面向對象編程中編寫表示現實世界中的事物和情景的類，並基於這些類來創建對象。編寫類時，定義一大類對象都有的通用行為。基於類創建對象 時，每個對象都自動具備這種通用行為，然后可根據需要賦予每個對象獨特的個性。使用面向對象編程可模擬現實情景。根據類來創建對象稱為實例化 ，指定可在實例中存儲什么信息，定義可對這些實例執行哪些操作。編寫一些類來擴展既有類的功能，讓相似的類能夠高效地共享代碼。把自己編寫的類存儲在模塊中，並在自己的程序文件中導入其他程序員編寫的類。
函數是帶名字的代碼塊，用於完成具體的工作。要執行函數定義的特定任務，可調用 該函數。需要在程序中多次執行同一項任務時，無須反復編寫完成該任務的代碼，只需要調用執行該任務的函數，讓Python運行其中的代碼即可。你將發現，通過使用函數，程序編寫、閱讀、測試和修復起來都更加容易。你還將學習向函數傳遞信息的方式；學習如何編寫主要任務是顯示信息的函數，以及旨在處理數據並返回一個或一組值的函數；最后，學習如何將函數存儲在稱為模塊 的獨立文件中，讓主程序文件的組織更為有序。
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《Python編程從入門到實踐第2版》中文PDF+英文PDF+源代碼+埃里克
《Python編程從入門到實踐第2版》中文PDF，730頁，有詳細書簽目錄，文字可以復制；《Python編程從入門到實踐第2版》英文PDF，548頁，有詳細書簽目錄，文字可以復制；配套源代碼、練習答案；埃里克馬瑟斯;袁國忠譯
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《Python編程從入門到實踐第二版》分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括強大的Python庫和工具，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的2D游戲、利用數據生成交互式的信息圖以及創建和定制簡單的Web應用，並幫助讀者解決常見編程問題和困惑。第2版進行了全面修訂，簡化了Python安裝流程，新增了f字符串、get()方法等內容，並且在項目中使用了Plotly庫以及新版本的Django和Bootstrap，等等。第2版沿襲第1版講解清晰透徹、循序漸進的特點，並全面升級。第一部分“基礎知識”新增Sublime Text、f字符串、大數表示法和常量表示法等主題，並且更准確地描述了Python語言的細節。第二部分“項目”采用更簡明的結構、更清晰的語法以及更流行的庫和工具，如Plotly和新版本的Django。
數據可視化 指的是通過可視化表示來探索數據。它與數據分析 緊密相關，而數據分析指的是使用代碼來探索數據集的規律和關聯。數據集可以是用一行代碼就能表示的小
型數字列表，也可以是數千兆字節的數據。漂亮地呈現數據並非僅僅關乎漂亮的圖片。通過以引人注目的簡單方式呈現數據，能讓觀看者明白其含義：發現數據集中原
本未知的規律和意義。所幸即便沒有超級計算機，你也能夠可視化復雜的數據。鑒於Python的高效性，使用它在筆記本電腦上就能快速地探索由數百萬個數據點組成的數據集。數據點並非必須是數。
學習如何在程序中使用input() 來讓用戶提供信息；如何處理文本和數的輸入，以及如何使用while 循環讓程序按用戶的要求不斷運行；多種控制while 循環流程的方式：設置活動標志、使用break 語句以及使用continue 語句；如何使用while循環在列表之間移動元素，以及如何從列表中刪除所有包含特定值的元素；如何結合使用while 循環和字典。
