【全3冊】數學之美(第*版)+浪潮之巔 第三版上下冊新聞推薦的學科敲門磚雲計算實踐指南互 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳軍著 著

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115373557

商品編碼：25411102522

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2014-11-01

頁數：312

商品參數

浪潮之巔 第三版 上下冊 全套2本
	定價	99.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年05月
	開本	16
	作者	吳軍(作者)
	裝幀	平裝
	頁數	816
	字數	0
	ISBN編碼	9787115424310

內容簡介

《浪潮之巔（第3版）》不是一本科技産業發展曆史集，而是在這個數字時代，一本IT人非讀不可，而非IT人也應該拜讀的作品。 
一個企業的發展與崛起，絕非隻是空有領導強人即可達成。任何的決策、同期的商業環境，都在都影響著企業的興衰。《浪潮之巔》不隻是一本曆史書，除瞭講述科技企業的發展規律，對於華爾街如何左右科技公司，以及金融風暴對科技産業的衝擊，也多有著墨。此外，這本書也著力講述很多尚在普及或將要發生的，比如微博和雲計算，以及對下一代互聯網科技産業浪潮的判斷和預測。因為在極度商業化的今*，科技的進步和商機是分不開的。 
誠如作者所言：“人的商業知識和眼光不是天生的，需要不斷地、有心地學習。經過多年的學習、思考和實踐，我認定這樣一個規律，就是：科技的發展不是均勻的，而是以浪潮的形式齣現。每一個人都應該看清楚浪潮，趕上浪潮，如此，便不枉此生。”

作者簡介

吳軍博士，矽榖投資人，豐元資本創始閤夥人，計算機科學傢。 
　　先後畢業於清華大學和美國約翰·霍普金斯大學（博士），是自然語言處理和搜索專傢。在美國兩傢風險投資基金（中國世紀基金和ZPark風險基金）分彆擔任董事和顧問，是約翰·霍普金斯大學工學院董事會董事，及該校國際事務委員會的顧問。他曾經是國傢重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人。從2012年起任職工業和信息化部的專傢和顧問。 
　　吳軍博士於2002年加入榖歌公司，與同事一起開創瞭網絡搜索反作弊的研究領域，並因此獲得榖歌工程奬。吳軍博士還是榖歌中日韓文搜索算法的主要設計者。2010年加盟騰訊公司，齣任負責搜索和搜索廣告的副總裁。2012-2014年迴到榖歌，領導計算機自動問答項目。2014年，他在矽榖創辦瞭豐元資本風險投資公司。 
　　吳軍博士的著作《浪潮之巔》首版榮獲“藍獅子2011年十大商業圖書”奬。《數學之美》榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬、第五屆中華齣版物奬、2014中國書業評選年度圖書，入選廣電總局“2014年嚮全國青少年推薦百種圖書”及“2014年中央黨員乾部推薦書目”。《文明之光》榮獲2014“中國好書”奬。《大學之路》榮獲2015“華文好書”奬。

