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Data Networks by Bertsekas & Gallager (2nd edition)

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简介：
《数据网络》（第2版）由Bertsekas和Gallager合著，全面介绍了数据通信网络的设计、分析与优化理论，是相关领域的经典教材。 这是一本国外通信专业的经典教科书，从国外网站下载的。

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  • Data Networks by Bertsekas & Gallager (2nd edition)
    优质
    《数据网络》（第2版）由Bertsekas和Gallager合著，全面介绍了数据通信网络的设计、分析与优化理论，是相关领域的经典教材。 这是一本国外通信专业的经典教科书，从国外网站下载的。
     
  • Neural Networks: Tips and Techniques (2nd Edition).pdf
    优质
    《神经网络：技巧与技术（第二版）》全面介绍了构建高效神经网络系统的实用方法和策略，是研究者及开发者的理想参考书。 我们认为研究者与实践者通过经验以及口耳相传的方式掌握了一些技巧和启发法，这些方法帮助他们成功地将神经网络应用于复杂的真实世界问题中。有时这些“技巧”有坚实的理论基础；而有些则是经过反复试验得出的结果。然而，它们的共同点是往往被隐藏在人们的脑海中或空间有限的会议论文的附录部分。因此，新进入该领域的人们浪费了很多时间去思考为什么他们的网络训练速度如此之慢且性能表现不佳。 这本书源于1996年NIPS研讨会“Trade Secrets”，其目标是为了开始收集和记录这些技巧的过程。由于这次研讨会引起了极大的兴趣，我们决定扩大我们的收藏，并将其编纂成书。尽管我们知道肯定有一些被遗漏的技巧，但我们希望所包含的内容对新进入该领域的研究人员来说是有用的。 每章由一位或多位作者提供一个或多个技巧。我们试图将相关的章节归类到不同的部分中去，虽然我们也认识到这些不同部分之间并非完全不相交。一些章节（例如第1、13和17章）包含了一系列更为通用的技巧系统，这些系统的范畴超出了它们被放置的部分分类。
     
  • Haskell Programming, 2nd Edition by Graham Hutton
    优质
    《Haskell编程（第2版）》由格雷厄姆·亨特ton编写，是一本深入介绍函数式编程语言Haskell的经典教材，适合编程爱好者和专业人士阅读。 《抽象：Haskell编程》第二版 Haskell是一种纯粹的函数式语言，它使程序员能够快速开发出清晰、简洁且正确的软件。近年来，在教学与工业界中，该语言越来越受欢迎。本书基于作者超过20年的Haskell教学经验编写而成，所有概念均从基础原理出发进行解释，并不需要任何编程背景知识，因此对广泛的读者群体都很有帮助。 第一部分重点介绍基本概念，第二部分则引导读者深入探讨更高级的主题。新一版的内容经过全面更新和扩充，加入了近期及较新的Haskell特性、示例程序与练习题以及精选答案。此外还提供可以免费下载的讲义幻灯片和代码资源。本书内容清晰简洁，并完全符合最新版本的语言规范，包括最近关于应用型（applicative）、单子型（monadic）、折叠型（foldable）及遍历型（traversable）类型的变化。 格雷厄姆·亨顿是诺丁汉大学计算机科学教授，在Haskell教学方面拥有丰富经验并多次获得最佳讲师奖。他曾在《函数式编程杂志》担任编辑，也曾任Haskell研讨会和国际函数式编程会议的主席，并且还是ACM程序语言特别兴趣小组的副主席，现为ACM杰出科学家。
     
  • Data Visualization: Principles and Practice, 2nd Edition
    优质
    本书《数据可视化：原理与实践（第2版）》详细介绍了如何运用视觉元素有效地展示和分析数据信息，涵盖最新技术和案例研究。 《数据可视化原理与实践（第二版）》这本书介绍了数据可视化的核心原则和实用技巧，并提供了大量实例来帮助读者理解和应用这些概念。书中不仅涵盖了基础理论知识，还深入探讨了如何利用现代工具和技术进行高效的数据展示与分析。通过阅读本书，读者可以掌握从设计到实现的整个过程，从而在实际项目中有效运用数据可视化技术。
     
  • Mobile Radio Channels (2nd Edition) by Matthias Ptzold.pdf
    优质
    《Mobile Radio Channels》第二版由Matthias Pätzold撰写，全面介绍了移动通信中的无线电信道特性及其对系统性能的影响。本书深入浅出地分析了无线传播理论与技术。 本书详细描述并论述了无线移动信道的相关内容，对于研究无线通信及其相关技术的人员具有很高的参考价值。
     
  • Calculus with Applications, 2nd Edition by Peter Lax
    优质
    《Calculus with Applications》第二版由Peter Lax编写，该书全面介绍了微积分的应用理论与实践技巧，适用于数学及相关学科的学习者和研究者。 Calculus With Applications, 2nd Edition by Peter Lax is a comprehensive resource for students and educators interested in the practical applications of calculus. This edition builds upon the foundational concepts introduced in previous versions while expanding on real-world uses of calculus principles. It offers detailed explanations and examples that help readers understand complex mathematical ideas more easily.
     
