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问 系统的学习数学需要看哪些书知乎
匿名 1. 什么是数学 作者 : [美] R·柯朗 H·罗宾 著/I·斯图尔特修订 复旦大学出版社 评语 : 数学专业众人推荐 2. 古今数学思想 作者: [美] 莫里斯•克莱因 译者: 张理京 / 张锦炎 / 江泽涵 上海科学技术出版社 评语：Chievo（数学专业）：是一本讲数学史的书；个人认为它是给数学专业的人的人看的 十九世纪以前的部分比较简单，但是这一部分的数学太过古老，学了实在没有什么用处（对数学专业的想了解数学的发展倒是很有用的）；十九世纪以后的部分难度就比较大了，还是不太适合。 3. 数学——它的内容、方法和意义 作者: А.Д.亚历山大洛夫 译者: 孙小礼 / 赵孟养 / 裘光明 / 严士健 科学出版社 评语：Chievo（数学专业）推荐：第一章确实有一部分是这样内容，往后看会越来越少的，起那些东西总共也没即几段话，跳过就行了。至于难度，我觉得高中毕业的理科生应该没什么问题。 4. 从一到无穷大 作者 : [美] G. 伽莫夫 出版社 : 科学出版社 评语 : 数学入门推荐 5. 统计学的世界（第五版） 作者 : David S. Moore/William I. Notz 中信出版社 评语 : lang推荐：统计学入门 6. 女士品茶：20世纪统计怎样变革了科学 作者 : 萨尔斯伯格 (SalsburgDavid) 中国统计出版社 评语 : 统计学史的入门，凌凌期推荐：没有过多专业的知识，更多的是科普介绍，统计学的哲学思想。很好的一本书，我上《概率论》时，老师推荐的。 7. 如何求解问题：现代启发式方法 作者 : Zbigniew Michalewicz/David B.Fogel 中国水利水电出版社 评语 : Ren（演化计算）推荐：很适合入门 8. 初等数论 作者：潘承洞,潘承彪 北京大学出版社 评语：凌凌期推荐：如果你喜欢数论，就学学这本书吧，比较系统。当然可以只接触趣味数论的书，那也有很多。 9. 离散数学及其应用 作者 : （美）罗森 著，袁崇义 等译 机械工业出版社 评语 : obtuseSword推荐：深入浅出，仅需要高中知识，我就是高中开始学的，数学从不及格升到了班级第一，主要是这本书能让人学会数学思维，以及引起对数学的兴趣。 10. 博弈论基础 作者 : 高峰 罗伯特·吉本斯 中国社会科学出版社 评语 : einheriar推荐：推荐一本博弈论的吧：罗伯特.吉本斯的《博弈论基础》。一个小绿皮册子，比较好读，对数学要求不高^^如果看完不过瘾的话，推荐Tirole的那本《博弈论》，不过这个应该超标了吧…… 11. 具体数学 作者: [美] Ronald L. Graham / Donald E. Knuth / Oren Patashnik 机械工业出版社 评语：RomanGol（计算机数学）推荐：不讲太多的计算机知识但是里面的思想都是不朽的。 12. 哥德尔、艾舍尔、巴赫--集异璧之大成 作者: [美] 侯世达；译者: 郭维德 等 出版社: 商务印书馆 评语：RomanGol（计算机数学）推荐：不讲太多的计算机知识但是里面的思想都是不朽的。 13. 微积分 作者: [美]D.休斯.哈雷特,A.M.克莱逊 译者: 胡乃冏 邵勇 徐可 马志鹏 徐刚 高等教育出版社 eeswah（微积分）推荐：太经典了，门槛真的很低，但是看完后数学思维和能力提高真的很大，神书啊。 14. 数学分析 作者: [美]Tom M. Apostol 译者: 邢富冲 / 邢辰 / 李松洁 / 贾婉丽 机械工业出版社 评语：推华东师范大学编的那本，蓝皮，高教出版社出版。 15. 历届CMO中国数学奥林匹克试题集1986-2009 作者 : 刘北兴 哈尔滨工业大学出版社 评语 : 王世强（材料成型及控制工程）推荐
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问 学习汽车设计的书籍有哪些
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问 机动车学习驾驶人在道路上学习驾驶的时候怎么做？
莪,有罪 根据《机动车驾驶证申领和使用规定》139号令第三十八条规定：申请人在场地和道路上学习驾驶，应当按规定取得学习驾驶证明。学习驾驶证明的有效期为三年，申请人应当在有效期内完成科目二和科目三考试。未在有效期内完成考试的已考试合格的科目成绩作废。学习驾驶证明可以采用纸质或者电子形式，纸质学习驾驶证明和电子学习驾驶证明具有同等效力。申请人可以通过互联网交通安全综合服务管理平台打印或者下载学习驾驶证明。第三十九条规定：申请人在道路上学习驾驶，应当随身携带学习驾驶证明，使用教练车或者学车专用标识签注的自学用车，在教练员或者学车专用标识签注的指导人员随车指导下，按照公安机关交通管理部门指定的路线、时间进行。参考资料搜狗百科.搜狗百科[引用时间2017-12-24]
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问 求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。
陈某人 个人建议如下： 第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。 参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。 第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。现在已经进入大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不适用于 参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》 王斌 译著。 第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。 参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 著。 另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。 推荐入门时先看浙江大学王灿老师的数据挖掘课程，网上搜下。 期待与你一起学习数据挖掘，共同揭开数据之美。望采纳。
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匿名用户 
伪君子 
他予她梦 