目錄

i 第*版讀者贊譽 
vii 序言 
ix 前言 有幸見證曆史 
1 第1章 帝國的餘暉—AT T公司 
AT T100年來發展得非常健康。雖然它一直受反壟斷法的約束，但是美國政府司法部並沒有真正要過它的命，每一次反壟斷其實是幫助AT T修枝剪葉，然後讓它發展得更好。 
1　百年帝國 
2　幾度繁榮 
3　利令智昏 
4　外來衝擊 
18 第2章 藍色巨人—IBM公司 
郭士納在到IBM以前也是做（芯）片的，但是，是土豆芯片（He also made chips，but potato chips．） 
1　趕上機械革命的*後一次浪潮 
2　領導電子技術革命的浪潮 
3　錯過全球信息化的大潮 
4　他也是做（芯）片的 
5　保守的創新者 
6　內部的優勝劣汰 
7　後金融危機時代 
46 第3 章 “水果”公司的復興— 喬布斯和蘋果公司 
在每一次技術革命中，新技術必須比老的技術有數量級的進步纔能站住腳。 
1　傳奇小子 
2　迷失方嚮 
3　再創輝煌 
4　大難不死 
5　i 十年 
6　喬布斯和盛田昭夫 
72 第4 章 計算機工業的生態鏈 
一個IT公司如果今*和18個月前賣掉同樣多的、同樣的産品，它的營業額就要降一半。 
1　摩爾定律 
2　安迪– 比爾定律 
3　反摩爾定律 
87 第5 章 奔騰的芯— 英特爾公司 
英特爾的CEO格魯夫雖然是學者齣身，但他同時也是微機時代*優秀的*導者和管理者，數次被評為世界上*好的???。 
1　時勢造英雄 
2　英特爾、摩托羅拉之戰 
3　指令集之爭 
4　英特爾和AMD 的關係 
5　錯失移動時代 
107 第6 章 IT 領域的羅馬帝國— 微軟公司 
當喬布斯給蓋茨看瞭新設計的麥金托什個人電腦，以及漂亮的基於圖形界麵的操作係統時，蓋茨驚呆瞭。那一年，喬布斯和蓋茨都是26歲。 
1　雙雄會 
2　亡羊補牢 
3　人民戰爭 
4　帝國的誕生 
5　當世拿破侖 
6　尾大不掉 
7　條頓堡之戰 
8　客廳爭奪戰 
9　前門拒狼，後門進虎 
146 第7 章 純軟件公司的先驅— 甲骨文公司 
甲骨文公司和微軟公司一起，證明瞭在?? 領域，軟件公司不僅可以獨立於硬件公司存在，而且靠賣軟件的使用費可以獲得比硬件公司更好的發展。甲骨文的成功，也再次說明瞭創始人和領*的重要性，可以說沒有埃裏森，就沒有甲骨文今*的輝煌。 
1　矽榖老兵新傳— 埃裏森其人 
2　鑽瞭IBM 的空子 
3　天堂下的帝國 
171 第8 章 互聯網的金門大橋— 思科公司 
據說斯坦福兩個係的計算中心主任萊昂納多·波薩卡和桑迪·勒納要在計算機上寫情書，由於各自管理的網絡不同，設備又是亂七八糟，什麼廠傢的、什麼協議的都有，互不兼容，情書傳遞起來很不方便，於是兩人乾脆發明瞭一種能支持各種網絡服務器、各種網絡協議的路由器。於是，思科公司賴以生存的“多協議路由器”便誕生瞭。 
1　好風憑藉力 
2　CEO 的作用 
3　持續發展的絕招 
4　競爭者 
5　諾威格定律的宿命 
193 第9 章 英名不朽——楊緻遠、費羅和雅虎公司 
100年後，如果人們隻記得兩個對互聯網貢獻*大的人，那麼這兩個人很可能 
就是楊緻遠和費羅。 
1　當世福特 
2　流量、流量、流量 
4　既生瑜，何生亮 
5　紅巨* 
6　自廢武功 
7　浪淘盡風流人物 
225 第10 章 矽榖的見證人— 惠普公司 
作為矽榖*早的公司，惠普見證瞭矽榖發展的全過程，從無到有，從硬件到軟 
件，惠普的曆史從某種程度上講就是矽榖曆史的縮影。 
1　昔日矽榖之星 
2　有爭議的生死抉擇 
3　*有爭議的CEO 
4　亞洲製造的衝擊 
5　峰迴路轉 
246 第11 章 沒落的貴*— 摩托羅拉公司 
如果我們認為公司之中也有所謂的貴*，摩托羅拉無疑可以算一個。曾幾何時，摩托羅拉就是無綫通信的代名詞，同時它還是技術和品質的結晶。 
1　二戰的品牌 
2　黃金時代 
3　基因決定定律 
4　銥星計劃 
5　全綫潰敗 
6　迴天乏力 
269 第12 章 矽榖的另一麵 
美國的矽榖隻占美國國土麵積的萬分之五，卻創造瞭無數的商業神話。在這裏， 
大約每10天便有一傢公司上市。美國前100強的公司中，矽榖占瞭四成。 
1　成王敗寇 
2　嗜血的地方 
3　機會均等 
4　矽含量不斷降低 
5　亙古而常青 
296 第13 章 短暫的春鞦— 與機會失之交臂的公司 
在人類命運降臨的偉大瞬間，市民的一切美德——小心、順從、勤勉、謹慎，都無濟於事。它始終隻要求天纔人物，並且將他造就成不朽的形象。命運鄙視地把畏首畏尾的人拒之門外。命運——這世上的另一位神，隻願意用熱烈的雙臂把勇敢者高高舉起。 
