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数学之美

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[美] 吴军
人民邮电出版社
Just-pub
2012-5-1
272
45.00元
平装
9787115282828

图书标签: 数学  计算机  科普  吴军  计算机科学  互联网  科学  Programming   


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    发表于2024-06-14

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    图书描述

    几年前,“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报,获得上百万次点击,得到读者高度评价。读者说,读了“数学之美”,才发现大学时学的数学知识,比如马尔可夫链、矩阵计算,甚至余弦函数原来都如此亲切,并且栩栩如生,才发现自然语言和信息处理这么有趣。

    今年,作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍,为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新。

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    著者简介

    吴军博士,现任腾讯公司主管搜索、在线广告和云计算基础架构的副总裁,毕业于清华大学(本科、硕士)和美国约翰·霍普金斯大学(博士)。在清华大学和约翰·霍普金斯大学期间,吴军博士致力于语音识别、自然语言处理,特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。

    吴军博士于2002年加入Google公司。在Google,他和Amit Singhal(Google院士,世界著名搜索专家)、Matt Cutts(Google反作弊官方发言人)等三位同事一起开创了网络搜索反作弊的研究领域,并因此获得Google工程奖。2003年,他和Google全球架构的总工程师朱会灿博士等共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google期间,他还领导了许多研发项目,包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目,并得到了当时公司首席执行官埃里克·施密特和创始人谢尔盖·布林的高度评价。

    吴军博士在国内外发表过数十篇论文,并获得和申请了十余项美国和国际专利。他撰写的《浪潮之巅》一书深受业界的好评。他于2007年起担任风险投资基金中国世纪基金的董事。2011年起,当选为约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事,并在该校的国际事务委员会担任顾问。他是国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人,从2012年起任职工业与信息化部的专家和顾问。


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    用户评价

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    看了之后提高了技术人员 B 格. 都说「深入浅出」,这本书真的做到了。我这种没文化的人都读懂了。

    评分

    很多有用的算法,可以直接为基础来推动研发了

    评分

    这书既不数学也不美。讲的是信息论和离散数学的思想在自然语言处理,搜索等领域的应用。作者只是点到为止讲的极为粗浅。不过呢,这书的确开阔了一些视野,所以可以当消遣看看。

    评分

    3个小时通读了一遍,读懂了大概3成吧.....很可惜,数学不好是我这辈子最遗憾的事情

    评分

    做人要像拉格朗,既能日方程,又能日定理……

    读后感

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    没有剧透,仅抛砖引玉。 —————————— 盛传大学有一棵树叫高树,许多童鞋在上面吊死了。后来发现一棵长在数学系的树,叫分析树,它足够高,很多人趴在上面往下看,结果吓死了。 在大街上随机采访一些读过大学的年轻人,问微积分是什么,十有八九回答不上来,这个结论...  

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    250来页的”小书“让我读了整整一个月,其中的很多章反复读过。这本书让我明白两个非常重要道理,一是计算机有多笨,即使有人工智能。二数学越简单越美。 从初中开始就讨厌数学,我把他归咎于我的初中老师没有好好交我,我的小学老师让我在我惯性的(也是混乱的...  

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    利用周一到周三的出差时间,在火车上将《数学之美》这本书看完了。这是我第一次这么高效率的看完一本非小说书籍,因为上周开始在读《如何高效阅读》,想磨磨刀,把耽误的砍柴功给补回来,手头实在太多的书债欠在那了。所谓买书如山倒,读书如抽丝,长此以往,这债是还不了了。...  

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    进入自然语言这个领域才一年多,大学和硕士都学得计算机软件,数学基础不是很好,所以在进入这个领域的这一年来,常常纠结于一些模型。 从贝叶斯,N-Gram,马尔科夫,隐马尔科夫,最大熵,条件随机场等等。其间也试着自己写了代码,实现部分模型的训练和解码,深感数学的魅力。...  

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    这两年多学习函数式编程,先学haskell,后学scala,越来越感觉到数学的妙用和自身数学基础的薄弱。 在用函数式编程方法开发时,一个明显的感受是大部分时间在“想”而不是像以前直接在敲代码,很可能一个问题想不通怎么解决,而“想通”以后,解决问题可能只要几行代码,而不...  

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