《浪潮之巅（第3版）》不是一本科技产业发展历史集，而是在这个数字时代，一本IT人非读不可，而非IT人也应该拜读的作品。
一个企业的发展与崛起，并不只是空有领导强人即可达成。任何的决策、同期的商业环境，都在都影响着企业的兴衰。《浪潮之巅》不只是一本历史书，除了讲述科技企业的发展规律，对于华尔街如何左右科技公司，以及金融风暴对科技产业的冲击，也多有着墨。此外，这本书也着力讲述很多尚在普及或将要发生的，比如微博和云计算，以及对下一代互联网科技产业浪潮的判断和预测。因为在极度商业化的今 天，科技的进步和商机是分不开的。
诚如作者所言：“人的商业知识和眼光不是天生的，需要不断地、有心地学习。经过多年的学习、思考和实践，我认定这样一个规律，就是：科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。每一个人都应该看清楚浪潮，赶上浪潮，如此，便不枉此生。”

　　吴军，博士，毕业于清华大学和美国约翰·霍普金斯大学，是自然语言处理和搜索专家，硅谷风险投资人。获奖畅销书《浪潮之巅》及《数学之美》的作者。
　　吴军博士是谷歌公司早期员工之一。在谷歌，他和辛格（美国工程院院士，世界搜索专家）、Matt Cutts（谷歌反作弊官方发言人）等三位同事一起开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得谷歌工程奖。2003年，他和谷歌全球架构的总工程师朱会灿博士等共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。在谷歌期间，他还领导了许多研发项目，得到了当时公司首 席执行官埃里克?施密特和创始人谢尔盖·布林的高度评价。
　　2010年—2012年，他加盟腾讯公司，出任负责搜索和搜索广告的副总裁，同时担任国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人。2012年回到谷歌，负责开发了被认为是“下一代搜索”的谷歌自动问答系统。同年，他作为创始合伙人共同创立了中关村硅谷风险投资基金（ZPark Venture）。
　　吴军博士在国内外发表过数十篇论文，曾获得全国人机语音智能接口会议的论文奖和Eurospeech的论文奖。他还获得了十余项美国和国际专利。
　　吴军博士还担任约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事和校国际事务委员会顾问，他也长期担任中国工业和信息化部的专家顾问。同时，他也是数家投资基金、创业公司的董事和顾问。

i　　一版读者赞誉
iv　 二版出版说明
vii　一版序言
x　　二版序言
xii　二版前言

第 1章　文字和语言 vs 数字和信息　1
　　文字和语言与数学，从产生起原本就有相通性，虽然它们的发展一度分道扬镳，但是**终还是能走到一起。
　1　信息
　2　文字和数字
　3　文字和语言背后的数学
　4　小结

第 2章　自然语言处理——从规则到统计　15
　　人类对机器理解自然语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法，虽然解决了一些简单的问题，但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后，人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理，才有了突破性进展和实用的产品。
　1　机器智能
　2　从规则到统计
　3　小结

第3章　统计语言模型　27
　　统计语言模型是自然语言处理的基础，并且被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。
　1　用数学的方法描述语言规律
　2　延伸阅读：统计语言模型的工程诀窍
　3　小结

第4章　谈谈分词　41
　　中文分词是中文信息处理的基础，它同样走过了一段弯路，目前依靠统计语言模型已经基本解决了这个问题。
　1　中文分词方法的演变
　2　延伸阅读：如何衡量分词的结果
　3　小结

第5章　隐含马尔可夫模型　50
　　隐含马尔可夫模型**初应用于通信领域，继而推广到语音和语言处理中，成为连接自然语言处理和通信的桥梁。同时，隐含马尔可夫模型也是机器学习的主要工具之一。
　1　通信模型
　2　隐含马尔可夫模型
　3　延伸阅读：隐含马尔可夫模型的训练
　4　小结

第6章　信息的度量和作用　60
　　信息是可以量化度量的。信息熵不仅是对信息的量化度量，也是整个信息论的基础。它对于通信、数据压缩、自然语言处理都有很强的指导意义。
　1　信息熵
　2　信息的作用
　3　互信息
　4　延伸阅读：相对熵
　5　小结

第7章　贾里尼克和现代语言处理　72
　　作为现代自然语言处理的奠基者，贾里尼克教授成功地将数学原理应用于自然语言处理领域中，他的一生富于传奇色彩。
　1　早年生活
　2　从水门事件到莫妮卡·莱温斯基
　3　一位老人的奇迹