1　太陽公司 
2　Novell 公司 
3　網景公司 
4　RealNetworks 
332 第14 章 幕後的英雄— 風險投資 
對於想找投資的新創業公司，紅杉資本有一些基本要求——公司的業務要能幾句話就講清楚。紅杉資本的投資人會給你一張名片，看你能不能在名片背麵的一點點地方把你想做的事情寫清楚。 
1　風投的起源 
2　風投的結構 
3　風投的過程 
4　投資的決策和公司的估價 
5　風險投資就是投人 
6　風投的角色 
7　著*的風投公司 
373 第15章 信息産業的規律性 
人類的文明和技術是不斷進步的，舊的不去，新的不來，隻有清除掉阻礙我們進步的那些龐大的恐龍，纔能為人類提供新的發展空間。從這個角度講，一個昔日跨國公司的衰亡，也許是它為這個社會做的*後一次貢獻。 
1　70–20–10律 
2　諾威格定律 
3　基因決定定律 
399 第16章 矽榖的搖籃—斯坦福大學 
二戰後，幫助斯坦福大學解決財政危機的是它的一位教授弗裏德裏剋·特曼，他後來被稱為“矽榖之父”。他仔細研究瞭斯坦福夫婦的遺囑，發現裏麵沒有限製大學齣租土地，於是他興奮地聲稱找到瞭解決問題的秘密武器——建立斯坦福科技園。 
1　充滿傳奇的大學 
2　矽榖的支柱 
3　紐曼加洪堡的教育模式 
4　創業的孵化器 
432 第17章 科技公司的吹鼓手—投資銀行 
華爾街的貪婪既會捧起，也會扼殺一個科技新星。 
1　華爾街和美國的金融體係 
2　著*的投資公司 
3　科技公司的上市過程 
4　成也蕭何，敗也蕭何 
5　華爾街與微軟、雅虎和Google 的三國演義 
467 第18 章 挑戰者— Google 公司 
Google是個奇怪的地方。也許是因為Google的年輕人太多，他們不懂得傳統也不拘泥傳統，隻要認準瞭對公司對社會有用，就大膽去乾瞭。 
1　曆史上*轟動的IPO 
2　早期歲月 
3　商業模式 
4　個人英雄主義和群眾路綫 
5　絕代雙驕 
6　感謝上帝，今*是星期五（TGIF） 
7　不作惡 
8　不敗的神話 
9　秘密軍團 
10　雲計算和數據中心 
11　Google 的新氣象 
12　移動互聯網時代 
13　進攻，永遠是*好的防守 
14　佩奇新政 
15　未雨綢繆 
540 第19 章 成功的轉基因— 諾基亞、3M、GE 公司 
科學技術是*革命、發展*快的生産力，一傢科技公司要想在幾次技術革命大潮中都能立於浪潮之巔，極不容易。 
1　20 世紀末的手機之*— 諾基亞公司 
2　道瓊斯指數中的常青樹— 3M 公司 
3　*成功的企業聯閤體（Conglomerate） — GE 公司 
577 第20 章 印鈔機— *佳的商業模式 
所有成功的大公司都有好的商業模式，很多大公司的興起，不是靠技術的革新，而是靠商業模式的轉變。 
1　Google 的廣告係統 
2　eBay 和亞馬*的在綫市場 
3　戴爾的虛擬工廠 
4　騰訊的虛擬物品和服務 
599 第21 章 互聯網2．0 
互聯網2．0*重要的是提供瞭開放的平颱，讓用戶能在平颱上開發自己的應用程序，並提供給其他用戶使用。 
1　互聯網的前世今生 
2　互聯網2．0 的特徵 
3　著*的互聯網2．0 公司 
4　是革命還是泡沫 
634 第22 章 金融風暴的衝擊 
*然全世界在2008年的*後一個季度裏陷入瞭嚴重的衰退，同時人們的恐懼心理加重瞭這場危機，雖然在更長一些時間裏我們仍將處於衰退，但是，明天仍然會好起來。今後的44年裏我們的經濟、我們的社會都將獲得長足的發展，就如同過去的44年一樣。——沃倫·巴菲特 
1　金融危機的成因 
2　瑞雪兆豐年：優勝劣汰 
3　潛在的商機到處都是 
4　歐債危機 
5　格局的變遷 
6　為什麼看好G2 
677 第23 章 雲計算 
雲計算保證用戶可以隨時隨地訪問和處理信息，並且可以非常方便地與人共享信息。它的好處是讓全社會的計算資源得到*有效的利用。 
1　雲計算的起源 
2　雲計算的本質 
3　雲計算的核心技術和工程 
4　對IT 産業鏈的顛覆 
5　雲計算時代的企業級軟件和服務 
6　中國雲計算的泡沫和機會 
705 第24 章 下一個Google 
雖然我們不知道下一個Google在哪裏，但是可以肯定它不在搜索領域。這就如同幾年前我們尋找的“下一個微軟”不會是一傢軟件公司，而*終是一傢互聯網公司一樣。 
1　偉大的公司 
2　歲歲年年人不同 
3　新領域 
4　關注亞太地區 
741 後記 
745 索引

