美国计算机科学与工程教授，AI应用于游戏的发起人

机器挑战人类的时代，探索学习、认知和思维的新模式

◎ 编辑推荐

☆ 美国计算机科学与工程教授，AI应用于游戏的发起人

☆ 介绍了*前沿的AI技术及其应用

☆ 以AI的视野，进入游戏世界，探索智能时代学习、认知和思维的新模式

◎ 内容简介

机器不断挑战人类的认知能力，而游戏设计的核心 就是认知科学，设计游戏需要了解人类如何思维和学习。游戏从来都不只是一种自我消遣娱乐的方式，它也是学习和思考的工具。

那么，当机器在所有游戏中击败人类，是不是意味着人工智能已经超越人类？我们又能从人工智能的不断进化中学到什么？

本书全方位介绍了人工智能的最新进展，同时列举了《超级马里奥兄弟》《愤怒的小鸟》《DOTA》《塞尔达传说》等数十款游戏史上不同类型的爆款游戏，简明易懂地阐明了游戏、学习与人工智能的关系。我们会看到，通过学习怎样玩游戏、怎样设计游戏、怎样将游戏用于人工智能开发，可以更好地了解人类和机器是怎样思考的，并进一步探索游戏、学习和思维的新模式。

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学 习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求从具体问题或实例入手， 由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。 为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。

自1969年在贝尔实验室的阁楼上诞生以来，Unix操作系统的发展远远超出其创造者们的想象。它带动了许多创新软件的开发，影响了无数程序员，改变了整个计算机技术的发展轨迹。

本书不但书写Unix的历史，而且记录作者的回忆，一探Unix的起源，试图解释什么是Unix，Unix是如何产生的，以及Unix为何如此重要。除此之外，本书以轻松的口吻讲述了一群在贝尔实验室工作的发明天才的有趣往事，探秘他们如何从传说中走出来，就地显现极客真面目。本书中每一个精彩故事都是鲜为人知却又值得传播的宝贵资源。

本书是为对计算机或相关历史感兴趣的人编写的，虽然它包括一部分技术相关的资料，但读者不需要有太多的专业技术背景，就可以欣赏Unix背后的思想，了解它的重要性。

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。

和第2版相比，本版内容上*大的变化是，从以IA32和x86-64为基础转变为完全以x86-64为基础。主要更新如下： 基于x86-64，大量地重写代码，首次介绍对处理浮点数据的程序的机器级支持。 处理器体系结构修改为支持64位字和操作的设计。 引入更多的功能单元和更复杂的控制逻辑，使基于程序数据流表示的程序性能模型预测更加可靠。 扩充关于用GOT和PLT创建与位置无关代码的讨论，描述了更加强大的链接技术（比如库打桩）。 增加了对信号处理程序更细致的描述，包括异步信号安全的函数等。 采用新函数，更新了与协议无关和线程安全的网络编程。

《程序员面试攻略》介绍程序员在求职过程所面临的求职沟通和程序设计技能两个方面的问题。在程序设计技能方面，《程序员面试攻略》介绍了作为一名程序员必须具备的一些知识并以简洁实用的方式介绍程序员的基本功。强调沟通方法是《程序员面试攻略》的亮点，《程序员面试攻略》包括如何编写一份重点突出的个人简历，如何与猎头公司和人力资源代表打交道，在面试时如何与面试考官进行沟通等内容。

《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》第1版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材，增加了讲述最新的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材。 海报：

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作 数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析 模型适用性的评价方法以及结果的可视化 用图形实现变量关系的可视化 在给定置信度的前提下确定样本量 高级统计分析方法和高级绘图