第8章　简单之美——布尔代数和搜索引擎　82
　　布尔代数虽然非常简单，却是计算机科学的基础，它不仅把逻辑和数学合二为一，而且给了我们一个全新的视角看待世界，开创了数字化时代。
　1　布尔代数
　2　索引
　3　小结

第9章　图论和网络爬虫　89
　　互联网搜索引擎在建立索引前需要用一个程序自动地将所有的网页下载到服务器上，这个程序称为网络爬虫，它的编写是基于离散数学中图论的原理。
　1　图论
　2　网络爬虫
　3　延伸阅读：图论的两点补充说明
　4　小结

第 10章　PageRank——Google的民主表决式网页排名技术　98
　　网页排名技术PageRank是早期Google的杀手锏，它的出现使得网页搜索的质量上了一个大的台阶。它背后的原理是图论和线性代数的矩阵运算。
　1　PageRank 算法的原理
　2　延伸阅读：PageRank的计算方法
　3　小结

第 11章　如何确定网页和查询的相关性　104
　　确定网页和查询的相关性是网页搜索的根本问题，其中确定查询中每个关键词的重要性有多高是关键。TF-IDF是目前通用的关键词重要性的度量，其背后的原理是信息论。
　1　搜索关键词权重的科学度量TF-IDF
　2　延伸阅读：TF-IDF的信息论依据
　3　小结

第 12章　有限状态机和动态规划——地图与本地搜索的核心技术　111
　　地图和本地服务中要用到有限状态机和动态规划技术。这两项技术是机器智能和机器学习的工具，它们的应用非常广泛，还包括语音识别、拼写和语法纠错、拼音输入法、工业控制和生物的序列分析等。
　1　地址分析和有限状态机
　2　全球导航和动态规划
　3　延伸阅读：有限状态传感器
　4　小结

第 13章　Google AK-47的设计者——阿米特·辛格博士　121
　　在所有轻武器中**有名的是AK-47冲锋枪，因为它从不卡壳，不易损坏，可在任何环境下使用，可靠性好，杀伤力大并且操作简单。Google的产品就是按照上述原
则设计的。

第 14章　余弦定理和新闻的分类　127
　　计算机虽然读不懂新闻，却可以准确地对新闻进行分类。其数学工具是看似毫不相干的余弦定理。
　1　新闻的特征向量
　2　向量距离的度量
　3　延伸阅读：计算向量余弦的技巧
　4　小结

第 15章　矩阵运算和文本处理中的两个分类问题　136
　　无论是词汇的聚类还是文本的分类，都可以通过线性代数中矩阵的奇异值分解来进行。这样一来，自然语言处理的问题就变成了一个数学问题。
　1　文本和词汇的矩阵
　2　延伸阅读：奇异值分解的方法和应用场景
　3　小结

第 16章　信息指纹及其应用　142
　　世间万物都有一个具有标识的特征，信息也是如此。每一条信息都有它特定的指纹，通过这个指纹可以区别不同的信息。
　1　信息指纹
　2　信息指纹的用途
　3　延伸阅读：信息指纹的重复性和相似哈希
　4　小结

第 17章　由电视剧《暗算》所想到的——谈谈密码学的数学原理　153
　　密码学的根本是信息论和数学。没有信息论指导的密码是非常容易被破解的。只有在信息论被广泛应用于密码学后，密码才真正变得安全。
　1　密码学的自发时代
　2　信息论时代的密码学
　3　小结

第 18章　闪光的不一定是金子——谈谈搜索引擎反作弊问题和搜索结果性问题　162
　　闪光的不一定是金子，搜索引擎中排名靠前的网页也未必是有用的网页。消除这些作弊网页的原理和通信中过滤噪音的原理相同。这说明信息处理和通信的很多原理是相通的。
　1　搜索引擎的反作弊
　2　搜索结果
　3　小结

第 19章　谈谈数学模型的重要性　171
　　正确的数学模型在科学和工程中到关重要，而发现正确模型的途径常常是曲折的。正确的模型在形式上通常是简单的。

第 20章　不要把鸡蛋放到一个篮子里——谈谈**大熵模型　177
　　**大熵模型是一个完 美的数学模型。它可以将各种信息整合到一个统一的模型中，在信息处理和机器学习中有着广泛的应用。它在形式上非常简单、优美，而在实现时需要有精深的数学基础和高超的技巧。
　1　**大熵原理和**大熵模型
　2　延伸阅读：**大熵模型的训练
　3　小结

