"本书依据《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》（2023版），从计算系统基本原理、Python程序设计、计算思维与问题求解、计算机网络与物联网、数据分析与可视化、人工智能与大模型、信息安全与隐私保护等维度构建教材内容，在强化对学生计算思维能力培养的同时，推进物联网、大数据和人工智能等新技术的普及与应用。
本书内容上与时俱进，实践中注重创新，将Python编程贯穿教材始终，通过大量编程实例强化对学生计算思维能力的培养，增强学生对新一代信息技术的理解能力。本书紧扣课程主题，多方位凝练思政要

在科技与教育深度融合的新时代背景下，培育德才兼备且具有创新精神和实践技能的人才至关重要。本书融合最优化理论与机器学习技术，配套相关课程为本科生和研究生提供系统全面的学习资源。全书共6章。第1章“绪论”介绍最优化问题的分类和典型应用，为后续学习奠定基础。第2章“凸分析”探讨凸集和凸函数等概念，提供解决优化问题的理论工具。第3章“最优性条件”讲解对偶问题和KKT条件，帮助学生理解最优解的求解方法。第4章“最优化计算”详细介绍梯度下降法、线性搜索法等无约束优化算法。第5章“机器学习中的邻近算法”阐述邻

本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理和数理统计初步等内容。在内容的选取上注重学生的逻辑推理能力及解决应用问题能力等数学应用能力的培养, 适当数学淡化理论的严密性和抽象概念。删除了传统教材中难而繁的内容, 保留了理工科各专业所需要的最基本内容, 重在锻炼学生的学以致用的能力, 即不仅关注理论知识的传授更注重实用技能的培养。本书在学习过程中塑造学生正确的世界观、人生观、价值观, 真正实现价值塑造、知识传授和能力培养融

本书涵盖数值分析、统计计算的核心内容，既包含一些经典的数值方法，又系统地介绍了统计计算中的新方法。本书共8章，内容包括计算统计引论、矩阵计算、函数逼近与最小二乘法、方程与方程组的数值解法、数值积分与数值微分、马尔可夫链蒙特卡洛模拟、EM优化算法、组合优化与启发式算法等。
本书结合理论算法、计算机程序与计算机专业领域应用案例，较为全面地介绍数值计算方法和统计计算方法，让学生真正了解计算统计中重要算法的基本思想，掌握相关程序的编写和培养学生的编程思维，使其具备解决复杂工程问题的能力。

本书为高等学校的《应用数理统计》教材，主要内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析，共五章。每章含有常用统计软件数据分析操作简介，章末附有知识小结、疑难公式的推导与证明、有关数理统计发展史的课外读物、章节练习及习题讲解。本书包含教育、生物、经济等专业所需的数理统计知识，以及常用统计软件分析操作简介。

本书是数学、计算机相关专业高年级本科生专业主干课程或理工类专业研究生的公共基础课程教材，其理论性强，应用广泛。本书内容共分为6章，包括数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、多元统计分析。
本书在编写时特别注重概念发现和理论形成的介绍，既注重理论的严谨性，又注重知识的应用性； 同时，还介绍了各种统计方法的Excel软件实现过程，提升了课程的应用性。部分节后编写了配套练习题，方便读者自我检测。

本书依据非数学类专业概率论与数理统计课程的教学基本要求和大纲，参照近年来概率论与数理统计课程及教材建设的经验和成果编写完成。在概念的引入以及方法的应用上注重“追本溯源、探新求实”；在知识点的讲解中采用一点多例的方式对重难点知识进行由浅入深的多角度刨析；二维码链接中增加了数学实验，用来培养学生的创新思维和实践动手能力。线上资源主要包括应用案例、章节测试、授课视频，以及配套课件、课程思政案例等。全书结构主次分明，语言表述通俗易懂，利于学生自主学习。本书主要内容包括概率论的基本概念、随机变量

北太天元数值计算通用软件（以下简称“北太天元”）是由北京大学重庆大数据研究院数值计算实验室自主研发的首 款国产科学计算软件。北太天元聚焦科学计算领域“卡脖子”问题的解决，实现了科学计算领域“根技术”的突破。软件具备强大的底层数学函数库，可提供科学计算、可视化、交互式程序设计功能，支持数值计算、数据分析、数据可视化、数据优化、算法开发等场景，并通过SDK与API接口，扩展支持各类学科与行业应用。 北太天元数值计算通用软件从功能上可以替代美国工业软件Matlab，我国现有十多所高校被列入禁用matl

本书的内容包括数值运算与误差、插值法、数据拟合和函数逼近、数值积分和数值微分、线性方程组的数值解法、非线性方程(组)的数值方法、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初值问题的数值解法等，全书共分9章，约64学时，其中理论讲授48学时，上机实践
16学时，教师可根据学生实际，选择适当内容安排教学。在每一章内容中，作者均对相关概念和特征进行了详细透彻的解释说明，为加深学习印象，添加了大量的算例，并在章节末尾设置习题集，辅助算法理解。
本书可以作为信息与计算科学、数据计算及应用、数学与应

本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书共7个单元，第1单元为数据分析概述，第2-6单元以Microsoft Excel 2019软件为例，从数据收集、数据分析常用函数、数据加工与处理、数据分析、数据展示等方面切入，结合具体的案例进行数据剖析；第7单元将理论与实践结合，以某新零售企业的销售数据为例，展现了数据分析完整的操作过程。