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Neuro-Fuzzy and Soft Computing - By J. Jang and C. Sun

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简介：
《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是由J. Jang和C. Sun编著的一本介绍神经模糊系统及软计算技术的权威著作，详细阐述了如何将人工智能与机器学习相结合。 《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是一本非常经典的作品。我好不容易找到了它的电子版，现在与大家分享。

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  • Neuro-Fuzzy and Soft Computing - By J. Jang and C. Sun
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    《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是由J. Jang和C. Sun编著的一本介绍神经模糊系统及软计算技术的权威著作，详细阐述了如何将人工智能与机器学习相结合。 《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是一本非常经典的作品。我好不容易找到了它的电子版，现在与大家分享。
     
  • Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications
    优质
    《Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications》是一本探讨模糊模型与控制理论及其应用的专业书籍，深入剖析了模糊逻辑在控制系统中的作用。 这本书涵盖了从系统建模到控制器设计的广泛内容，并包含一系列有趣的应用案例。全书分为三个部分：第一部分专注于描述模糊建模技术。
     
  • Probability and Statistics: A Course by Charles J. Stone.pdf
    优质
    本书为Charles J. Stone教授编写的概率论与数理统计教程，内容涵盖基础的概率理论及高级统计方法，适合高等院校相关专业教学使用。 A Course in Probability and Statistics by Charles J. Stone is a classical textbook on the subjects of probability and statistics, available in PDF format.
     
  • Parallel Scientific Computing with C++ and MPI
    优质
    本书《Parallel Scientific Computing with C++ and MPI》结合了C++和MPI（消息传递接口）两种编程工具，深入浅出地介绍了如何运用它们进行大规模科学计算与并行程序设计。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节，还提供了大量实例及练习题，帮助读者掌握高效利用现代高性能计算机资源的方法，适用于科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读和学习。 《Parallel Scientific Computing in C++ and MPI》是由George Em Karniadakis 和 Robert M. Kirby II 编写的英文原版书，并附赠光盘中的源代码。两位作者都是Cambridge University的知名学者，书中内容叙述得非常平易近人。
     
  • Probability-and-Computing-Class-Notes.pdf
    优质
    这本PDF文档包含的是《概率与计算》课程的核心笔记，涵盖了概率论在计算机科学中的应用、随机算法及复杂性理论等相关内容。 在计算机科学领域，概率论与计算的结合是理解复杂系统行为、设计高效算法以及解决实际问题的关键工具。CMU的15-359课程《概率与计算》深入探讨了统计学习中的误差界估计及高维统计的基础内容。这门课程的教学结构和方式受到了Mor Harchol-Balter 和 John Lafferty 两位专家的重要影响，同时也借鉴了Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal合著的《Probability and Computing》一书的内容。 统计学习是机器学习的一个重要分支，其目标是从数据中挖掘规律以构建预测模型。误差界估计用于评估模型性能和预测准确性，并涉及理解模型泛化能力——即在未见过的数据上的表现。高维统计理论则为处理大量特征带来的挑战提供了框架与方法。 概率论在计算中的应用广泛且重要。它帮助理解和分析随机过程，如网络流量、数据流以及并行计算中的并发事件；其提供的概率方法是许多算法设计的核心部分，例如图论中使用的随机化算法能够通过采用随机策略来提升效率或解决NP难问题。此外，在密码学领域，不可预测的随机性对于确保安全至关重要。 应用方面还包括利用模拟和蒙特卡洛方法求解复杂数学与物理问题；在优化过程中，使用随机搜索及遗传算法避免陷入局部最优以找到全局解决方案；以及概率模型如马尔可夫链、贝叶斯网络被广泛应用于自然语言处理、推荐系统等场景中。 课程15-359的早期部分可能涵盖基础概率论知识，包括但不限于：概率空间定义与应用、条件概率计算方法、独立事件分析技巧、大数定律和中心极限定理。这些内容为理解随机现象及设计随机算法提供了坚实的基础；而后期则深入探讨贝叶斯统计学原理、假设检验机制、决策理论框架以及信息论等更专业的主题。 Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal 的《Probability and Computing》一书详细介绍了随机化算法和概率分析，对于理解课程中涉及的概念和技术至关重要。该书籍涵盖泊松过程、随机排序方法、哈希函数设计及错误检测码等内容，为深入研究概率在计算中的应用提供了宝贵的资源。 总而言之，将概率论与计算机科学相结合不仅丰富了学科理论内涵，在实际操作层面也发挥着不可或缺的作用——从密码学安全到机器学习模型构建再到系统性能建模等众多领域。通过CMU的15-359课程的学习，学生能够深入探索这一交叉领域的精髓，并为未来应对计算挑战做好准备。
     
