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| 浪潮之巅 第三版 上下册 全套2本 | ||
| 定价 | 99.00 | |
| 出版社 | 人民邮电出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2016年05月 | |
| 开本 | 16 | |
| 作者 | 吴军(作者) | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 816 | |
| 字数 | 0 | |
| ISBN编码 | 9787115424310 | |
内容简介
《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，绝非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*，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。”
作者简介
吴军博士，硅谷投资人，丰元资本创始合伙人，计算机科学家。先后毕业于清华大学和美国约翰·霍普金斯大学（博士），是自然语言处理和搜索专家。在美国两家风险投资基金（中国世纪基金和ZPark风险基金）分别担任董事和顾问，是约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事，及该校国际事务委员会的顾问。他曾经是国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人。从2012年起任职工业和信息化部的专家和顾问。
吴军博士于2002年加入谷歌公司，与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。吴军博士还是谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。2010年加盟腾讯公司，出任负责搜索和搜索广告的副总裁。2012-2014年回到谷歌，领导计算机自动问答项目。2014年，他在硅谷创办了丰元资本风险投资公司。
吴军博士的著作《浪潮之巅》首版荣获“蓝狮子2011年十大商业图书”奖。《数学之美》荣获国家图书馆第八届文津图书奖、第五届中华出版物奖、2014中国书业评选年度图书，入选广电总局“2014年向全国青少年推荐百种图书”及“2014年中央党员干部推荐书目”。《文明之光》荣获2014“中国好书”奖。《大学之路》荣获2015“华文好书”奖。
目录
i 第*版读者赞誉vii 序言
ix 前言 有幸见证历史
1 第1章 帝国的余晖—AT T公司
AT T100年来发展得非常健康。虽然它一直受反垄断法的约束，但是美国政府司法部并没有真正要过它的命，每一次反垄断其实是帮助AT T修枝剪叶，然后让它发展得更好。
1 百年帝国
2 几度繁荣
3 利令智昏
4 外来冲击
18 第2章 蓝色巨人—IBM公司
郭士纳在到IBM以前也是做（芯）片的，但是，是土豆芯片（He also made chips，but potato chips．）
1 赶上机械革命的*后一次浪潮
2 领导电子技术革命的浪潮
3 错过全球信息化的大潮
4 他也是做（芯）片的
5 保守的创新者
6 内部的优胜劣汰
7 后金融危机时代
46 第3 章 “水果”公司的复兴— 乔布斯和苹果公司
在每一次技术革命中，新技术必须比老的技术有数量级的进步才能站住脚。
1 传奇小子
2 迷失方向
3 再创辉煌
4 大难不死
5 i 十年
6 乔布斯和盛田昭夫
72 第4 章 计算机工业的生态链
一个IT公司如果今*和18个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。
1 摩尔定律
2 安迪– 比尔定律
3 反摩尔定律
87 第5 章 奔腾的芯— 英特尔公司
英特尔的CEO格鲁夫虽然是学者出身，但他同时也是微机时代*优秀的*导者和管理者，数次被评为世界上*好的???。
1 时势造英雄
2 英特尔、摩托罗拉之战
3 指令集之争
4 英特尔和AMD 的关系
5 错失移动时代
107 第6 章 IT 领域的罗马帝国— 微软公司
当乔布斯给盖茨看了新设计的麦金托什个人电脑，以及漂亮的基于图形界面的操作系统时，盖茨惊呆了。那一年，乔布斯和盖茨都是26岁。
1 双雄会
2 亡羊补牢
3 人民战争
4 帝国的诞生