函數讓你能夠將程序分成多個很小的部分，每部分都負責完成一項具體任務。你可以根據需要調用同一個函數任意次，還可將函數存儲在獨立的文件中。使用函數可讓你編寫的代碼效率更高、更容易維護和排除故障，還可在眾多不同的程序中重用。
基礎《Python 快速入門第3版》PDF習題及代碼
《Python 快速入門第3版》高清中文PDF，500頁，帶書簽，文字可復制；英文PDF，473頁，帶目錄，文字可復制；配套源代碼和習題答案。
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我們在學習python時，希望能夠快速入門，然后把它作為工具，應用到數據分析和機器學習等領域，它已強大到足以應對從底層系統資源到應用程序（如深度學習）的方方面面。它既簡潔、優雅又功能完備，還擁有龐大的由庫和框架構成的生態系統。Python程序員的需求量很大，不熟練掌握Python顯然不行！
Python專業人士Naomi Ceder編寫的Python語言的綜合指南。配有大量貼切的示例和邊做邊學的習題，有助於掌握每一個重要概念。主要內容 明確涵蓋Python 3。 全面介紹核心庫、包和工具。 配備精深的習題。新增5章與數據科學相關的內容。
Python快速入門基於Python 3.6編寫。分為4部分，第一部分講解Python的基礎知識，對Python進行概要的介紹；第二部分介紹Python編程的重點，涉及列表、元組、集合、字符串、字典、流程控制、函數、模塊和作用域、文件系統、異常等內容；第三部分闡釋Python的特性，涉及類和面向對象、正則表達式、數據類型即對象、包、Python庫等內容；第四部分關注數據處理，涉及數據文件的處理、網絡數據、數據的保存和數據探索，最后給出了相關的案例。
框架結構清晰，內容編排合理，講解循序漸進，並結合大量示例和習題，可以快速學習和掌握Python，既適合Python初學者學習，也適合作為專業程序員的簡明Python參考。
把你自己總結的所有重要的知識點和公式都寫出來, 以便記憶. 雖說數學不是死記硬背, 但也有一些關鍵的公式和方法, 最好是你能自己寫得出來. 好記性不如爛筆頭嘛! 通常來說, 做總結足以鞏固和加強你對所學知識的理解. 這也是我沒有在每一章的結尾部分做要點總結的主要原因.
闡述了求解微積分的技巧, 詳細講解了微積分基礎、極限、連續、微分、導數的應用、積分、無窮級數、泰勒級數與冪級數等內容，旨在教會讀者如何思考問題從而找到解題 所需的知識點, 着重訓練解答問題的能力。
《普林斯頓微積分讀本》中文PDF+英文PDF
《普林斯頓微積分讀本》中文PDF，673頁，帶書簽目錄，文字可以復制；《普林斯頓微積分讀本》英文PDF，753頁，帶書簽目錄，文字可以復制；
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如果你自己去做, 那將會更有價值. 嘗試自己做一些類似的考試題, 比如你們學校以前的期末試題, 並在恰當的條件下進行測驗. 這將意味着遵守不間斷, 不吃飯, 不看書, 不打手機, 不發電子郵件, 不發信息等諸如此類的考試規則. 完成之后, 再看看你是否可以得到一套標准答案來評閱試卷, 或請人幫你評閱.
一般而言, 函數的圖像只有一點比較特殊：它必須滿足垂線檢驗. 這並沒有要求特別多. 圖像可以散落四處：這里有一部分, 那里有一條垂直漸近線, 或者隨心所欲地在各處散落任意個不連續的點. 所以現在我們想要看看, 如果對函數圖像要求略微多一點會發生什么：我們將要討論兩種類型的光滑性. 首先是連續性, 直覺告訴我們, 連續函數的圖像必須能一筆畫成. 其次是可導性, 直覺上, 在可導函數的圖像中不會出現尖角. 在這兩種情形中, 我們都將深入地討論其定義, 並了解滿足這些特殊要求的函數具有的一些性質.
