer）
译者：李洪成 张茂军 潘文捷 译
ISBN：978-7-111-65833-7
推荐语：本书从不同层次深入探讨时间序列分析理论和方法，除了涵盖经典的时间序列回归方法、ARIMA模型、谱分析和状态空间模型外，还介绍了新近发展的方法，包括分类变量时间序列分析、多元谱方法、长记忆时间序列、非线性模型、重采样技术、GARCH模型、ARMAX模型、随机波动率、小波和马尔可夫链蒙特卡罗积分方法。
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《哈佛概率论公开课》
智能时代不可不知的数学世界观，人人都能读懂的通识概率普及课
作者：[美] 贝内迪克特·格罗斯（Benedict Gross）
乔·哈里斯（Joe Harris）
埃米莉·里尔（Emily Riehl）
译者：薄立军 李本崇 译
ISBN：978-7-111-66377-5
推荐语：在现实世界中，我们经常需要基于不完整的信息做出各种决策，因此具备基本的概率知识素养是必不可少的。本书专为对此有兴趣的读者和对这门学科不熟悉的读者而设计，以帮助他们为学习概率论打下坚实的基础。通过对话式的语言和严谨的数学推导，本书以引人入胜的风格讲述了丰富的概率内容。本书旨在使读者沉浸于数学的世界之中，让他们对是什么吸引了数学家关注这个主题一探究竟。
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《应用线性代数：向量、矩阵及最小二乘》
数据科学和工程应用领域中的线性代数基础著作
作者：[美] 斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd）
利芬·范登伯格（Lieven Vandenberghe）
译者：张文博 张丽静
书号：978-7-111-66276-1
推荐语：介绍了向量、矩阵和最小二乘思想是如何在数据拟合、机器学习和人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、控制和金融等领域中应用的。读者仅需熟悉基本的数学记号和微积分，无须了解概率和统计知识。包含大量实践练习，可以帮助读者用他们了解的抽象的线性代数知识解决现实应用问题。
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《优美的数学思维：问题求解与证明（原书第2版）》
深入浅出地介绍优美的数学思维和严谨的证明方法
作者：[美] 约翰· P.丹吉洛（John P.D'Angelo）
道格拉斯· B.韦斯特（Douglas B.West）
译者：汪荣贵 孙毅 张桂芸
ISBN：978-7-111-66277-8
推荐语：本书涉及的数学内容不仅包含函数与集合、数学归纳法理论、组合计算与组合证明、整数理论、数理逻辑、图论等离散数学，而且包含微积分与实数理论等连续数学，覆盖了多个不同的数学领域。
7/15
《凸优化教程(原书第2版）》
国际著名凸优化专家Yurii Nesterov多年研究成果的总结
作者：[俄] 尤里·涅斯捷罗夫（Yurii Nesterov ） 著
译者：周水生 译
ISBD：978-7-111-65989-1
推荐语：本书由该领域的权威专家撰写，不但包括了传统最优化算法及其理论，而且系统性地给出了一些较新研究成果。不但包含一阶、二阶极小化加速技术的一个统一且严格的表述，而且为读者提供了光滑化方法的完整处理，这极大地扩展了梯度类型方法的应用范围。此外，本书还详细讨论了结构优化的几种有效方法，包括相对尺度优化法和多项式时间内点法。
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《对抗机器学习》
揭示了深度学习系统最近才呈现出的那些令人意想不到的漏洞
作者：［美］安东尼·D. 约瑟夫（Anthony D. Joseph）等
译者：纪守领 翁海琴 等译
ISBN：978-7-111-65892-4
推荐语：本书由机器学习安全领域的学者撰写，针对存在安全威胁的对抗性环境，讨论如何构建健壮的机器学习系统，全面涵盖所涉及的理论和工具。
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《机器学习：基于约束的方法》
“花书”作者、图领奖得主推荐的研究热点
作者：（意）马可·戈里（Marco Gori）著
译者：谢宁 罗宇轩 杜云飞 等译
ISBN：978-7-111-66000-2
推荐语：“花书”作者、图领奖得主Yoshua Bengio推荐！本书从全新的视角诠释了机器学习的基本模型和算法，重点讨论了当前的两项研究热点——神经网络和核方法。
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《机器学习的数学理论》
涵盖机器学习的各种数学理论，面向专业人士
作者：［中］史斌（Bin Shi）
［美］S. S. 艾扬格（S. S. Iyengar）
译者：李飞等
ISBN：978-7-111-66136-8
推荐语：重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中，选择梯度下降步长来避免严z格鞍点的自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法，并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题。
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《深度学习进阶：卷积神经网络和对象检测》
为深度学习进阶读者提供完善的知识体系
作者：（瑞士）翁贝托·米凯卢奇（Umberto Michelucci） 著
译者：陶阳，李亚楠 译
ISBN：978-7-111-66092-7
推荐语：为深度学习进阶读者提供完善的知识体系，包含基于Keras和TensorFlow的YOLO算法完整实现。
12/15
《AI速成课：从AI编程到构建智能软件》
AI小白入门必备
作者：[阿联酋]赫德林·德·庞特维斯（Hadelin de Ponteves）
译者：程泽，黄曼莉
ISBN：978-7-111-66127-6
推荐语：本书是一本理论与实践兼备的AI入门书。本书以“模型描述+基础数学理论+Python语言实现模型+实际商业案例”的方式阐释人工智能技术，可以帮助你深刻体会机器学习。
13/15
《交互设计：超越人机交互（原书第5版）》
经典教材全新升级，新增一章讨论大规模数据，培养大数据时代的交互设计师
作者：[英]海伦·夏普等
译者：刘伟 托娅 张霖峰 苌凯旋 辛益博
ISBN：978-7-111-65893-1
推荐语：本书由交互设计界的三位顶尖学者联袂撰写，是该领域的经典著作，被全球各地的大学选作教材。全书紧紧围绕设计与评估的迭代过程，不仅包含了传统的理论知识、实例解析、实践指导等内容，还通过“窘境”模块讨论了一系列启迪思考的开放问题。
14/15
《RPA智能机器人：实施方法和行业解决方案》
人力、财务、税务、ERP 四大领域的实施方法论和解决方案
作者：朱龙春，刘会福，柴亚团，万正勇
ISBN：978-7-111-65907-5
推荐语：本书完全从实践中来，又兼具理论高度。读者不仅可以直接将书中实例应用到符合企业实际的业务之中，而且可以了解RPA实施方法论。
15/15
《工业4.0开放平台通信统一架构OPC UA实践》
着重OPCUA解决方案、开发工具及具体实现三大核心内容
作者：[德] 米里亚姆·施莱彭（Miriam Schleipen）
译者：任向阳
ISBN：978-7-111-65948-8
推荐语：概述了OPC UA；介绍如何操作已经建立好的OPC UA信息模型；OPCA的应用程序架构和系统架构，最后本书对OPC UA协议子集进行介绍，并对OPC UA与传统OPC的性能进行了对比。对于那些需要进一步查询OPCUA详情的读者，本书的附录给出了参考。
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