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神經網絡是一組計算單元的集合，這些計算單元被連接在一起，稱為神經元，每個神經元產生一個實際值的結果，稱為激活。輸入神經元從感知環境的傳感器中被激活，而其他神經元從之前的神經元激活中被激活。這種結構使神經元能夠相互發送信息，從而理順那些有助于成功解決問題的連接，減少那些導致失敗的連接。

這本書從數學的角度描述了神經網絡如何運作。因此，神經網絡既可以解釋為函數通用逼近器，也可以解釋為信息處理器。目前工作的主要目標是把神經網絡的思想和概念寫成精確的現代數學語言，這些思想和概念現在在直觀的水平上使用。這本書是一個古老的好古典數學和現代概念的深入學習的混合物。主要的焦點是在數學方面，因為在今天的發展趨勢中，忽略了許多數學細節，大多數論文只強調計算機科學的細節和實際應用。

//www.springer.com/gp/book/9783030367206

有很多介紹抽象代數概念。然而，對于那些在工程、計算機科學、物理科學、工業或金融領域需要數學背景的人來說，沒有哪一個比本書《代數:計算導論》更適合。作者用一種獨特的方法和演示，演示了如何使用軟件作為解決代數問題的工具。

多種因素使這篇文章與眾不同。它清晰的闡述，每一章都建立在前一章的基礎上，為讀者提供了更清晰的理解。首先介紹置換群，然后是線性群，最后是抽象群。他通過引入伽羅瓦群作為對稱群來謹慎地推動伽羅瓦理論。他包括了許多計算，既作為例子，也作為練習。所有這些都是為了幫助讀者更好地理解更抽象的概念。

//www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646

通過仔細集成使用的Mathematica?在整個書中的例子和練習，作者幫助讀者發展一個更深的理解和欣賞材料。從互聯網上下載的大量練習和示例有助于建立有價值的Mathematica工作知識，并為在該領域遇到的復雜問題提供了很好的參考。

應用離散結構設計用于大學課程離散數學跨越兩個學期。它最初的設計是為了給計算機科學專業的學生介紹在計算機科學中有用的數學主題。它也可以為數學專業的學生提供同樣的目的，提供了對許多基本主題的第一次接觸。

應用離散結構，是一個兩個學期的本科文本在離散數學，側重于結構性質的數學對象。這些包括矩陣、函數、圖、樹、格和代數結構。所討論的代數結構是單體、群、環、場和向量空間。網站://discretemath.org應用離散結構已經被美國數學研究所批準作為其開放教科書計劃的一部分。更多關于開放教科書的信息，請訪問//www.aimath.org/textbooks/。這個版本使用Mathbook XML ()創建。Al Doerr是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學榮譽教授。他的興趣包括抽象代數和離散數學。Ken levasserur是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學教授。他的興趣包括離散數學和抽象代數，以及它們在計算機代數系統中的實現。

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫， 是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器 學習和線性代數提供了各種各樣的算法。本書由OpenCV發起人所寫，站在一線開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和 計算機視覺基礎結構，演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都 有助于讀者迅速入門并漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的 高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。

前言

這本書提供了C++開源計算機視覺庫（OpenCV）3.0版本的工作指南，介紹了計算機視覺相關領域的通用背景，以便讀者更有效地使用OpenCV。

本書的目標 計算機視覺在以下四個趨勢的引導下，已經成為一個快速發展的領域： ? 智能手機的出現讓數以百萬計的用戶都擁有了相機 ? 互聯網和搜索引擎聚集了海量的圖像和視頻數據 ? 計算資源變成一種廉價的商品 ? 視覺算法發展得更加成熟（由于深度神經網絡的出現，OpenCV也正在逐漸支持這方面技術，詳情可以參考opencv_contrib中的dnn）

OpenCV通過幫助成千上萬的視覺工作者去做更多富有創造性的工作，在圖像處理領域扮演著重要的角色。由于OpenCV 3.x的存在，不管你是學生還是研究人員，是專家還是初學者，都可以快速建立應用，并且在OpenCV所提供的基于C++的多平臺視覺基礎架構上實現一個跨越性的發展。

本書的目標如下： ? 通過詳細講述函數的慣用用法以及正確用法，成為一本更好的OpenCV經典參考文檔 ? 幫助讀者對各種計算機視覺算法的工作原理有一個基礎的理解 ? 培養讀者，使其知道什么算法工具可以使用并且應該在什么時候使用 ? 提供給讀者許多有效的代碼，提升其應用計算機視覺和機器學習算法的開發效率 ? 針對問題代碼給讀者提供建議，教讀者如何解決一些簡單或復雜的問題

本書的寫作方式是力求幫助讀者快速在計算機視覺領域做一些有意思的事情，因此直觀地解釋了算法是如何工作的，可以指導讀者設計和調試計算機視覺程序，還能夠使計算機視覺和機器學習算法的形式化描述更容易理解和記憶。

這本書的書名聽起來有點神秘。如果這本書以一種錯誤的方式呈現了這個主題，人們為什么要讀它呢?書中哪些地方做得特別“不對”?

在回答這些問題之前，讓我先描述一下本文的目標受眾。這本書是“榮譽線性代數”課程的課堂講稿。這應該是高等數學學生的第一門線性代數課程。它的目標是一個學生，雖然還不是非常熟悉抽象推理，但愿意學習更嚴格的數學，在“烹飪書風格”的微積分類型課程。除了作為線性代數的第一門課程，它也應該是第一門向學生介紹嚴格證明、形式定義——簡而言之，現代理論(抽象)數學風格的課程。

目標讀者解釋了基本概念和具體實例的非常具體的混合，它們通常出現在介紹性的線性代數文本中，具有更抽象的定義和高級書籍的典型構造。

//www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf

機器學習使用各種數學領域的工具。本文試圖對機器學習入門課程所需的數學背景進行總結，這門課在加州大學伯克利分校被稱為CS 189/289A。我們假設讀者已經熟悉多變量微積分和線性代數的基本概念(UCB數學53/54的水平)。這里介紹的大多數主題都很少涉及; 我們打算給出一個概述，并向感興趣的讀者指出更全面的處理以獲得進一步的細節。請注意，本文關注的是機器學習的數學背景，而不是機器學習本身。我們將不討論具體的機器學習模型或算法，除非可能通過強調數學概念的相關性。該文件的早期版本不包括校樣。我們已開始在有助于理解的相當短的證明里加上證明。這些證明不是cs189的必要背景，但可以用來加深讀者的理解。

《概率機器人》對概率機器人學這一新興領域進行了全面的介紹。概率機器人學依賴統計技術表示信息和進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術表示信息和制定決策。這樣做，可以接納在當今大多數機器人應用中引起的不確定性。

《概率機器人》主要專注于算法，對于每種算法，均提供了四項內容：①偽碼示例；②完整的數學推導；③實驗結果；④算法優缺點的詳細討論。 《概率機器人》包括了基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控制四大部分。本書共17章，每章的后都提供了練習題和動手實踐的項目。

相信《概率機器人》可以加深讀者對概率機器人學的認識。

越來越多來自不同領域的計算機科學家使用離散數學結構來解釋概念和問題。在教學經驗的基礎上，作者提供了一個容易理解的文本，強調了離散數學的基礎及其高級課題。這篇文章展示了如何用清晰的數學語言表達精確的思想。學生發現離散數學在描述計算機科學結構和解決問題方面的重要性。他們還學習如何掌握離散數學將幫助他們發展重要的推理技能，這些技能將在他們的職業生涯中繼續發揮作用。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處