【中文翻譯書】
書名：離散數學 第七版 附光碟
原文書名 : Discrete Mathematics and Its Applications 7/E
作者 : Rosen
譯者 : 謝良瑜 陳志賢
出版社：東華
書號: 1803701
ISBN：9789861579115
<內容簡介>
隨著電腦科學的飛速發展，離散數學的重要性則日益彰顯。它為許多資訊科學課程提供了數學基礎，包括資料結構、演算法、資料庫理論、形式語言與作業系統等。如果沒有離散數學的相關數學基礎，學生在學習上述課程中，便會遇到較多的困難。此外，離散數學也包含了解決作業研究、化學、工程學、生物學等眾多領域的數學背景。Rosen教授所著之《離散數學》（Discrete Mathematics and its Applications, 7e）是一本文字淺顯易懂的數學書，提供豐富的習題、補充內容。作者使用精準的數學語言，但又不過度形式化與抽象化。此外，還補充重要數學家的生平簡介，更為抽象的數學概念增添了些許人文氣息，豐富了上課的趣味。
本書特色
本書非常強調數學推理，以及各種解題方式。大體而言，有五個重要的主題貫穿本書：
數學推理：本書一開始針對數理邏輯進行探討，討論證明時，建構證明的科學面和藝術面都會顧及。特別強調數學歸納法的技巧，藉由各種不同形態的範例進行說明。
組合分析：本書在討論如何列舉物件時，先從計數的基本技術開始。我們的重點在於使用組合分析來解決計數問題，以及演算法的解析，而不是直接套用公式。
離散結構：離散數學的課程應該要教學生如何處理離散結構──用以代表離散物件及其間關係之抽象的數學結構。離散結構包括集合、排列、關係、圖形、樹圖及有限狀態機器。
演算法思考：某些類別的問題可藉由演算法的明確敘述來解決。一旦演算法被清楚說明之後，就可建構電腦程式予以執行。描述演算法的方式，除了日常語言之外，也會用到容易明瞭的虛擬碼形式。
應用與模型化：本書探討了許多關於資訊科學和資料網路方面的應用，另外還包括化學、植物學、動物學、語言學、地理、商業、網際網路等各種領域。將離散數學模型化是極為重要的一種解題技巧，學生可以從習題中揣摩發展，建構出屬於自己的模型。
<章節目錄>
第1章 基礎：邏輯與證明
第2章 基本結構：集合、函數、序列、總和與矩陣
第3章 演算法
第4章 數論與密碼學
第5章 歸納與遞迴
第6章 計數
第7章 進階計數技巧
第8章 關係
第9章 圖形
第10章 樹圖
第11章 布林代數（CD）
附錄1 實數與正整數的公理（CD）
附錄2 指數函與對數函數（CD）
附錄3 虛擬碼（CD）
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FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰
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FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰
ISBN13：9789860776041
替代書名：Intel FPGA開發技術昇華實戰
出版社：深智數位
作者：張瑞-編
裝訂／頁數：平裝／416頁
規格：23cm*17cm*2.1cm (高/寬/厚)
版次：1
出版日：2021/06/20
中國圖書分類：電子工程
內容簡介
Intel依然強大！FPGA設計是現代電子業的奇蹟，用軟體設計的方式來完成硬體核心的佈建，加上人工智慧更是如虎添翼。
本書主要從技術基礎、開發方法和人工智慧應用三個方面介紹FPGA的開發工具與開發技巧，圍繞FPGA的基礎知識，Verilog硬體描述語言，FPGA在Quartus中的開發流程，FPGA的SOPC、HLS、OpenCL設計方法，FPGA在人工智慧領域的應用等方面進行闡述，使開發人員能理解FPGA的核心知識，掌握FPGA的開發方法和開發工具。
以FPGA基礎知識為切入點，透過對開發方法和設計思路的講解，幫助讀者快速掌握FPGA開發技術及FPGA在人工智慧上的應用。
全書包含FPGA技術基礎篇、FPGA開發方法篇和人工智慧應用篇三大篇，內容如下
■ 第一部分 FPGA的基礎知識及開發流程
首先，介紹了FPGA的基本概念和入門知識，從FPGA的抽象化解釋，到FPGA如何從早期的邏輯門器件演變為當前的現場可程式化邏輯閘陣列的整個發展歷程，讓讀者明白FPGA的概念及特點。其次，介紹了FPGA的內部結構，進一步解讀FPGA的晶片內建資源，包括查閱資料表、可程式化暫存器、自我調整邏輯模組、內部儲存模組和時脈網路等，讓讀者能夠從FPGA的最基本邏輯單元和最底層結構的角度加深對FPGA的瞭解。然後，介紹了FPGA的Verilog HDL語言開發方法，包括基本語法，如if-else敘述、case敘述等和進階開發技巧，如鎖相器和暫存器的區別、阻塞與非阻塞的區別，並且根據編碼器、解碼器、雙向暫存器和上浮排序等實例具體介紹Verilog HDL語言的開發。最後，介紹了FPGA在Quartus Prime軟體中的開發流程，結合FPGA基礎知識、FPGA的內部結構及Verilog硬體描述語言系列內容，形成了一個基本的FPGA開發知識系統。
