“双一流”大学生们最爱看的计算机类书籍是它们

根据各大一流大学图书馆发布的年度图书借阅榜单,《机器学习》和《算法导论》成为计算机科学领域的热门书籍。《机器学习》由周志华教授撰写,内容系统全面,既适合自学也适合作为参考书目。《算法导论》则是由四位MIT名师联手创作,深入浅出地介绍了各类算法的设计和分析。

不少高校图书馆每年都会发布年度图书借阅榜单,前不久,软科根据各大一流大学建设高校的图书馆官网和官微,共查找到25所高校的图书馆读者的阅读数据报告,整理出借阅量最高的图书榜单。

各高校所公布的上榜图书数量不一。清华大学的2017年总借阅排行榜公布了借阅次数排名前50名的图书。北京大学、中国科学技术大学、中山大学均公布了借阅量前30名的图书,郑州大学则分别公布了文史类、社科类和自然类图书借阅排行榜的前十名,少数高校仅公布5本年度最热门图书。

本文我们将把重心放在计算机相关的书籍上,下面我们一起来看看这些一流大学的学生最喜欢看的计算机书籍有哪些:

计算机类书籍

上榜次数最多的是南京大学计算机系教授、著名的人工智能领域专家周志华教授撰写的《机器学习》,一共上榜4次,此外,本书还是同济大学非文学类热门书籍榜的第一名,在东南大学最受欢迎图书榜单中也位列前五。

● 人工智能大牛周志华教授巨著

● 人工智能领域中文的开山之作

● 内容系统又全面,即可自学也可作为参考

这是一本面向中文读者的机器学习教科书,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面,为了让读者更好理解,作者试图尽可能少地使用数学知识.

除了介绍机器学习相关的知识外,本书的每章都会给出十道习题了,总体而言,本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。

读者书评:

@宵北北:这是一本可以让你读下去,学下去的入门好书

@vinowan:泼点冷水,大致翻了一遍,内容基本涵盖了现在常用的各种算法,但是各种算法论述比较简略,这点比李航的统计学习方法要差不少,可能周老师写这本书的目的是做教材,个人不认为适合自学

@melete :简明而深刻,厚积薄发的评注非常开拓思维,多是游刃有余之后才可得出的见解,受益匪浅,我觉得给六星也不夸张,论述很系统很全面,对知识领域一览无余、豁然开朗的感觉真好

@白猩猩 :行文精要。适合当字典。不适合自学。这本书适合快速浏览出核心知识,或者你已经懂了,把它当查阅的手册。

第二大热门的书籍是由Thomas H.Cormen 、Charles E.Leiserson 、Ronald L.Rivest 、Clifford Stein 共同撰写的《算法导论》

● MIT四大名师联手铸就

● 影响全球千万程序员的“算法圣经”

● 国内外千余所高校采用

本书深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系,可以作为独立的学习单元;算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。

读者书评:

@dohoney:算法课教材,内容详细,课后题很有意思

@tartaros:看了很久了,有很多帮助。非常经典的教材,虽然很多东西暂时用不上,但开阔了思路。

@acAric:并没有评分想象的那么好,首先书中大量的学术词语,数学公式,读起来枯燥无味,还夹杂着怪里怪气的词语,简直是折磨。书中很多算法我都有了解,但通过这本书去看,反而搞得我不明白了。

数学分析相关书籍

此外,还有几本数学相关的书籍上榜,俄罗斯莫斯科大学教授B.A.卓里奇撰写的《数学分析》上榜3次,在清华大学、复旦大学和山东大学的图书排行中均榜上有名。据统计,清华学子去年共借阅《数学分析》一书多达81次。

本书最大的特点就是和理论物理及高等几何的分析应用的讲解,讲究交叉实践好应用,非常适合立志研究数学的本科起点生。

吴军的《数学之美》

● 《浪潮之巅》、《文明之光》作者吴军博士最新力作

● 李开复作序推荐,Google黑板报百万点击!

《数学之美》上市后深受广大读者欢迎,并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说,读了《数学之美》,才发现大学时学的数学知识,比如马尔科夫链、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。

 

《吉米多维奇数学分析习题全解》

吉米多维奇著的《数学分析习题集》是一本国际知名的著作,它在中国有很大影响,早在上世纪五十年代,国内就出版了该书的中译本。该习题集有五千道习题,数量多,内容丰富,包括了数学分析的全部主题。部分习题难度较大,初学者不易解答。

《数学分析习题集题解》

吉米多维奇是苏联著名数学家和数学教育家。本书译自最新的2010年俄文版,是对已在我国流行多年的1958年版中译本的全面修订和增补,本书几乎涵盖了数学分析的各个重要分支:分析引论(主要是函数与极限理论)、一元函数微分学、不定积分与定积分、级数、多元函数微分学、带参数的积分、重积分与曲线积分、曲面积分。

这里面有你读过的书么?

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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