全3冊《程序員的數學》中文PDF+《統計學七支柱》中文PDF
《程序員的數學》 中文PDF，帶目錄，248頁，文字可復制。《程序員的數學概率統計》中文PDF，帶書簽，422頁，文字可復制，第2冊，平岡和幸/堀玄 著，
《程序員的數學線性代數》中文PDF，帶目錄，387頁，文字可復制，第3冊，平岡和幸/堀玄 著，《統計學七支柱》，中文PDF，帶目錄，147頁，文字可復制。
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優點：聯系實際，講解細致，例題多，聯習多 不足： 公式符號有些與國內教材不同； 例題太多，時間有限讀不完了； 習題太TM的多了； 有些知識點在例題和習題里，不做就不知道
《概率論基礎教程第9版》中文PDF+習題解答+《概率導論第2版》PDF
《概率論基礎教程第9版》中文PDF，426頁，帶目錄，文字可復制；英文PDF，484頁，帶書簽，文字可復制；配套習題答案。《概率導論第2版》中文PDF，456頁，帶目錄，文字可復制。
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機器學習會涉及到優化內容，凸優化內容非常豐富。理論部分不僅涵蓋了凸優化的所有基本概念和主要結果，還詳細介紹了幾類基本的凸優化問題以及將特殊的優化問題表述為凸優化問題的變換方法，這些內容對靈活運用凸優化知識解決實際問題非常有用；應用部分分別介紹凸優化在解決逼近與擬合、統計估計和幾何關系分析這三類實際問題中的應用；算法部分依次介紹求解無約束凸優化模型、等式約束凸優化模型以及包含不等式約束的凸優化模型的經典數值方法，以及如何利用凸優化理論分析這些方法的收斂性質。
學習參考《凸優化》中文版PDF+英文版PDF+習題題解
《凸優化》中文PDF，715頁，帶書簽目錄；英文PDF，732頁，帶書簽目錄；配套習題題解。
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數據挖掘、機器學習、深度神經網絡都會涉及到的最優化理論，機器學習、深度學習的核心是算法模型，而最優化的任務就是告訴模型應該學什么、怎么學，所以在很多情況下，會將最優化作為算法模型的一部分。最優化的任務就是調整參數，向着好的方面調，假如沒有最優化，模型就不知道該怎么學習而導致停滯不前。
《最優化導論第4版》PDF中英文+習題答案
《最優化導論第4版》中文PDF，428頁，帶目錄，文字可復制；英文PDF，642頁，帶目錄，文字可復制。配套習題題解。
《最優化導論第四版》深入淺出，有必要的推導，直觀的解釋而且還不啰嗦。很多問題的引入都非常自然，從要處理什么問題出發。它是一本難度中上的最優化書籍。很詳細得講了非常多個概念，就一個概念中延伸出很多其它的小問題和小概念，非常實用和全面。
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《機器學習(周志華)》PDF+課件+學習筆記+習題部分解答代碼
《機器學習》PDF，周志華著，443頁，帶書簽目錄，文字可以復制。
配套《機器學習》筆記；配套《機器學習》課件；配套《機器學習》習題部分解答及代碼。
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機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域，認真看了《機器學習》前面9章，基本上對算法原理，優點缺點，適用條件講得非常清楚，詳略得當。
《機器學習》共16 章，大致分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等.前3章之外的后續各章均相對獨立, 可根據自己的興趣和時間情況選擇使用.
面向程序員介紹了編程中常用的數學知識，借以培養初級程序員的數學思維。無須精通編程，也無須精通數學，只要具備四則運算和乘方等基礎知識，即可閱讀。講解了二進制計數法、邏輯、余數、排列組合、遞歸、指數爆炸、不可解問題等許多與編程密切相關的數學方法，分析了哥尼斯堡七橋問題、高斯求和、漢諾塔、斐波那契數列等經典問題和算法。引導深入理解編程中的數學方法和思路。附錄介紹機器學習的基礎知識，內容涉及感知器、損失函數、梯度下降法和神經網絡，旨在帶領走進機器學習的世界。
《程序員的數學第2版》PDF+結城浩
《程序員的數學第2版》中文PDF，436頁，有書簽，文字可復制
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學習數學歸納法。數學歸納法只需要兩個步驟就能證明無窮的斷言。舉例介紹使用循環不變式寫出正確的循環。學習排列組合等計數方法。計數的關鍵在於“認清對象的性質”。學習自己定義自己的遞歸，通過漢諾塔、斐波那契數列、分形圖形等，練習從復雜事物中發現遞歸結構。學習指數爆炸。計算機也很難解決含有指數爆炸的問題。我們將在這里思考研究如何將指數爆炸為我所用，解決大型問題。另外將以二分法檢索為例，學習將問題空間一分為二的意義。以停機問題為例，來說明許多程序上的問題是計算機如何發展都解決不了的。也會學到反證法和對角論證法。