5 当世拿破仑
6 尾大不掉
7 条顿堡之战
8 客厅争夺战
9 前门拒狼，后门进虎
146 第7 章 纯软件公司的先驱— 甲骨文公司
甲骨文公司和微软公司一起，证明了在?? 领域，软件公司不仅可以独立于硬件公司存在，而且靠卖软件的使用费可以获得比硬件公司更好的发展。甲骨文的成功，也再次说明了创始人和领*的重要性，可以说没有埃里森，就没有甲骨文今*的辉煌。
1 硅谷老兵新传— 埃里森其人
2 钻了IBM 的空子
3 天堂下的帝国
171 第8 章 互联网的金门大桥— 思科公司
据说斯坦福两个系的计算中心主任莱昂纳多·波萨卡和桑迪·勒纳要在计算机上写情书，由于各自管理的网络不同，设备又是乱七八糟，什么厂家的、什么协议的都有，互不兼容，情书传递起来很不方便，于是两人干脆发明了一种能支持各种网络服务器、各种网络协议的路由器。于是，思科公司赖以生存的“多协议路由器”便诞生了。
1 好风凭借力
2 CEO 的作用
3 持续发展的绝招
4 竞争者
5 诺威格定律的宿命
193 第9 章 英名不朽——杨致远、费罗和雅虎公司
100年后，如果人们只记得两个对互联网贡献*大的人，那么这两个人很可能
就是杨致远和费罗。
1 当世福特
2 流量、流量、流量
4 既生瑜，何生亮
5 红巨*
6 自废武功
7 浪淘尽风流人物
225 第10 章 硅谷的见证人— 惠普公司
作为硅谷*早的公司，惠普见证了硅谷发展的全过程，从无到有，从硬件到软
件，惠普的历史从某种程度上讲就是硅谷历史的缩影。
1 昔日硅谷之星
2 有争议的生死抉择
3 *有争议的CEO
4 亚洲制造的冲击
5 峰回路转
246 第11 章 没落的贵*— 摩托罗拉公司
如果我们认为公司之中也有所谓的贵*，摩托罗拉无疑可以算一个。曾几何时，摩托罗拉就是无线通信的代名词，同时它还是技术和品质的结晶。
1 二战的品牌
2 黄金时代
3 基因决定定律
4 铱星计划
5 全线溃败
6 回天乏力
269 第12 章 硅谷的另一面
美国的硅谷只占美国国土面积的万分之五，却创造了无数的商业神话。在这里，
大约每10天便有一家公司上市。美国前100强的公司中，硅谷占了四成。
1 成王败寇
2 嗜血的地方
3 机会均等
4 硅含量不断降低
5 亘古而常青
296 第13 章 短暂的春秋— 与机会失之交臂的公司
在人类命运降临的伟大瞬间，市民的一切美德——小心、顺从、勤勉、谨慎，都无济于事。它始终只要求天才人物，并且将他造就成不朽的形象。命运鄙视地把畏首畏尾的人拒之门外。命运——这世上的另一位神，只愿意用热烈的双臂把勇敢者高高举起。
1 太阳公司
2 Novell 公司
3 网景公司
4 RealNetworks
332 第14 章 幕后的英雄— 风险投资
对于想找投资的新创业公司，红杉资本有一些基本要求——公司的业务要能几句话就讲清楚。红杉资本的投资人会给你一张名片，看你能不能在名片背面的一点点地方把你想做的事情写清楚。
1 风投的起源
2 风投的结构
3 风投的过程
4 投资的决策和公司的估价
5 风险投资就是投人
6 风投的角色
7 著*的风投公司
373 第15章 信息产业的规律性
人类的文明和技术是不断进步的，旧的不去，新的不来，只有清除掉阻碍我们进步的那些庞大的恐龙，才能为人类提供新的发展空间。从这个角度讲，一个昔日跨国公司的衰亡，也许是它为这个社会做的*后一次贡献。
1 70–20–10律
2 诺威格定律
3 基因决定定律
399 第16章 硅谷的摇篮—斯坦福大学
二战后，帮助斯坦福大学解决财政危机的是它的一位教授弗里德里克·特曼，他后来被称为“硅谷之父”。他仔细研究了斯坦福夫妇的遗嘱，发现里面没有限制大学出租土地，于是他兴奋地声称找到了解决问题的秘密武器——建立斯坦福科技园。
1 充满传奇的大学
2 硅谷的支柱
3 纽曼加洪堡的教育模式
4 创业的孵化器
432 第17章 科技公司的吹鼓手—投资银行
华尔街的贪婪既会捧起，也会扼杀一个科技新星。
1 华尔街和美国的金融体系
2 著*的投资公司
3 科技公司的上市过程
4 成也萧何，败也萧何
5 华尔街与微软、雅虎和Google 的三国演义
467 第18 章 挑战者— Google 公司
Google是个奇怪的地方。也许是因为Google的年轻人太多，他们不懂得传统也不拘泥传统，只要认准了对公司对社会有用，就大胆去干了。
1 历史上*轰动的IPO
2 早期岁月
3 商业模式
4 个人英雄主义和群众路线
5 绝代双骄
6 感谢上帝，今*是星期五（TGIF）
7 不作恶
8 不败的神话
