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這本書的目的是講述當今世界各地研究人員使用的統計學的故事。這是一個不同的故事，在大多數介紹性的統計書籍，重點教如何使用一套工具，以實現非常具體的目標。這本書的重點在于理解統計思維的基本思想——一種關于我們如何描述世界、如何使用數據做出決定和預測的系統思維方式，所有這些都存在于現實世界的內在不確定性的背景下。它還帶來了當前的方法，這些方法只有在過去幾十年中計算能力的驚人增長才變得可行。在20世紀50年代需要數年時間才能完成的分析，現在在一臺標準的筆記本電腦上只需幾秒鐘就能完成，這種能力釋放了利用計算機模擬以新的、強大的方式提出問題的能力。

這本書也是在2010年以來席卷了許多科學領域的再現危機之后寫成的。這場危機的一個重要根源在于，研究人員一直在使用(和濫用)統計假設檢驗(我將在本書的最后一章詳細說明)，這直接與統計教育有關。因此，本書的目標是突出當前統計方法可能存在的問題，并提出替代方案。

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這本書的目的是全面概述在算法的數學分析中使用的主要技術。涵蓋的材料從經典的數學主題，包括離散數學，基本的真實分析，和組合學，以及從經典的計算機科學主題，包括算法和數據結構。重點是“平均情況”或“概率”分析，但也涵蓋了“最壞情況”或“復雜性”分析所需的基本數學工具。我們假設讀者對計算機科學和實際分析的基本概念有一定的熟悉。簡而言之，讀者應該既能寫程序，又能證明定理。否則，這本書是自成一體的。

這本書是用來作為算法分析高級課程的教科書。它也可以用于計算機科學家的離散數學課程，因為它涵蓋了離散數學的基本技術，以及組合學和重要的離散結構的基本性質，在計算機科學學生熟悉的背景下。傳統的做法是在這類課程中有更廣泛的覆蓋面，但許多教師可能會發現，這里的方法是一種有用的方式，可以讓學生參與到大量的材料中。這本書也可以用來向數學和應用數學的學生介紹與算法和數據結構相關的計算機科學原理。

盡管有大量關于算法數學分析的文獻，但該領域的學生和研究人員尚未直接獲得廣泛使用的方法和模型的基本信息。本書旨在解決這種情況，匯集了大量的材料，旨在為讀者提供該領域的挑戰的欣賞和學習正在開發的先進工具以應對這些挑戰所需的背景知識。補充的論文從文獻，這本書可以作為基礎的介紹性研究生課程的算法分析，或作為一個參考或基礎的研究人員在數學或計算機科學誰想要獲得這個領域的文獻自學。

第 1 章：算法 分析考慮算法分析的一般動機以及研究算法性能特征的各種方法之間的關系。

第 2 章：遞歸關系 專注于各種類型的 遞歸關系的基本數學屬性，這些遞歸關系在通過從程序的遞歸表示到描述其屬性的函數的遞歸表示的直接映射來分析算法時經常出現。

第 3 章：生成函數 在算法的平均情況分析中介紹了一個核心概念：生成函數 ——作為我們研究對象的算法與發現其屬性所必需的分析方法之間的必要且自然的聯系。

第 4 章：漸近逼近 研究了推導問題的近似解或逼近精確解的方法，這使我們能夠 在分析算法時對感興趣的數量進行 簡潔而精確的估計。

第 5 章：分析組合 學介紹了一種研究組合結構的現代方法，其中生成函數是研究的中心對象。這種方法是通過本書其余部分研究特定結構的基礎。

第 6 章：樹 研究了許多不同類型的 樹的屬性，以及在許多實際算法中隱含和顯式出現的基本結構。我們的目標是提供對樹組合分析的廣泛文獻結果的訪問，同時為大量算法應用提供基礎。

第 7 章：排列 調查了排列的組合屬性（數字1到N的排序），并展示了它們如何以自然的方式與基本的和廣泛使用的排序算法相關聯。

第 8 章：字符串和嘗試 研究 字符串、字符序列或從固定字母表中提取的字母的基本組合屬性，并介紹處理字符串的算法，從計算理論核心的基本方法到實用的文本處理方法重要應用程序的主機。

第 9 章：單詞和映射 涵蓋單詞的全局屬性（ 來自M 字母字母表的 N 字母字符串），這些屬性在經典組合學（因為它們模擬獨立伯努利試驗的序列）和經典應用算法（因為它們散列算法的模型輸入序列）。本章還涵蓋了隨機映射 （ N個字母表中的N個字母單詞），并討論了與樹和排列的關系。

本書使用Python向人們介紹編程和算法思維。它非常關注經典算法，但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。

本書以高度可讀的方式處理了編程和計算機科學中一些最重要和最具挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了如何在實際的Python程序中反映理論。