  • Elementary Number Theory (SUMS08), by Gareth A. Jones and J. Mary Jones ...
    优质
    《Elementary Number Theory》由Gareth A. Jones和J. Mary Jones合著，作为SUMS系列的一部分，该书深入浅出地介绍了数论的基本概念与定理，适合数学专业学生及爱好者阅读。 SUMS08 Elementary Number Theory by Gareth A. Jones and J. Mary Jones (1998).zip
     
  • Edge Computing: Vision and Challenges Ahead
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    《Edge Computing: Vision and Challenges Ahead》探讨了边缘计算的概念、愿景及其面临的挑战，展望了该技术未来的发展趋势和应用前景。 文章详细描述了边缘计算目前面临的问题及相应的解决方法，并介绍了边缘计算的基本概念，对初学者非常有帮助。
     
  • Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures.pdf
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    本书《Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures》深入浅出地介绍了云计算的概念、技术架构及其应用，是了解和学习云计算领域的理想读物。 Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture Authors: Thomas Erl, Zaigham Mahmood, and Ricardo Puttini Full version: 572 pages
     
  • Computing Machinery and Intelligence (Turing, 1950).pdf
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    《Computing Machinery and Intelligence》是阿兰·图灵于1950年发表的文章，首次提出了著名的图灵测试概念，探讨机器能否思考的问题。 人工智能之父艾伦·麦席森·图灵关于人工智能的奠基论文《计算机械与智能》发表于1950年，该资源为原文英文版本。
     
  • Maple and Mathematica (by Springer)
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    《Maple和Mathematica》由Springer出版，这本书详细介绍了Maple和Mathematica两个数学软件系统的使用方法及应用技巧，适用于科研人员与学生。 ### 关于《Maple and Mathematica》一书的知识点总结 #### 书籍基本信息 - **书名**：《Maple and Mathematica》 - **出版社**：Springer - **作者**： - Dr. Inna Shingareva，墨西哥索诺拉大学数学系 - Dr. Carlos Lizárraga-Celaya，墨西哥索诺拉大学物理系 - **出版年份**：2007年 - **版权信息**：本书受版权保护，包括但不限于翻译、重印、再利用插图、广播、复印机复制、数据库存储等。 - **ISBN**：978-3-211-73264-9 #### 内容简介与特点 《Maple and Mathematica》主要探讨了两个流行的计算机代数系统（CAS）——Maple和Mathematica的应用。通过这些工具，学生能够对复杂的数学问题进行计算，寻找精确或近似的解析解、数值解以及展示二维和三维图形。 自20世纪60年代以来，已经存在解决特定分析、数值、图形和其他问题的个别软件包。随着技术的发展，出现了对能够同时解决所有这些问题的单一系统的迫切需求。Maple和Mathematica作为现代通用计算机代数系统的代表，为用户提供了强大的功能支持。 #### Maple与Mathematica概述 - **Maple**：是由Maplesoft公司开发的一款数学软件，在符号计算、数值计算以及图形处理方面具有广泛的应用。 - **Mathematica**：由Wolfram Research开发，是一款集成了符号计算、数值计算、图形绘制和编程等多种功能于一体的软件。 这两套系统在教育领域被广泛应用，不仅帮助教师提高教学效率，也为学生提供了一个直观的学习平台。 #### 主要内容概览 - **历史背景和发展趋势**：介绍了这两种软件的发展历程以及它们如何逐渐成为数学研究和教学的重要工具。 - **基本概念和操作**：书中详细讲解了如何使用这两种软件进行基础的数学运算、图形绘制等操作。 - **高级功能介绍**：深入探讨了Maple和Mathematica中的高级功能，如符号计算、数值计算及程序设计等。 - **案例研究**：通过一系列具体案例展示了如何运用这些工具解决实际问题，例如在物理学、工程学等领域中的应用。 #### 学习价值 本书适合各个层次的学习者，无论是初学者还是具有一定经验的研究人员都能从中获益。对于学生而言，本书能够帮助他们更好地理解数学概念，并掌握使用这些工具进行数学建模的方法；教师可以通过本书学习到更多关于如何将这些软件融入日常教学中的技巧，从而提高课堂互动性和教学效果；而研究人员则可以借助本书深入了解Maple和Mathematica的强大功能，提升研究效率。 #### 结语 《Maple and Mathematica》是一本非常有价值的参考书。它不仅详细介绍了这两个软件的基本用法，还提供了丰富的案例和实践指导。对于希望在数学、科学和工程领域利用计算机代数系统提高研究能力的人来说，这是一本不可多得的好书。