■ 第二部分 FPGA開發方法和工具
在對第一部分內容進行深化的同時，進一步介紹了針對軟體工程師的FPGA開發方法。首先，介紹了FPGA傳統開發過程中使用到的分析與偵錯工具，如綜合工具、約束工具、時序分析工具、偵錯工具等，介紹了編譯報告和網路表查看工具。其次，介紹了基於FPGA的可程式化系統單晶片（SOPC）的建構方法及其軟硬體的開發流程，介紹了IP核心與Nios處理器。然後，介紹了使用高層次綜合設計的FPGA設計工具HLS進行FPGA開發的方法，包括基於HLS的開發流程、程式最佳化、Modelsim模擬及HLS多種介面的使用場景分析。最後，介紹了在異質計算場景下，如何使用OpenCL進行FPGA開發的方法，包括主機端和裝置端的程式編寫。
■ 第三部分 FPGA開發的擴充
主要介紹FPGA在人工智慧領域的應用。首先，介紹了人工智慧的發展歷史和深度學習技術的基礎，包括常用的深度學習網路模型和程式設計框架。其次，介紹了深度學習的概念、基本組成及深度學習的應用挑戰，包括神經網路基本組成、常見的神經網路模型和資料集。最後，以電腦機器視覺為例，介紹了如何使用英特爾OpenVINO工具在英特爾FPGA上部署深度學習推理計算。
目錄
第一部分 FPGA技術基礎篇
第1章 FPGA的特點及其歷史
1.1 無處不在的FPGA
1.2 創造性地解釋FPGA
1.3 FPGA的可訂製性
1.4 早期的邏輯功能實現
1.5 可簡單程式設計邏輯器件（PAL）
1.6 可程式化邏輯器件（PLD）
1.7 複雜可程式化邏輯器件（CPLD）
1.8 現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）
第2章 FPGA架構
2.1 FPGA全晶片架構
2.2 FPGA邏輯陣列模組
2.3 FPGA嵌入式儲存
2.4 時鐘網路
2.5 DSP模組
2.6 FPGA佈線
2.7 FPGA程式設計資源
2.8 FPGA I/O元件
2.9 英特爾SoC FPGA
第3章 Verilog HDL
3.1 Verilog HDL概述
3.2 Verilog HDL基礎知識
3.3 Verilog HDL的基本語法
3.4 Verilog HDL進階基礎知識
3.5 Verilog HDL開發實例篇
第4章 Quartus Prime基本開發流程
4.1 Quartus Prime軟體介紹
4.2 Quartus Prime開發流程
4.3 實驗指導
第二部分 FPGA開發方法篇
第5章 FPGA設計工具
5.1 編譯報告
5.2 網路表查看工具
5.3 物理約束
5.4 時序分析工具
5.5 耗電分析工具
5.6 晶片內建偵錯工具
第6章 基於英特爾FPGA的SOPC開發
6.1 SOPC技術簡介
6.2 IP核心與Nios處理器
6.3 建構SOPC系統
6.4 SOPC開發實戰
第7章 基於英特爾FPGA的HLS開發
7.1 HLS的基本概念
7.2 HLS的基本開發流程
7.3 HLS的多種介面及其使用場景
7.4 HLS簡單的最佳化技巧
第8章 基於英特爾FPGA的OpenCL異質技術
8.1 OpenCL基本概念
8.2 基於英特爾FPGA的OpenCL開發環境
8.3 主機端Host程式設計
8.4 裝置端Kernel程式設計流程
第三部分 人工智慧應用篇
第9章 人工智慧簡介
9.1 FPGA在人工智慧領域的獨特優勢
9.2 人工智慧的概念
9.3 人工智慧的發展史
9.4 人工智慧的應用
9.5 人工智慧的限制
9.6 人工智慧的分類
9.7 人工智慧的發展及其基礎
第10章 深度學習
10.1 深度學習的優勢
10.2 深度學習的概念
10.3 神經網路的基本組成
10.4 常見的深度學習資料集
10.5 深度學習的應用挑戰
第11章 基於英特爾FPGA進行深度學習推理
11.1 視訊監控
11.2 視覺系統架構
11.3 電腦視覺的常見任務
11.4 電腦視覺的基礎
11.5 使用OpenVINO工具在英特爾
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深度學習 (Deep Learning)
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書名：深度學習(局彩)
出版社：碁峰
出版年月：201910
條碼：9789865021924
內容簡介
深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。
本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。
本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。
