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1024程序员节

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小程序直达购选书专题：

Java语言程序设计与数据结构（基础篇）（原书第11版）

本书是Java语言的经典教材，多年来畅销不衰，中文版分为基础篇和进阶篇。本书全面整合了Java 8的特性，循序渐进地介绍了程序设计基础、解决问题的方法、面向对象程序设计、图形用户界面设计、异常处理、I/O和递归等内容。此外，本书还全面且深入地覆盖了一些高级主题，包括算法和数据结构、多线程、网络、国际化、高级GUI等内容。

Python程序设计（原书第2版）

本书由经典畅销书籍《Java核心技术》的作者Cay Horstmann撰写，非常适合Python初学者和爱好者阅读，不仅能够帮助新手快速入门，掌握基础知识，更有益于培养解决实际问题的思维和能力。

Python科学计算（原书第2版）

活学活用Python科学计算软件包，动手实现复杂的算法，解决不同科研领域的问题。

相对于传统的Matlab和Mathematica等昂贵的商业软件包，Python科学计算软件包以其开源、免费、库资源丰富的特点，赢得了广大科技工作者和理工科学生的青睐。本书讲解如何使用Python科学计算软件包来实现和测试复杂的数学算法，第2版针对Jupyter笔记本用户更新了部分代码，并新增了讲解SymPy的章节。

Python机器学习（原书第2版）

本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。

数据挖掘导论（原书第2版）

陈封能领衔编写的数据挖掘经典畅销教材新版。斯坦福大学、密歇根州立大学、明尼苏达大学、得克萨斯大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术

终身机器学习（原书第2版）

ACM、AAAI和IEEE会士、伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵教授和谷歌年轻研究员陈志源合作的全新力作。介绍终身机器学习这种高级机器学习范式的重要研究成果和新思想 。该范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助在未来进行其他学习和解决问题。

统计强化学习：现代机器学习方法

强化学习技术是人工智能从感知智能向决策智能发展的关键技术之一；是基于控制论、心理学、生理学、认知科学、计算机科学等多学科交叉的新兴机器学习技术。本书是学习和研究强化学习技术的重要参考书籍。全书将统计学习和强化学习结合，从模型无关策略迭代、模型无关策略搜索、模型相关强化学习三个技术路线角度，对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。

计算机时代的统计推断：算法、演化和数据科学

统计推断入门经典，斯坦福大学知名教授、《Elements of Statistical Learning》作者Trevor Hastie全新力作。汇集重要统计思想，系统阐释统计推断近60年的演化史，深入剖析各种经典算法及应用

数据科学导论：Python语言实现（原书第2版）

本书由两位资深的数据科学家所著，是他们多年数据科学实践经验的总结，通过对上一版内容的更新和扩展，其介绍了新版Python的特点及安装方法，继而全面又系统地讲解了数据科学分析和开发的相关工具、最佳实践以及简单示例。通过阅读本书，你将深入了解Python核心概念，成为高效数据科学实践者。

增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践

德勤、前华为、前IBM 3位资深数据科学家撰写，从技术、业务双重维度讲解如何利用前沿大数据和AI技术实现智能数据分析和业务决策