第 21章　拼音输入法的数学原理　186
　　汉字的输入过程本身就是人和计算机之间的通信。好的输入法会自觉或不自觉地遵循通信的数学模型。当然要做出**有效的输入法，应当自觉使用信息论做指导。
　1　输入法与编码
　2　输入一个汉字需要敲多少个键——谈谈香农一定理
　3　拼音转汉字的算法
　4　延伸阅读：个性化的语言模型
　5　小结

第 22章　自然语言处理的教父马库斯和他的优 秀弟子们　197
　　将自然语言处理从基于规则的研究方法转到基于统计的研究方法上，宾夕法尼亚大学的教授米奇马库斯功不可没。他创立了今 天在学术界广泛使用的LCD语料库，同时培养了一大批精英人物。
　1　教父马库斯
　2　从宾夕法尼亚大学走出的精英们

第 23章　布隆过滤器　204
　　日常生活中，经常要判断一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器是计算机工程中解决这个问题**好的数学工具。
　1　布隆过滤器的原理
　2　延伸阅读：布隆过滤器的误识别问题
　3　小结

第 24章　马尔可夫链的扩展——贝叶斯网络　209
　　贝叶斯网络是一个加权的有向图，是马尔可夫链的扩展。而从认识论的层面看：贝叶斯网络克服了马尔可夫链那种机械的线性约束，它可以把任何有关联的事件统一到它的框架下面。它在生物统计、图像处理、决策支持系统和博弈论中都有广泛的使用。
　1　贝叶斯网络
　2　贝叶斯网络在词分类中的应用
　3　延伸阅读：贝叶斯网络的训练
　4　小结

第 25章　条件随机场、文法分析及其他　217
　　条件随机场是计算联合概率分布的有效模型，而句法分析似乎是英文课上英语老师教的东西，这两者有什么联系呢？
　1　文法分析——计算机算法的演变
　2　条件随机场
　3　条件随机场在其他领域的应用
　4　小结

第 26章　维特比和他的维特比算法　227
　　维特比算法是现代数字通信中使用**频繁的算法，同时也是很多自然语言处理的解码算法。可以毫不夸张地讲，维特比是对我们今 天生活的影响力**大的科学家之一，因为如今基于CDMA的3G移动通信标准主要就是他创办的高通公司制定的。
　1　维特比算法
　2　CDMA技术——3G移动通信的基础
　3　小结

第 27章　上帝的算法——期望**大化算法　238
　　只要有一些训练数据，再定义一个**大化函数，采用EM算法，利用计算机经过若干次迭代，就可以得到所需要的模型。这实在是太美妙了，这也许是我们的造物主刻意安排的。所以我把它称作上帝的算法。
　1　文本的自收敛分类
　2　延伸阅读：期望**大化和收敛的必然性
　3　小结

第 28章　逻辑回归和搜索广告　244
　　逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，它不仅在搜索广告中起着重要的作用，而且被广泛应用于信息处理和生物统计中。
　1　搜索广告的发展
　2　逻辑回归模型
　3　小结

第 29章　各个击破算法和Google云计算的基础　249
　　Google颇为神秘的云计算中**重要的MapReduce工具，其原理就是计算机算法中常用的“各个击破”算法，它的原理原来这么简单——将复杂的大问题分解成很多小问题分别求解，然后再把小问题的解合并成原始问题的解。由此可见，在生活中大量用到的、真正有用的方法常常都是简单朴实的。
　1　分治算法的原理
　2　从分治算法到MapReduce
　3　小结

第30章　Google大脑和人工神经网络　254
　　Google大脑并不是一个什么都能思考的大脑，而是一个很能计算的人工神经网络。因此，与其说Google大脑很聪明，不如说它很能算。不过，换个角度来说，随着计算能力的不断提高，计算量大但简单的数学方法有时能够解决很复杂的问题。
　1　人工神经网络
　2　训练人工神经网络
　3　人工神经网络与贝叶斯网络的关系
　4　延伸阅读：Google大脑
　5　小结

第31章　大数据的威力——谈谈数据的重要性　273
　　如果说在过去的40年里，主导全球IT产业发展的是摩尔定律，那么在今后的20年里，主导IT行业继续发展的动力则来自于数据。
　1　数据的重要性
　2　数据的统计和信息技术
　3　为什么需要大数据
　4　小结

附录　计算复杂度　295
第 二版后记　299
索引　302