介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法。

如果你是一個Python愛好者，并希望學習關于算法設計和分析的Python方法所需的一切，這本書正是你所需要的。

在過去的十年里，我們見證了深度學習的無數驚人成功。盡管取得了許多成功，但我們可能正在再次攀登通脹預期的高峰。如果在過去，錯誤的解決方法是把計算能力扔到問題上，那么今天我們試著把數據扔進去。這種行為在少數大企業中引發了一場贏者通吃的數據爭奪戰，引發了人們對隱私和權力集中的擔憂。然而，我們知道一個事實，從更少的樣本中學習是可能的:人類表現出了比我們目前最先進的人工智能更好的泛化能力。為了達到這種需要的泛化能力，我們必須更好地了解學習是如何在深度神經網絡中發生的。現代機器學習的實踐已經超過了它的理論發展，深度學習模型具有當前機器學習理論無法預測的泛化能力。目前還沒有建立新的學習理論來處理這個問題。2015年Naftali Tishby和Noga Zaslavsky在瓶頸原理的信息理論概念基礎上發表了一篇開創性的學習理論。本文旨在研究利用信息瓶頸原理來解釋深度神經網絡的泛化能力的分散努力，并將它們整合到這個新的一般深度學習理論的綜合摘要中。

我不是招聘人員。我是一個軟件工程師。正因為如此，我知道被要求當場想出聰明的算法，然后在白板上寫出完美的代碼是什么感覺。作為一個求職者和面試官，我都經歷過這些。

破解編碼面試，第六版是在這里幫助你通過這個過程，教你需要知道的，并使你在你最好的表現。我曾經指導和面試過成百上千的軟件工程師。結果就是這本書。

學習如何發現問題中的提示和隱藏的細節，如何把問題分解成易于處理的小塊，學習技術讓自己擺脫困境，學習(或重新學習)核心的計算機科學概念，并練習189個面試問題和解決方案。

這些面試問題都是真實的;它們不是從計算機科學教科書中抽出來的。它們反映了頂級公司真正要問的問題，所以你可以盡可能地做好準備。里面有什么

• 189個編程面試問題，從基礎到最棘手的算法問題。
• 一個如何推導每個解決方案的演練，以便您可以學習如何自己到達那里。
• 如何解決這189個問題的提示，就像你在真正的面試中會得到的那樣。
• 解決算法問題的五種已被證實的策略，這樣你就可以解決你從未見過的問題。
• 廣泛覆蓋基本主題，如大O時間，數據結構，和核心算法。
• 看看像谷歌和Facebook這樣的頂級公司是如何雇傭開發人員的。
• 準備并戰勝面試軟面的技巧:行為性問題。
• 對于面試官和公司:詳細說明怎樣才能提出一個好的面試問題和招聘流程。

PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。

《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。

《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

Vishnu Subramanian在領導、設計和實施大數據分析項目（人工智能、機器學習和深度學習）方面富有經驗。

擅長機器學習、深度學習、分布式機器學習和可視化等。 在零售、金融和旅行等行業頗具經驗，還善于理解和協調企業、人工智能和工程團隊之間的關系。

這本書是為那些有一些機器學習和深度學習的理論知識，并想深入應用機器學習的人準備的。這本書沒有解釋算法，而是更側重于如何以及應該用什么來解決機器學習和深度學習問題。如果你正在尋找純粹的基礎知識，這本書不適合你。如果你正在尋找接近機器學習問題的指導，這本書是為你準備的。喝杯咖啡，在筆記本電腦/工作站里編寫代碼時，最好能讀讀這本書。

目錄內容:

• 搭建工作環境
• 監督學習與非監督學習 ——交叉驗證 ——評價指標
• 安排機器學習項目
• 接近分類變量 ——特征工程 ——特征選擇 ——Hyperparameter優化
• 圖像分類和分割
• 文本分類/回歸
• 集成和堆疊
• 可復現代碼和模型服務

地址： //github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

探索多年來用戶研究如何受到一系列學科的影響，如人機交互、可用性、人類學、認知心理學、人體工程學等。本書旨在為用戶研究社區做出貢獻，涵蓋的主題將幫助用戶體驗專業人士、學生和利益相關者更好地理解什么是用戶研究。

通過這本書，你將獲得一套實用的技能，范圍從如何進行研究，以建立一個案例，以獲得所需的預算和資源。它將為你提供一個如何組織你的研究，如何計劃它，以及如何在整個項目中管理利益相關者的期望的清晰的說明。您將看到如何將用戶研究融入到您的組織中，并在不同的產品開發階段(發現、Alpha、Beta直到上線)將其結合起來，以及如何發展一個用戶研究團隊。

《實用用戶研究》回顧了用于用戶研究的方法論，著眼于如何招募參與者，如何收集和分析數據，最后關注如何解釋和展示你的發現。跨文化研究、可及性和輔助數字研究也將在本書中討論。最后一章給你10個項目概要，你將能夠應用你的新技能集，并將你所學到的付諸實踐。

你將學習：

• 將用戶研究整合到你的業務中
• 將用戶研究應用到產品開發周期中
• 審查進行用戶研究所需的適當程序
• 用一種實用的方法進行用戶研究

這本書是給誰的：

• 任何想了解更多用戶研究的人。