內容介紹

數學之美(第*版)
	定價	49.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	2
	齣版時間	2014年11月
	開本	16開
	作者	吳軍 著
	裝幀	平裝
	頁數	312
	字數
	ISBN編碼	9787115373557

內容簡介

　　幾年前，“數學之美”係列文章原刊載於榖歌黑闆報，獲得上百萬次點擊，得到讀者高度評價。正式齣版前，吳軍博士幾乎把所有文章都重寫瞭一遍，為的是把高深的數學原理講得更加通俗易懂，讓非專業讀者也能領略數學的魅力。 
　　《數學之美》上市後深受廣大讀者歡迎，並榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬。讀者說，讀瞭《數學之美》，纔發現大學時學的數學知識，比如馬爾科夫鏈、矩陣計算，甚至餘弦函數原來都如此親切，並且栩栩如生，纔發現自然語言和信息處理這麼有趣。 
　　而今，數學在信息産業中的應用越來越廣泛，因此，作者在第*版中增加瞭一些內容，尤其是針對大數據和機器學習的內容，以便滿足人們對當下技術的學習需求。 

作者簡介

　　吳軍，博士，畢業於清華大學和美國約翰·霍普金斯大學，是自然語言處理和搜索專傢，矽榖風險投資人。獲奬暢銷書《浪潮之巔》及《數學之美》的作者。
　　吳軍博士是榖歌公司早期員工之一。在榖歌，他和辛格（美國工程院院士，世界搜索專傢）、Matt Cutts（榖歌反作弊官方發言人）等三位同事一起開創瞭網絡搜索反作弊的研究領域，並因此獲得榖歌工程奬。2003年，他和榖歌全球架構的總工程師硃會燦博士等共同成立瞭中日韓文搜索部門。吳軍博士是當前榖歌中日韓文搜索算法的主要設計者。在榖歌期間，他還領導瞭許多研發項目，得到瞭當時公司首*執行官埃裏剋?施密特和創始人謝爾蓋·布林的高度評價。
　　2010年—2012年，他加盟騰訊公司，齣任負責搜索和搜索廣告的副總裁，同時擔任國傢重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人。2012年迴到榖歌，負責開發瞭被認為是“下一代搜索”的榖歌自動問答係統。同年，他作為創始閤夥人共同創立瞭中關村矽榖風險投資基金（ZPark Venture）。
　　吳軍博士在國內外發錶過數十篇論文，曾獲得全國人機語音智能接口會議的論文奬和Eurospeech的論文奬。他還獲得瞭十餘項美國和國際專利。
　　吳軍博士還擔任約翰·霍普金斯大學工學院董事會董事和校國際事務委員會顧問，他也長期擔任中國工業和信息化部的專傢顧問。同時，他也是數傢投資基金、創業公司的董事和顧問。

精彩書評

　　★我大學的專業是計算數學，但讀到吳軍老師的“數學之美”係列文章，纔發現馬爾科夫過程、矩陣計算，甚至餘弦函數原來都如此親切，並且栩栩如生；纔發現自然語言和信息處理這麼有趣；纔真正明白“數學是科學的皇後”這句名言。相信認真讀完這本《數學之美》的朋友們，算法功力都會暴漲N倍，更重要的是發現瞭數學背後的無窮魅力，學會欣賞數學之美。 

　　——蔣濤（CSDN《程序員》創始）

　　★看到《數學之美》，是榖歌黑闆報上的連載文章。裏麵的公式並不是很多，但是很多看似頗為復雜的概念，吳軍老師卻能夠如講故事般娓娓道齣，著實看齣作者對這些問題有著深入且獨到的見解，讀後受益匪淺。這次有幸在《數學之美》齣版之前拜讀瞭初稿，欣喜看到新書在章節連貫和語言方麵都較黑闆報的連載文章有瞭較大的提高，相信每一個喜歡數學、樂意欣賞數學之美的讀者，一定會覺得開捲有益。 

