《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》是一本全面阐述如何构建健壮和准确多语种自然语言处理系统的图书，由两位资深专家编辑，集合了该领域众多尖端进展以及从广泛的研究和产业实践中总结的实用解决方案。第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础，展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量，包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索，总结、问答、提炼、处理流水线等。

毛德操/胡希明老师的大作，对Linux2.4内核做了深入简出的介绍。在文字中插入了很多内核代码片段以增进了解，是学习Linux系统内核原理的经典书籍。该PDF包含了上下两册的全部内容，高清带书签，是目前阅读感受最棒的版本。

本书是美国微软出版社授权的系列图书之一。全书分五部分： 使用ActiveX 控件、创建ActiveX组件、用Addin扩展Visual Basic 环境、访问DLL和W indowsAPI、构建Internet应用程序。书中包含共二十五章，主要内容包括：ActiveX 控件综述、各个ActiveX 控件使用详细介绍，创建ActiveX DLL、EXE、控件和文档， 如何扩展VB 环境，如何访问Windows 自带的或者其他语言编写的DLL中的API函数，开发DHTML 和IIS 应用程序、在Intern et上发布ActiveX组件。这个文件是PDF格式。原来论坛有这个文件的非PDF格式，浏览不方便，后转换成PDF且加上了详细书签。

测试驱动开发实用指南__（美）David Astels著；崔凯译_北京：中国电力出版社_P478_2004.09_11289415

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陈希孺院士的经典书籍。 《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。 《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。 《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。 总序 序 第1章 预备知识 1．1 样本空间与样本分布族 1．2 统计决策理论的基本概念 1．3 统计量 1．4 统计量的充分性 附录因子分解定理的证明 第2章 无偏估计与同变估计 2．1 风险一致最小的无偏估计 2．2 cramer-Rao不等式 2．3 估计的容许性 2．4 同变估计 附录 第3章 Bayes估计与Minimax估计 3．1 Bayes估计——统计决策的观点 3．2 Bayes估计——统计推断的观点 3．3 Minimax估计 第4章 大样本估计 4．1 相合性 4．2 渐近正态性 4．3 极大似然估计 4．4 次序统计量 第5章 假设检验的优化理论 5．1 基本概念 5．2 一致最优检验 5．3 无偏检验 5．4 不变检验 第6章 大样本检验 6．1 似然比检验 6．2 拟合优度检验 6．3 条件检验、置换检验与秩检验 第7章 区间估计 7．1 求区间估计的方法 7．2 区间估计的优良性 7．3 容忍区间与容忍限 7．4 区间估计的其他方法和理论 第8章 线性统计模型 8．1 最小二乘估计 8．2 检验与区间估计 8．3 方差分析和协方差分析 附录矩阵的广义逆 习题

陈希孺院士的经典书籍。 《广义线性模型的拟似然法(陈希孺文集)》是一本广义线性模型理论的入门用书，内容除了广义线性模型的建模方法外，主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式（极大似然估计、假设检验和拟似然估计）的大样本理论，最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。 引言 1 第1章 建模问题 5 1.1 一维广义线性回归 6 1.2 多维广义线性回归 18 第2章 广义线性回归极大似然估计的大样本理论 43 2.1 向量函数导数 44 2.2 自然联系 49 2.3 非自然联系 75 2.4 拟似然估计 100 第3章 GLM参数的假设检验 131 3.1 Wald检验 132 3.2 约束检验 135 3.3 似然比检验 139 第4章 模型的选择与诊断 143 4.1 p值或拟合优度 144 4.2 模型选择 152 4.3 诊断问题

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作者: 周炯槃/庞沁华等编 出版社: 北京邮电大学出版社 出版年: 2005-11 页数: 528 定价: 46.00元 《通信原理》(合订本)系统、深入地介绍了通信系统及通信网的基本原理及基本分析方法，是通信及信息专业的专业基础教材。全书共十一章，内容包括通信系统交通网的基本概念、确定信号及随机过程、模拟通信系统、数字基带传输、数字频带传输、信源和信源编码、信道和信道容量、信道差错控制编码、正交编码与伪随机序列及其应用、通信网的基本原理。

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