《数学分析原理》是一部现代数学名著，一直受到数学界的推崇。作为Rudin的分析学经典著作之一，该书在西方各国乃至我国均有着广泛而深远的影响，被许多高校用做数学分析课的必选教材。全书涵盖了高等微积分学的丰富内容，精彩的部分集中在基础拓扑结构、函数项序列与级数、多变量函数以及微分形式的积分等章节。第三版经过增删与修订，更加符合学生的阅读习惯与思考方式。

本书是一本风靡全球的公司理财学教科书。它以独特的视角、完整而有力的观念重新构建了公司理财学的基本框架。全书围绕以NPV分析为主干的价值评估这条主线，紧密结合理财实践的需要，精选了公司理财的基本概念与观念、财务报表与长期财务计划、未来现金流量估价、资本预算、风险与报酬、资本成本与长 期财务政策、短期财务计划与管理、国际公司理财等方面的核心内容。作者以平实的语言，配以丰富的案例、举例，系统、扼要、有效地传达了公司理财的基本观念、基本方法和实务技能。

《UEFI原理与编程》是国内首部UEFI专著，由资深UEFI专家兼布道者撰写，英特尔中国研究院院长吴甘沙强烈推荐！

《UEFI原理与编程》以实战为导向，面向UEFI的使用者和开发者，首先细致地介绍了UEFI的系统组成、启动过程、优点，以及各种系统中的开发环境搭建；然后深入剖析了UEFI的工作原理，包括UEFI工程模块、各种协议、基础服务、事件、硬盘和文件系统等内容；最后讲解了UEFI的开发，涉及UEFI服务的开发、UEFI驱动的开发、多任务应用的开发、网络应用的开发、GUI应用的开发，以及如何用C++和C标准库开发UEFI应用，等等。

【名家推荐】

6年前，正华还是英特尔中国研究院并行编程团队的一员虎将。他话虽不多，但勤于思考，用心钻研，技术扎实。不觉已是六年，正华转战UEFI，取得了斐然成绩，并且笔耕不辍成就此书。我非常感佩于正华的严谨治学态度，本书几易其稿，反复修改了近一年，凝聚了他的学识和心血。过去十几年，UEFI的应用场景从PC扩展到手机、嵌入式甚至物联网设备，极大地缩短了系统开发时间，在安全性、兼容性、可扩展性和易用性上都各具亮点。矢志享受驾驭硬件之趣的同学们，请翻开此书，系统上电，在作者真诚的分享中，开始与硬件的亲密接触。

—— 吴甘沙 英特尔中国研究院院长

本书结合了定性方法与定量方法的特点：介绍了定性比较分析法的认识论基础、关键特征和设想、优势以及定性比较分析技术的五种用途等；系统地阐述了QCA方法在案例和变量选择中的关键标准和程序，包括相似系统与相异系统设计等；分别介绍了清晰集定性比较分析法（csQCA）、多值集定性比较分析法（mvQCA）、模糊集定性比较分析法（fsQCA）的相关内容。另外，本书系统地介绍了csQCA、mvQCA、fsQCA等方法在已有研究中应用的实例等。

机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习的内容全面的教科书，其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核机器，图模型，贝叶斯估计和统计检验。

机器学习正在迅速成为计算机科学专业的学生必须掌握的一门技能。本书第3版反映了这种变化，增加了对初学者的支持，包括给出了部分习题的参考答案和补充了实例数据集（提供在线代码）。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

本书讲述了以下五个部分的内容：商业模式画布，一种描述商业模式，分析商业模式和设计模式的工具；基于领先商业思想家的商业模式式样；帮助你设计商业模式的技术；通过商业模式视角重新解读策略；一个帮你设计创新商业模式的通用过程，这一过程用到了本书中所有的概念、技术和工具。最后提供了五个供探讨的关于商业模式主题的展望。

本书是一本关于商业模式创新的、实用的、启发性的工具书。

本书既是一本全面而系统地讲解反汇编与逆向分析技术的安全类专著，又是一部深刻揭示C++内部工作机制的程序设计类著作。理论与实践并重，理论部分系统地讲解了C++的各种语法特性和元素的逆向分析方法和流程，重在授人以渔；实践部分通过几个经典的案例演示了逆向分析技术的具体实施步骤和方法。

全书共分为三大部分：第一部分主要介绍了VC++6.0、OllyDBG和反汇编静态分析工具的使用，以及反汇编引擎的工作原理；第二部分以C/C++语法为导向，以VC++6.0为例，深入解析了每个C/C++知识点的汇编表现形式，包括基本数据类型、表达式、流程控制语句、函数、变量、数组、指针、结构体、类、构造函数、析构函数、虚函数、继承和多重继承、异常处理等，这部分内容重在修炼“内功”，不仅讲解了调试和识别各种C/C++语句的方法，而且还深入剖析了各知识点的底层机制；第三部分是逆向分析技术的实际应用，通过对PEiD、“熊猫烧香”病毒、OllyDBG调试器等的逆向分析将理论和实践很好地融合在了一起。