《不插电的计算机科学》主要内容简介：“Computer Scierice Unplugged”（不插电的计算机科学）是面向世界范围的信息科学普及项目，它透过一些既有趣又容易的活动来达到学习“计算机科学”的目的。这些活动是专门为青少年学习者所设计的。在这些活动中，我们可以学习到计算机运作的一些基本原理，有趣的是，你根本不必用到任何实体的计算机。这些活动的原创者是新西兰Canterbury大学的教授和两位中小学教师，他们依据自己的实务教学经验设计了大多数活动。随着该项目在世界范围内的普及，具有各国特色的新颖案例不断补充进来。这种“玩中学，做中学”（learning by playing，learning by doing）的信息技术学习方法目前在美国、新西兰、意大利、日本、韩国已产生广泛影响。《不插电的计算机科学》中的活动可以丰富和扩充教师的教学，在计算机、信息技术、数学或英语课堂（以及奥赛培训）中可以作为补充知识使用。由于教学者不必是一位计算机专家，所以也适合家长和孩子一起在家中探索计算机的迷人与奇妙！书中的32个活动妙趣横生，透过这些有意义的活动，学习者们不仅可以学到信息学科中一些极有意义的科学知识，还能发挥想象、激发创意，有效提升自身的逻辑思维能力以及和同伴沟通的能力。

本书全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域有图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和音频分类等。本书在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的最新算法，这些算法适用于Web挖掘和生物信息等应用；提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法；分类器组合技术，包括Boosting方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。 本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。

大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。本书力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分，第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素，并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整 阐述“数据科学”的基础性价值，论述数据科学对科学研究、社会研究、产业发展的影响，并提出数据科学的教育体系。第三部分全景式的介绍重点国家、经济体、 新兴企业在大数据领域取得的进展，展示一幅真实的大数据图景，把判断留给读者，看谁拥有未来！ 大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！ 大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。 数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。 数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要素。围绕数据资产可以演绎跌宕起伏的产业大戏。 数据科学应运而生并将逐渐达到与自然科学分庭抗礼的地位。数据科学既可以推动数学、计算机科学、统计学、天体信息学、生物信息学、计算社会学等学科的发展，又能够助力产业界升级转型。

这本书是写给程序员和项目经理的。作者结合自身的丰富成长历程，通俗易懂地讲述了一名程序员如何才能成为一名优秀的项目经理。内容涉及职业规划、学习方法、自我修炼、团队建设、项目管理等，书中理清了项目管理领域中典型的误区及具有迷惑性的观点，并对项目中的难点问题提出了针对性的解决方法。 全书行文流畅，严谨中带着活泼，理智中透着情感，给读者带来轻松愉快的阅读感受。书中诸多富有创见的观点，让人耳目一新，引导读者以不同的视角来看待工作、生活，审视自己，在诙谐幽默中共鸣，在低头沉思中理解，在会心一笑中顿悟。

本书列举了大量成功的商业和研究系统的实例，此外，列出了许多事务处理算法的可编译的C代码片段。本书对于那些对实现分布式系统或客户-服务器结构感兴趣的人来说，是值得一读的。 　　事务处理广泛地应用于数据库和操作系统领域，并在现代计算机系统中监控、控制和更新信息。本书向读者展示了大型的、分布的、异构的计算机系统是如何进行可靠工作的。作者使用事务作为基本概念，说明了在有限的资金和风险下如何构建高性能的高可用性应用。书中还详细阐述了各种可能发生的问题，以及解决这些问题的实际可用的技术。本书列举了大量成功的商业和研究系统的实例，此外，列出了许多事务处理算法的可编译的C代码片段。本书对于那些对实现分布式系统或客户-服务器结构感兴趣的人来说，是值得一读的。 本书适合作为高校的教科书，也可作为计算机专业人员的参考书。

《人机交互》(第3版)集计算机科学、认知科学、心理学和社会学于一体，对人机交互进行了多学科的交叉探讨，畅销欧美，反映该学科的发展方向。第三版根据最近期的进展做了大量修改和重写，突出人机交互的创新设计、以任务为中心、结构化和理论概括等理念。顾名思义，"人机交互"研究的是人、计算机技术以及两者相互影响的方式。

