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独家资料:全球理工科教参TOP 100必有你之需|重磅书单
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去年的“4·23”世界读书日,“返朴”联合世界顶尖的非营利学术出版机构普林斯顿大学出版社(PUP),精选了百余本数学、物理和其他STEM领域的经典高级科普书和教材(见《全球长销英文数理经典,这里有百余本 独家福利》),受到了读者们的广泛好评。

今年,返朴再度携手PUP,将普林斯顿理工科全球畅销教参Top100全面汇聚于“PUP-返朴专区”。为方便读者选购,我们优中选优,择29本,四大类别(学者技能、数学与计算科学、物理与天体地理、生命科学与地球科学),加以概要性介绍。

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清晰的写作能力,对任何学术职业都至关重要。本书为写作者提供了诸多实用的建议,以帮助科学家成为更有效率的写作者,从而扩大自己研究的影响力。根据自己作为科学家、研究生导师和编辑的经验,作者Stephen B.Heard是资深期刊审稿人,他强调,科学领域内的学术写作应该追求绝对清晰;好的写作需要有意识地练习;要提升写作能力,还需要改变写作行为和态度。Heard 还将关于如何产生和保持写作动力的建议,与关于构建论文框架、修改初稿、处理引用、回应同行评审、管理合著等的实用技巧结合起来。本书囊括了学生和学者都需要了解的写作技巧。

Edward B. Burger 是圣大卫基金会(St. Davids Foundation)的主席和首席执行官;Michael Starbird 是德克萨斯大学奥斯汀分校的大学杰出教学教授。两位作者深入剖析科学、艺术和商业等各个领域的成功案例,提炼出有效思维的5大要素:理解问题、应对失败、提出问题、追踪思路和驾驭变化,这5大要素成为我们思考问题的GPS,指导我们面对挑战和在困难时有效地思考、学习和创造。无论是个人生活还是商业运作,思维方式的改变和塑造都让我们在竞争中脱颖而出、与众不同。The 5 Elements of Effective Thinking 引发了诸多世界名流和媒体的点评和推荐,作者的采访和教学视频备受欢迎。

本书作者George Polya是二十世纪最具影响力的数学家之一。他的研究贡献跨越复分析、数学物理、概率理论、几何学和组合学。在漫长的职业生涯中,他一直对教学事务保持浓厚的兴趣。这是普林斯顿大学出版常年畅销的一本教科书,主打启发式推理与方法论的思维培养,能向任何领域的人展示正确思考的过程。作者用简明有趣的语言展示数学领域的推理方法如何被推广应用至任何涉及推理的活动——大到建造一座桥梁,小到赢得一场牌局。作者的指导是抽丝剥茧的,受到一代又一代读者热捧。

微积分是一门美丽的学科,有许许多多的学者都在教授微积分。这些课程和书籍各有所长,亦有所短。本书作者Oscar Fernandez是韦尔斯利学院数学系副教授,他综合前人经验、博采众长,总结出学习微积分的精妙方法:恰到好处的细节,恰到好处的深度见解,以及灵活定制的探索。Oscar Fernandez首先直观地介绍了微积分的三个关键概念——极限、导数和积分,这些元素贯穿随后的每个章节。章节被组织成大学水平的迷你课程,每节课程首先培养学生形成思考微积分的直觉与方法,接着关注概念和计算运用。本书配有近200个例子和300多道练习题,书中还提供了视频教程、图表等学习资源,所有的这些都将帮助你自主地探索微积分并充分练习微积分知识点。

这本学习指南既可以作为任何单变量微积分课程或教科书的补充,又可以作为教科书使用,美国的一些高校甚至会将其在新生微积分课上使用。作者在书中给了超过四百个示例(从简单到困难),并提供了逐步推理的方法,重点是帮助学生们培养解决问题的能力。这本书源自艾德里安·班纳(Adrian Banner)在普林斯顿大学开设的微积分复习课程,这门课程是他专门为那些有动力想要得A但考试成绩一般的学生设计的。随书还会附赠这门课程48小时的完整视频资源。

本书是最权威易读的应用数学单卷参考书(很可能没有“之一”)。其收录了众多著名专家的作品,按主题编排,向读者介绍了应用数学学科及其使用场景;解释了关键概念,同时也讲解了一些重要的方程、定律和函数。该书也列举了大量的数学建模的例子,涵盖连续力学、动力系统、数值分析、离散数学和组合数学、数学物理学等,同时探讨了应用数学与其他学科之间的联系,包括进一步阅读的建议、交叉引用。

作者Saeed Zakeri是纽约市立大学皇后学院和研究生中心的数学系教授。本书探索了数学分析领域的一个核心分支——复变分析,关注其在数学、物理和工程等领域的广泛应用。Saeed Zakeri教授引导读者从复分析的拓扑学和几何学入手,为更高级的黎曼面、共形几何和动力学等研究提供了坚实的基础。他深入浅出地介绍了经典理论的主要课题,并将它们与许多冷门分支进行完美融合。Zakeri以近二十年的课堂讲义为蓝本,以清晰和富有洞察力的风格编写。书中还包含350多个问题,每章末尾都有问题集,以及许多精心挑选的示例。

本书作者 Moritz Hardt 是马克斯·普朗克智能系统研究所的主任,Benjamin Recht 是加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学的教授。该书介绍了机器学习的要点,同时阐释了机器学习的历史和社会影响。Moritz Hardt 和 Benjamin Recht 从决策基础开始,解释了表示法、最优化和泛化是监督学习的组成部分。他们接着提供了有关因果关系的独立讨论、因果推理的实践、顺序决策制定和强化学习,为读者提供了所需的概念和工具,以评估从统计决策的行动可能产生的后果。本书追溯了机器学习从起源到今天的发展,介绍了有关机器学习基准和数据集的新章节。本书为机器学习提供了一份全面的介绍,展示了数据模式如何支持预测和相应的行动,特别关注决策过程中的社会影响和公平性。

电脑无处不在。有些是显性的,例如笔记本电脑,平板电脑,手机和智能手表。但大多数是隐形的,存在在电器、汽车、医疗设备、交通系统、电网和武器等中。无数的电脑默默地收集、分享,有时还泄露我们的个人数据。同时,政府和公司也越发经常地使用电脑来监控我们的行为,社交网络和广告商对我们的了解超出了自身可接受的范围,犯罪分子很容易就能获得我们的数据……我们真的了解计算机的力量吗?在本书的最新版中,Kernighan 解释了计算机硬件、软件和网络是如何工作的,其主题包括计算机如何构建、它们如何计算,编程是什么,互联网和网络如何运作,以及安全隐私、财产隐患,以及其他重要的社会、政治和经济问题。本书新加入的章节探讨了Python编程、大数据、机器学习等,并伴有大量的彩色插图,注释以及术语表。本书作者Kernighan是普林斯顿大学计算机系的教授。

比特币和区块链的运作机制是怎样的?加密货币的安全性和匿名度如何?加密货币可以受到监管吗?本书作为比特币和加密货币领域的入门级教材,对这些问题作了深入浅出的解读。本书由多位来自普林斯顿大学、斯坦福大学等顶尖高校信息科学专业的学术新星共同编。

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