《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。 机器学习导论（原书第2版） pdf
《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。 算法导论（原书第3版） pdf
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。《算法导论（原书第3版）》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。《算法导论（原书第3版）》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。 计算理论导引（原书第3版） pdf
本书由计算理论领域的知名权威MichaelSipser所撰写。他以独特的视角，系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。作者以清新的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘泥于某些低层次的细节。在证明之前，均有“证明思路”，帮助读者理解数学形式下蕴涵的概念。本书可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为教师和研究人员的参考书。 计算机组成与设计：硬件-软件接口（原书第5版） pdf
本书是计算机组成的经典教材，着眼于当前计算机设计中最基本的概念，详细展示软硬件件的关系，介绍当代计算机系统发展的主流技术和最新成就。本书以MIPS处理器为例介绍计算机硬件技术、汇编语言、计算机算术、流水线以及存储器层次结构等基本技术。书中强调从串行处理到并行处理的最新革新，每章中都包含并行硬件和软件的主题，以软硬件协同设计发挥多核性能为最终目标。另外，本版与时俱进地使用了如 ARMCortexA8和IntelCorei7等现代设计来说明计算机设计的基本原理。本书适合作为高等院校计算机专业教材，对广大技术人员也有很高的参考价值。 机器学习导论（原书第3版） pdf
本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多学习器、增强学习以及机器学习实验的设计与分析等。 Java语言导学（原书第5版）.pdf
本书清晰地介绍了面向对象编程概念、程序设计语言基础、类和对象、接口和继承、泛型、包、数字和字符串、异常、集合等内容，同时涵盖了Java SE 7的新特性，比如NIO.2的内容等。每章后面的问题和练习可以帮助… Java程序设计与问题求解（原书第8版）.pdf
本书不仅介绍Java语言的基础语法知识，还通过大量案例研究、编程示例，着重讲授问题求解和编程技术，如程序控制流（分支和循环）、定义类与方法、异常处理等。 神经网络编程实战：Java语言实现（原书第2版）.pdf
本书由10章构成。首先，系统、全面地阐述神经网络相关概念、知识点及特征。然后，重点介绍神经网络学习过程的细节，如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构，如何优化调整神经网络参数等。后，介绍一… 
数据结构与算法分析：Java语言描述（原书第3版）.pdf
本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。本书把算法分析与有效率的Java程序的开发有机… 更多编程视频和电子书关注公众号