封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。
名人推薦
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」 ──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。
「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」 ──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。
「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」 ──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
作者介紹
作者簡介
Ian Goodfellow
是Google的研究人員(Research Scientist)。
Yoshua Bengio
是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系教授。
Aaron Courville
是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系助理教授。
目錄
本書的網站資源
致謝
數學符號
chapter 01 緒論
【PART I 應用數學與機器學習基礎】
chapter 02 線性代數
chapter 03 機率與資訊理論
chapter 04 數值計算
chapter 05 機器學習基礎
【PART II 深度網路：現代實務】
chapter 06 深度前饋網路
chapter 07 深度學習的正則化
chapter 08 深度模型的訓練優化
chapter 09 卷積網路
chapter 10 序列建模：循環網路與遞迴網路
chapter 11 實務方法論
chapter 12 應用
【PART III 深度學習研究】
chapter 13 線性因子模型
chapter 14 自動編碼器
chapter 15 表徵學習
chapter 16 深度學習的結構化機率模型
chapter 17 蒙地卡羅法
chapter 18 面對配分函數
chapter 19 近似推論
chapter 20 深度生成模型
參考文獻
索引
原價:
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售價:
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現省:
180元
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類神經網路導論：原理與應用 (2版)
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類神經網路導論：原理與應用(第二版)(CD Inside)
+作者：張斐章/張麗秋合著
+年份：2015 年2 版
+ISBN：9789869092029
+書號：EE0418
+規格：16開/平裝/單色
+頁數：520
+出版商：滄海
本書清楚陳述類神經網路的概念、理論與演算方式，透過實例了解類神經網路運作及應用成效;
內含簡例及習題，為類神經網路課程之優良教材及自修材料 。
類神經網路適合於預測、函數模擬、信號處理、影音辨識、分類及診斷等問題。
目錄
1 類神經網路簡述
2 生物神經網路與類神經網路
3 學習演算法
4 倒傳遞類神經網路
5 輻狀基底函數與支持向量機
6 聚類演算法
7 自組性類神經網路
8 回饋式類神經網路
9 模糊集合與模糊邏輯系統
10 反傳遞模糊類神經網路
11 調適性網路模糊推論系統
12 最佳化搜尋法
附錄 MATLAB應用
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資料結構--使用C++ (5版)
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資料結構：使用C++
系列名：程式設計/APP開發
ISBN13：9789865029548
出版社：碁峰資訊
作者：蔡明志
裝訂／頁數：平裝／568頁
規格：26cm*19cm*2.9cm (高/寬/厚)
版次：5
出版日：2021/10/04
中國圖書分類：電腦系統資料相關處理
內容簡介
資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式表達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。