内容简介： 软件工程牵涉的范围很广, 同时也是一般院校的同学反映比较空洞乏味的课程。 但是软件工程的技术对于投身IT 产业的学生来说是非常重要的。作者邹欣有长达20年的一线软件开发经验，他利用业余时间在数所高校进行了长达6年的软件工程教学实践，总结出了在16周的时间内让 同学们通过 “做中学 (Learning By Doing)” 掌握实用的软件工程技术的教学计划，并得到高校师生的积极反馈。在此基础上，作者对软件工程的各个知识点和技能要求进行了系统性整理，形成教材。 本书共分17章，对照美国ACM/IEEE2013年新出版的计算机科学教学指导（Computer ScienceCurricula 2013）中的软件工程相关部分，这本教材覆盖了其中大多数Core-Tier1和Core-Tier2的内容。可以说，全书对软件工程内容的覆盖不逊于任何一本现行的教材，同时讲述了业界最新实践方法。 本书评论： 推荐软件工程专业学子阅读，了解软件工程真正内涵，懂得“工程”二字真正含义，知道软件工程和计算机科学的区别。了解之后，就知道为何软件工程是就业含金量较高的行业了。 ——朝红阳（http://weibo.com/u/1794892070）/中山大学软件学院 书中 设想了大量的场景“学”和“习”，并且用了大量的类比，非常生动有趣。这本教材也对软件工程课老师提出了更高的要求；对学生而言，同样面临着要付出怎样的努力才能学到“干货”的选择。 ——鞠小林（http://weibo.com/jukxy）/南通大学软件学院 关于计算机科学与软件工程的差别？这是我们学生问的最多的，这下有解释啦！包括书中谈到的师生关系、软件工程师的职业发展、职业道德等，这些内容我上课时都可以用。 ——牛慧娟/华中科技大学软件学院 面对在软件开发方面经验很少的学生，邹欣老师通过丰富生动的故事和隐喻帮助学生建立软件工程的思维习惯，通过严格扎实的动手训练与考核帮助学生总结归纳自己的“最佳实践经验”。读这本书，软件工程课不再枯燥沉闷，而是变得出乎意料的生动有趣。 ——王忠杰（http://weibo.com/travellingwithme）/哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 读完《构建之法——现代软件工程》，不禁惊叹，软件工程的书还可以这样写！像团队和流程、敏捷流程、需求分析、设计与实现这些章节我看了又看，看完之后不禁拍大腿（书里说的“拍脑门、拍胸脯、拍屁股”的三拍有点不全，还差“拍大腿”）：为什么邹欣老师会把原本无趣的问题写得这么吸引人？我深深地感觉到，不会讲故事的软件工程老师不是好老师！这本书给我最大的感受是，作者能把一个个鲜活的例子（或故事）与软件工程的相关问题恰到好处地结合起来，让软件工程的理论和方法更好地落地。 ——王赞（http://weibo.com/scswz）/天津大学软件学院 将对软件工程思想的理解内化为软件工程师的职业习惯，是软件工程教学的核心目标，本书的实验设计恰恰非常有助于这一内化过程。个人项目、两人项目和团队项目由易到难，循序渐进，不断总结。我在教学中借鉴这一思路，从学生较为熟悉的编程训练入手，以范例演示基本编码规范、 No Design时的代码、经过基 本Modularity (also called separation of concerns)设计的代码、writing code to make it reusable on future projects以及一些特殊的接口设计……从编码实践中理解软件工程思想，就会跳出纸上谈兵的框框。 ——孟宁（http://staff.ustc.edu.cn/~mengning/，http://weibo.com/mengning997 ） /中国科技大学软件学院 软件工程在大学是最难讲，也是最容易讲的一门课，容易在这门课涵盖的内容和外延特别丰富，这些内容学生基本没概念，短期也无法落到实处来验证有用没用，所以老师可以大讲特讲，人畜无害；难在你要在学生一片空白（没有很强的代码能力、没有团队概念、没有项目经验）的情况下去让他们懂得这些东西。在我认识的人中，能有丰富的项目经验又愿意花时间在教学实践上，最终能把各种知识理论体系化的人寥寥无几。邹欣老师恰好这几点都具备。快速翻完整本书，最大的感受是这本书出版得恰逢其时，传统的软件工程教材早就该翻新了！ ——徐亚波（http://ss.sysu.edu.cn/~xyb，http://weibo.com/arber）/中山大学软件学院

