本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。

作者研究出一套用于心算的“魔数”乘法。用此乘法，只要经过大约十多个小时的学习与训练，几乎每个有初中数学基础的人都可轻易心算出100以内任何数的平方及任意两位数的乘法。这套“魔数”乘法简单易学，同时又含有深刻的数学原理，必将激起各年龄段读者对算术及数学的浓厚兴趣，特别是能够启迪中小学生对数学的理解，激发对数学的热爱，为中国培养出更多的数学精英。在第一版的基础上，作者进行了大量修改，形成了第二版。

在本书的十五讲中， 讲可以在新生 课前后做参考，介绍微积分的学科特点和学习方法；第2—6讲为一元微积分中各章的一个专题，配合各章复习课；第7讲用于一元微积分总复习阶段；第8—13讲为多元函数微积分的各章中的专题选讲，配合各章复习课； 4、15讲分别用于多元函数微积分总复习和全部微积分总回顾。每讲都有三个环节：精粹导读、阅读启示（对思想方法和对真善美的启示）、问题解决（对章节中的问题的探究、对习题性质和解题策略的研究），各讲 在附录中提供两套模拟练习卷（“一题一类复习卷”和“一题一型复习卷”）。希望这些内容，可以增进学习方法和学习资源多样化的可能性。

本书深入浅出地详细讲解了概率论与数理统计方面的基础知识及相关应用，内容涵盖概率论、随机变量、特殊分布、估计、假设检验、基于正态分布的推断、数据类型、双样本推断、拟合优度检验、回归、方差分析、随机区组设计、非参数统计、析因数据等。

本书是一本供非数学专业使用的概率论与数理统计教材. 全书共分为十章，内容包括随机事件和概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、统计软件SPSS简介. 每一章节后面有相当数量的习题，在书末配有参考答案，供读者参考. 为了使学生对这门课程在现实生产、生活中的应用有一个感性的认识，在每一章的 都提供了一篇课外拓展阅读，以提高学习兴趣和应用意识.章 随机事件和概率第二章 离散型随机变量及其分布第三章 连续型随机变量及其分布第四章 随机变量的数字特征第五章 大数定律和中心极限定理第六章 数理统计的基本概念第七章 参数估计第八章 假设检验第九章 方差分析与回归分析 第十章 Python基础及其在概率论与数理统计中的应用

本书分为复变函数和积分变换两部分： 复变函数部分包括复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、解析函数的级数理论、留数； 积分变换部分包括傅里叶变换和拉普拉斯变换等。本书每章末都配有思维导图和精选习题，方便读者复习掌握和检验学习效果。除此以外，书中还设计了数学家简介、数学实验等版块，以增强数学底蕴，提高学习兴趣。本书中性质等相关证明过程详细，注重数学思想、方法和技巧的运用，有利于培养学生灵活多样、举一反三的科学素质。本书中附有二维码，扫码可查看常用函数的积分变换简表和习题答案，供读者参考。本书可供高等学校理工科相关专业作为教材使用，也可作为任课教师的教学参考书，还可供有关工程技术人员参考使用。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

由中共广州南沙经济技术开发区工作委员会政策研究和创新办公室组织编写的《全球溯源中心—— 数字经济时代的南沙方案》一书，对我国发展溯源体系做出了较高水平的诠释，有助于我国数据基础制度的建设。本书基于“全球溯源中心”实践，遵循了提出问题、分析问题和解决问题的思路，以全球溯源中心建立的背景和意义为出发点，详细介绍了溯源中心的发展现状与溯源理论体系，着重从技术、平台、标准体系与法律制度四个维度分析溯源中心的运行模式，再将问题回归实践，并附上最新案例。更难得的是，该书还讨论了与溯源中心相关的前瞻性问题， 开展了“ 数据权益分配、国际规则、离岸贸易、碳排放、DEPA（数字经济伙伴关系协定）”等一系列前沿专题研究。《全球溯源中心——数字经济时代的南沙方案》一书既可以为决策者提供咨询参考，也可以成为从事溯源相关工作的人员手头常备的工具书，还可以作为数字经济领域相关研究者开展深入研究的基础书籍。

\"为满足高等职业院校新的教育教学改革的需要，根据不同专业对数学内容提出的要求，编者对高职数学课程进行新的课程改革，编写了本教材。本书主要内容包括初等数学、电工基础数学、一元函数的微积分四部分。其中，初等数学部分包括数的运算、线性方程组及其解法、一元二次方程及其解法，电工基础数学部分包括三角函数及其应用、复数及其应用，一元函数微积分部分包括函数与极限、导数及其应用、积分及其应用。本书可以作为高职高专院校电力类、动力类、机电类等专业的数学教材，也可以作为其他工科类专业及相关行业从业人员的参考用书。\"

本书根据培养综合职业能力创新型技能人才需求进行编写，在保持高等数学理论系统性与科学性的基础上，突出实用性与应用性，通过思维导图构建高等数学知识框架，融合数学格言、数学文化等数学素养元素，并应用Matlab软件演示解决实际数学问题，配套演示视频和丰富的习题及参考答案。本书主要内容包括函数与极限、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、向量与空间解析几何、多元函数微积分、无穷级数。本书可作为高等职业教育高等数学课程的教材。

本书围绕数据模型及计算主线，按共性算法案例、数据工程领域中数据计算案例展开.第1章（概述篇）概述了数据建模与计算的思想与方法，提出了数据建模的多模型融合思想和数据计算的多算法集成策略，让模型和算法点亮数据的光芒.第2章到第6章（共性算法篇）例举了若干共性数据计算方法，包括几何模型重建、图像处理中的优化算法、数值微分算法、主成分分析方法与改进、数据拟合的梯度型优化算法.第7章到第17章（数据建模与计算篇）围绕统计生成性模型与数据机理模型融合、多算法集成创新主线，例举了十一个数据工程领域数据建模与计算的案例，涉及医学、金融、量化投资、图像处理、智能决策、音乐流派分类、疫情数据分析、功能服装设计、海洋数据分析等领域的数据分析及应用.后记概括了本书的主要特点和核心内容，强调了数据模型融合和算法集成是上策，对未来进一步完善本书内容进行了展望.《BR》本书的共性算法案例和数据工程领域的建模案例独立成章，读者可以自由选择感兴趣的章节研读.为便于读者阅读和学以致用，本书封底提供了二维码扫码方式以获取案例的程序代码和彩图.