本书适合所有软件安全领域的工作者、想了解C++内部机制的中高级程序员，以及对Windows底层原理感兴趣的技术人员阅读。

本书是诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨教授的经典著作《全球化及其不满》的重著改版，新增一半的篇幅讲述了特朗普时代在美国出现的全球化逆潮。在过去的十多年间，本书成为探讨全球化问题的公认基准。在旧版中，斯蒂格利茨教授向我们揭示了国际货币基金组织、世界银行、关贸总协定这些原本旨在帮助发展中国家的机构是如何伤害发展中国家的利益的。十多年过去了，全球化仍然在被导向错误的方向，它为以美国为首的发达国家带来了不平等，并引发了剧烈的政治动荡。

本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：

程度中心性：哪些是明星人物？哪些是边缘者？程度中心性回答类似问题。这是最为人们理解的社会网络测量指标。以微博为例，程度中心性就是粉丝的数量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。

亲近中心性：亲近中心性通过点与其他点的距离来测量。那些在社交网络中经常与人互动、人际关系颇好的人，比如公司中的八卦传播者，往往亲近中心性得分较高。

居间中心性：节点的居间程度，表示一个网络中经过该点最短路径的数量。在网络中，节点的居间程度越大，那么它在节点相互之间的信息传播起到的作用也就越大。在两个社会网络之间的人，比如跨界者，往往拥有较高的居间中心性。

特征向量中心性：那些在社交网络中沉默却拥有极大权力的人物，如《教父》中的主人翁柯里昂。社会网络研究者将他们称为“灰衣主教”。特征向量中心性就是找出他们的办法。基本原理是，一个有着高特征向量中心性的行动者，与他建立连接的很多行动者往往也被其他很多行动者所连接。在社交网络中，有这样一种人，很多明星与其做朋友，即使他沉默不语，也可能是一位重要的人物。

社会网络分析不仅仅在节点层面测量。第4章、第5章介绍如何分析群体。其中，第4章主要介绍社群划分的基础知识：如何将庞大的社会网络划分为小的组块？如何利用社会网络中的结构洞牟利？如何进行三元组普查与分析？例如，如何通过岛屿方法逐步找出推特上埃及革命的成千上万条转发的核心人物？又如，如何评估埃及革命中一个人的信息传播能力？显然，如果你的朋友们相互信任，将比那种一个明星发言，粉丝们单纯收听的星形网络传播能力更强。第5章主要介绍二模网络与多模网络的基础知识。关系还会存在于不同类型的主体之间，比如公司雇佣员工、投资者购买公司股票、人们占有信息与资源等。这些关系称为二模关系。现实生活中的关系往往是二模或多模。比如在微博上，可以通过你的兴趣、地域、使用的标签来为你推荐新的朋友，或者基于你对一些公共事件的看法，将你划分到特定政治群体中，这些都是基于二模或多模网络的分析得出的。

第6章是全书最精彩的部分，关注信息如何传播，初步展示分析动态社会网络发展的建模技巧。一条微博如何从一两个人关注突然成为流行用语？作者在实验中发现，当网络密度接近7%的时候，将从线性增长（每次增加一条连接）转化为病毒式扩散，也就是说，如果转发一条微博、加入一个网络社群等的人数比例达到7%，其他人将会在关键阶段马上跟进。这是一个推动脸谱走出哈佛大学的神奇数字。脸谱一步一步地跃迁，总是遵循一个规则——在一个社群里到达饱和点之后才移入一个更大的社群。作者通过手写Python算法，为读者打开动态社会网络与网络仿真的大门——我们如何用算法来模拟人类社会各类关系的变迁？有了自己亲手实践算法的经验，读者未来使用netlogo等网络仿真软件，将更加得心应手。

对于初学者来说，第4~6章这三章有一定难度，需要同时理解社会科学与编程技巧两方面知识。第7章则简单明了，主要介绍获取网络数据的入门知识。如果希望深入了解，可以阅读作者推荐的相关资源。附录A介绍收集社会网络分析所需数据的传统方法、伦理准则与相关API。附录B介绍如何安装本书涉及的相关软件，如NetworkX、matplotlib等。

总而言之，作为一本技术非常新颖的入门读物，本书通俗易懂，基于Python进行分析使得其灵活性变得更高。可以说，本书令学习者从一开始就具有上手实践的能力，除介绍网络数据获取技巧、网络抽样方法、网络在个体与群体两个层面的基本属性之外，还涉及目前日益热门的网络模拟方法，融合基础理论与算法于一身。简约却不简单，上升空间非常大！无论你是对社会网络感兴趣的大众读者，还是社会网络的专业研究者、开发者，相信本书都会在社会网络的理论与实践两方面给予启发！

《中级宏观经济学》代表了一种由学生和老师共同参与发展的全新教学解决方案。全书极具现代形式，文字简洁，通过微观基础和真实商业周期模型，清晰地阐述了宏观经济学的理论和运用。《中级宏观经济学》包括一整套学习辅助以适应不同类型的学习者，乐考卡中包括每一章的学习目标、本章小结、关键概念、等式和图表等栏目，可以强化和巩固学生的学习和理解。

《中级宏观经济学》适用于高等院校经济类、管理类专业本科生、研究生以及经济领域从业人员和经济学爱好者。

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