本书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，而后一章讨论高级概念和算法。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高级主题。 本书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，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色  与许多其他同类图书不同，本书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，尽可能直接地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，为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。  向采用本书作为教材的教师提供习题解答。

What is it like to be a researcher or a scientist? For young people, including graduate students and junior faculty members in universities, how can they identify good ideas for research? How do they conduct solid research to verify and realize their new ideas? How can they formulate their ideas and research results into high-quality articles, and publish them in highly competitive journals and conferences? What are effective ways to supervise graduate students so that they can establish themselves quickly in their research careers? In this book, Ling and Yang answer these questions in a step-by-step manner with specific and concrete examples from their first-hand research experience.

本书是介绍当代计算机体系主流技术和最新技术的优秀教材，以Intel x86和ARM两个处理器系列为例，深入讨论了计算机组成与体系结构的基本原理和概念，并将它们运用到当代计算机系统设计的问题中。 自第7版出版以来，计算机组成与体系结构领域又有了不少革新和进展。第8版坚持全面覆盖整个领域，并在此基础上尽量跟上新技术的步伐。 新增内容  交互式模拟工具：提供了20个基于Web的交互式模拟工具，为理解现代处理器的复杂机制提供了有力的支持。  嵌入式处理器：以ARM体系结构为例，介绍嵌入式处理器以及它们提供的独特的设计问题。  多核处理器：阐述计算机体系结构最流行的新进展——单个芯片上多处理器的使用。  高速缓存：对高速缓存内容进行了全面的修订、更新和扩充，涵盖了更宽泛的技术领域。  性能评估：扩充了对性能评估的讨论，增加了对基准程序和阿姆达尔定律的分析。  汇编语言：增加了一个关于汇编语言和汇编器的新附录。

作为网络程序员，你是否发现自己的应用程序远远不够健壮？那么，你需要了解编写高效TCP/IP程序所需的各种知识。本书正是这么一本经典著作，它专注于协议族中那些细微的特性，提炼出的44个技巧可立竿见影地提升编程能力。 本书在介绍这些技巧的同时，对TCP/IP编程的基本思想和概念进行了说明，结合大量实例透彻解析了TCP/IP中的实践经验以及法则，还说明了如何避免网络编程中一些最常见的问题。书中提供的框架代码和常用函数库让你能够方便快捷地编写出应用程序，而无需操心一些细枝末节。 书中对下列问题提出了宝贵建议：  IP编址、子网以及CIDR的研究  使用套接字接口代替XTI/TLI  使用两条TCP连接  使应用程序成为事件驱动的  使用一次大规模写操作代替多次小规模写操作  避免数据复制  理解TCP可靠性的涵义  认识缓冲区大小带来的影响  高效使用tcpdump、traceroute、netstat和ping

本书阐述了用于算法数学分析的主要方法，所涉及的材料来自经典数学课题，包括离散数学、初等实分析、组合数学，以及来自经典的计算机科学课题，包括算法和数据结构，本书内容集中覆盖基础、重要和有趣的算法，前面侧重数学，后面集中讨论算法分析的应用，重点的算法分的的数学方法。每章包含大量习题以及参考文献，使读者可以更深入地理解书中的内容。 本书适合作为高等院校数学、计算机科学以及相关专业的本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员参考。