　　——張磊（微軟亞洲研究院主管研究員）

　　★我不做研究，也自覺沒有做研究的底子。然而，數年前看到吳軍老師的《數學之美》係列時仍然還是被深深地迷住瞭。正如作為一個十幾年的科幻愛好者，深信在平凡的生活和工作之餘應得閑仰望星空一樣，作為生活在信息社會的個體，在上微博、搜Google、發郵件之餘，關上顯示器，能夠透過《數學之美》這樣的傑作，一窺紛繁湧動的數字世界背後的引擎數學之美，實乃一件幸事。 

　　——劉未鵬（《暗時間》作者）

　　★接觸吳軍老師的“數學之美”係列，是在搜索bloomfilter資料時，讀瞭其中一篇後，就把其他的文章都讀瞭，感觸很多：首先，改變瞭觀點：原以為在計算機係學到的數學基礎在工作中一無是處，現在懂得：知識要落地，重要的是理解知識的由來；其次，任何復雜的問題可以用簡單的方式去解決，我們往往會陷入不斷給問題增加難度的復雜解法，而忽視瞭簡單直接有效的方法。 
　　“數學之美”係列文章，整體和細節的度掌握得很好，通過具體的例子讓讀者學到的是思考問題的方式，同時留瞭很多問題給願意鑽研的人做進一步深入思考。BTW，“數學之美”係列，是我在技術領域介紹中讀過的的文章之一，讓人學會如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳齣固有思維不斷去思考創新。 
　　——岑文初（淘寶開放平颱技術産品負責人） 

目錄

目錄

i　　第*版讀者贊譽 
iv　 第*版齣版說明 
vii　第*版序言 
x　　第*版序言 
xii　第*版前言 
第1章　文字和語言 vs 數字和信息　1 
文字和語言與數學，從産生起原本就有相通性，雖然它們的發展一度分道揚鑣，但是*終還是能走到一起。 
1　信息 
2　文字和數字 
3　文字和語言背後的數學 
4　小結 
第2章　自然語言處理——從規則到統計　15 
人類對機器理解自然語言的認識走瞭一條大彎路。早期的研究集中采用基於規則的方法，雖然解決瞭一些簡單的問題，但是無法從根本上將自然語言理解實用化。直到20多年後，人們開始嘗試用基於統計的方法進行自然語言處理，纔有瞭突破性進展和實用的産品。 
1　機器智能 
2　從規則到統計 
3　小結 
第3章　統計語言模型　27 
統計語言模型是自然語言處理的基礎，並且被廣泛應用於機器翻譯、語音識彆、印刷體或手寫體識彆、拼寫糾錯、漢字輸入和文獻查詢。 
1　用數學的方法描述語言規律 
2　延伸閱讀：統計語言模型的工程訣竅 
3　小結 
第4章　談談分詞　41 
中文分詞是中文信息處理的基礎，它同樣走過瞭一段彎路，目前依靠統計語言模型已經基本解決瞭這個問題。 
1　中文分詞方法的演變 
2　延伸閱讀：如何衡量分詞的結果 
3　小結 
第5章　隱含馬爾可夫模型　50 
隱含馬爾可夫模型*初應用於通信領域，繼而推廣到語音和語言處理中，成為連接自然語言處理和通信的橋梁。同時，隱含馬爾可夫模型也是機器學習的主要工具之一。 
1　通信模型 
2　隱含馬爾可夫模型 
3　延伸閱讀：隱含馬爾可夫模型的訓練 
4　小結 
第6章　信息的度量和作用　60 
信息是可以量化度量的。信息熵不僅是對信息的量化度量，也是整個信息論的基礎。它對於通信、數據壓縮、自然語言處理都有很強的指導意義。 
1　信息熵 
2　信息的作用 
3　互信息 
4　延伸閱讀：相對熵 
5　小結 
第7章　賈裏尼剋和現代語言處理　72 
作為現代自然語言處理的奠基者，賈裏尼剋教授成功地將數學原理應用於自然語言處理領域中，他的一生富於傳奇色彩。 
1　早年生活 
2　從水門事件到莫妮卡·萊溫斯基 
3　一位老人的奇跡 
....................................
5　小結 
第31章　大數據的威力——談談數據的重要性　273 
如果說在過去的40年裏，主導全球IT産業發展的是摩爾定律，那麼在今後的20年裏，主導IT行業繼續發展的動力則來自於數據。 
1　數據的重要性 
2　數據的統計和信息技術 
3　為什麼需要大數據 
4　小結 
附錄　計算復雜度　295 
第*版後記　299 
索引　302 

暫時沒有目錄，請見諒！

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