  • Solutions for Signals and Systems - 2nd Edition by Oppenheim
    优质
    《信号与系统》第二版由奥皮恩海姆编著，提供了关于信号处理和线性系统的全面解决方案，是学习相关课程的重要参考书。 Signals and Systems - 2nd Edition Oppenheim Solutions 是一个PDF文档。
     
  • Data Analysis with Python: Data Wrangling using Pandas and IPython (2nd Edition...)
    优质
    本书《使用Python的数据分析：利用Pandas和IPython进行数据处理》第二版详细介绍了如何运用Python强大的库工具Pandas和IPython对数据进行高效清洗与分析。 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
     
  • Grus - Data Science from Scratch, 2nd Edition - 2019.pdf
    优质
    这本书是《Data Science from Scratch》第二版（出版于2019年），旨在帮助读者从零开始学习数据科学的基础知识和实践技能。 ### 数据科学从零开始——第二版 #### 书籍概述 《数据科学从零开始》（第二版）由乔尔·格鲁斯编写，于2019年出版。本书旨在帮助读者从头学习数据科学的核心概念和技术，并通过Python语言进行实践。作为一本全面的数据科学入门教材，本书不仅覆盖了理论基础，还提供了丰富的实践案例，让读者能够在实际操作中理解和掌握数据科学的基本原理。 #### 版权与出版信息 该书由OReilly Media, Inc. 出版，ISBN为978-1-492-04113-9。版权持有者为乔尔·格鲁斯，所有权利均保留。本书在美国印刷，首次出版时间为2015年4月，第二版出版时间为2019年5月。 #### 内容概览 ##### 第一章：数据科学导论 本章介绍了数据科学的基本概念和发展历程。通过定义数据科学、了解其应用领域以及讨论其对现代社会的影响，读者可以建立对数据科学的整体认识。此外，还会探讨数据科学与其他学科的关系，如统计学和计算机科学等。 ##### 第二章：Python编程基础 对于没有编程经验的新手来说，本章将教授Python的基础语法和常用库的使用方法。Python因其简洁性和强大的数据分析能力而成为数据科学领域的首选语言之一。读者将学习变量、条件语句、循环结构、函数定义等内容，并掌握NumPy、Pandas等重要库的用法。 ##### 第三章：概率与统计基础 概率与统计是数据科学的重要组成部分。本章深入浅出地介绍了概率论的基本概念，包括概率分布、期望值和方差等，并进一步讨论了统计推断的方法。这些基础知识为后续章节中的数据分析和机器学习打下了坚实的数学基础。 ##### 第四章：数据清理与预处理 在实际工作中，原始数据往往存在缺失值或异常值等问题，需要进行清洗和预处理才能用于分析。本章详细介绍了数据清理的方法和技术，如数据标准化、离群值检测等。通过实例演示如何使用Python进行数据预处理，确保了数据的质量。 ##### 第五章：探索性数据分析 本章重点介绍了探索性数据分析（EDA）的技巧和方法。EDA是一种发现数据集中模式、趋势及异常点的过程。读者将学会使用可视化工具来探索特征之间的关系，并利用统计测试验证假设。 ##### 第六章：机器学习基础 机器学习是数据科学的核心技术之一。本章从基本理论出发，介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的概念和算法原理。通过具体的示例和代码实现，使读者能够理解并应用常见的机器学习算法，如线性回归、决策树及K-means聚类等。 ##### 第七章：深度学习简介 随着神经网络技术的发展，它们已成为解决复杂问题的强大工具。本章简要介绍了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本概念，并展示了如何使用TensorFlow或PyTorch等框架构建模型。 ##### 第八章：项目实践与案例研究 为了巩固所学知识，本章提供了一系列实际项目案例，涵盖社交媒体情感分析及电子商务推荐系统等领域。通过参与这些项目，读者可以在实践中加深对数据科学流程的理解，并提高解决实际问题的能力。 #### 结语 《数据科学从零开始》（第二版）是一本适合初学者和有一定基础的读者的综合性教材。它不仅系统地讲解了数据科学的核心知识和技术，还注重培养读者的实际操作能力。通过阅读本书，读者可以建立起坚实的数据科学基础，并为进一步的专业发展打下良好开端。
     
  • Linear Systems and Signals by B. P. Lathi (2nd Edition)
    优质
    《Linear Systems and Signals》是B.P. Lathi所著的一本关于线性系统和信号处理的经典教材（第2版），深入浅出地介绍了信号与系统的理论及应用。 B.P.Lathi的《Linear Systems and Signals》详细书签 英文原版