各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題目後面皆標示出自的章節數，表示只要詳讀該節即可輕鬆地作答。
最新第五版增加了兩章，分別是紅黑樹和伸展樹，這些都是很有效率的二元搜尋樹。
目錄
Chapter1 演算法分析
Chapter2 陣列
Chapter3 堆疊與佇列
Chapter4 鏈結串列
Chapter5 遞迴
Chapter6 樹狀結構
Chapter7 二元搜尋樹
Chapter8 堆積
Chapter9 高度平衡二元樹
Chapter10 2-3 Tree 與 2-3-4 Tree
Chapter11 B-Tree
Chapter12 圖形結構
Chapter13 排序
Chapter14 搜尋
Chapter15 紅黑樹
Chapter16 伸展樹
AppendixA 練習題解答
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資料結構－使用C語言 10版 (10版)
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【簡介】
想知道微軟創辦人比爾蓋茲在大學時，找到哪種新解法來回覆教授所提的煎餅排序問題？以及為什麼〝Go To〞敘述，居然會〝有害〞結構化的程式設計？
新版書特別增加與課程相關，又饒富趣味的科學家軼聞趣事，並以淺顯易懂的文字及詳細的圖解編撰。
全書安排許多範例解說，著重於建立正確的觀念，每章皆附有完整可執行的程式實例，方便讀者驗證所學理論。
程式簡潔，且註解詳細，使程式易於閱讀。篇幅不但精簡扼要，解說安排更是完善，讓學習更有效率。
【目錄】
1 導論
2 陣列 (Array)
3 鏈結串列 (Linked list)
4 堆疊 (Stack)
5 佇列 (Queue)
6 樹狀結構 (Tree)
7 圖形結構 (Graph)
8 排序 (Sorting)
9 搜尋 (Searching)
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《中英合售》基礎資料結構使用C Fundamentals of Data Structures in C
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簡介
常見的資料結構有哪些？陣列(Array)、鏈結串列(Linked List)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)、樹(Tree)、圖(Graph)、堆積(Heap)、雜湊表(Hash table)等。
這是一個科技發達、訊息快速傳遞的世界。本書以C程式語言為實作對象，以圖像解說呈現資料結構的概念與運作，藉由C程式語言的特色和語法來豐富資料結構的內涵，是學習資料結構最佳入門書。
全書重要主題如下：
●以直白、易懂的C語言演示敘述、語法和範例
●範例皆有完整的程式碼，邊做邊學，學與做相互並行，不只能輕鬆上手，更能加快學習成效
●讓C程式語言為資料結構提供多樣性解說和詮釋，把理論化繁為簡，讓學習者能全盤掌握
●表格化條理呈現資料，搭配一目了然的圖像解說，按部就班的步驟，讓程式範例說明立體化，學習者跟上就能學會
●各章節末皆有針對內容的課後習作，包含測驗和實作題型，規劃自己的學習進度，練習或加強學習知識的範疇
期能把握住最嚴謹的態度，輔以最精要的表達方式，降低閱讀的壓力，筆者深信本書能讓學習者對資料結構有更多收穫。
目錄
第一章 我正在使用C語言
1.1 C語言的特色
1.2 C語言的基本語法
1.3 流程結構
1.4 函式
課後習作
第二章 認識資料結構
2.1 資料是什麼？
2.2 資料結構簡介
2.3 演算法
2.4 分析演算法的效能
課後習作
第三章 善用陣列
3.1 話說陣列
3.2 陣列維度
3.3 計算陣列位址
3.4 矩陣
3.5 字串簡介
課後習作
第四章 鏈結串列
4.1 認識動態記憶體
4.2 鏈結串列
4.3 環狀鏈結串列
4.4 雙向鏈結串列
4.5 鍵結串列的應用
課後習作
第五章 堆疊和遞迴
5.1 堆疊
5.2 堆疊應用
5.3 遞迴
課後習作
第六章 排隊的智慧—佇列
6.1 認識佇列
6.2 其他常見佇列
課後習作
第七章 樹狀結構
7.1 何謂樹？
7.2 二元樹
7.3 走訪二元樹
7.4 二元搜尋樹
7.5 平衡樹
課後習作
第八章 圖形結構
8.1 認識圖形和其定義
8.2 圖形的資料結構
8.3 圖形追蹤
8.4 擴張樹
8.5 最短路徑
課後習作
第九章 有條有理話排序
9.1 認識排序
9.2 換位置的交換排序
9.3 能插隊的插入排序
9.4 有選擇權的排序法
9.5 合併排序法
9.6 基數排序法
課後習作
第十章 眾裡找它話搜尋
10.1 常見搜尋法
10.2 費氏搜尋法
10.3 雜湊搜尋法
10.4 雜湊法的碰撞問題
課後習作
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