9 秘密军团
10 云计算和数据中心
11 Google 的新气象
12 移动互联网时代
13 进攻，永远是*好的防守
14 佩奇新政
15 未雨绸缪
540 第19 章 成功的转基因— 诺基亚、3M、GE 公司
科学技术是*革命、发展*快的生产力，一家科技公司要想在几次技术革命大潮中都能立于浪潮之巅，极不容易。
1 20 世纪末的手机之*— 诺基亚公司
2 道琼斯指数中的常青树— 3M 公司
3 *成功的企业联合体（Conglomerate） — GE 公司
577 第20 章 印钞机— *佳的商业模式
所有成功的大公司都有好的商业模式，很多大公司的兴起，不是靠技术的革新，而是靠商业模式的转变。
1 Google 的广告系统
2 eBay 和亚马*的在线市场
3 戴尔的虚拟工厂
4 腾讯的虚拟物品和服务
599 第21 章 互联网2．0
互联网2．0*重要的是提供了开放的平台，让用户能在平台上开发自己的应用程序，并提供给其他用户使用。
1 互联网的前世今生
2 互联网2．0 的特征
3 著*的互联网2．0 公司
4 是革命还是泡沫
634 第22 章 金融风暴的冲击
*然全世界在2008年的*后一个季度里陷入了严重的衰退，同时人们的恐惧心理加重了这场危机，虽然在更长一些时间里我们仍将处于衰退，但是，明天仍然会好起来。今后的44年里我们的经济、我们的社会都将获得长足的发展，就如同过去的44年一样。——沃伦·巴菲特
1 金融危机的成因
2 瑞雪兆丰年：优胜劣汰
3 潜在的商机到处都是
4 欧债危机
5 格局的变迁
6 为什么看好G2
677 第23 章 云计算
云计算保证用户可以随时随地访问和处理信息，并且可以非常方便地与人共享信息。它的好处是让全社会的计算资源得到*有效的利用。
1 云计算的起源
2 云计算的本质
3 云计算的核心技术和工程
4 对IT 产业链的颠覆
5 云计算时代的企业级软件和服务
6 中国云计算的泡沫和机会
705 第24 章 下一个Google
虽然我们不知道下一个Google在哪里，但是可以肯定它不在搜索领域。这就如同几年前我们寻找的“下一个微软”不会是一家软件公司，而*终是一家互联网公司一样。
1 伟大的公司
2 岁岁年年人不同
3 新领域
4 关注亚太地区
741 后记
745 索引
内容介绍
| 数学之美(第*版) | ||
| 定价 | 49.00 | |
| 出版社 | 人民邮电出版社 | |
| 版次 | 2 | |
| 出版时间 | 2014年11月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 吴军 著 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 312 | |
| 字数 | ||
| ISBN编码 | 9787115373557 | |
内容简介
几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。正式出版前，吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。《数学之美》上市后深受广大读者欢迎，并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说，读了《数学之美》，才发现大学时学的数学知识，比如马尔科夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。
而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第*版中增加了一些内容，尤其是针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求。
作者简介
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*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。
精彩书评
★我大学的专业是计算数学，但读到吴军老师的“数学之美”系列文章，才发现马尔科夫过程、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生；才发现自然语言和信息处理这么有趣；才真正明白“数学是科学的皇后”这句名言。相信认真读完这本《数学之美》的朋友们，算法功力都会暴涨N倍，更重要的是发现了数学背后的无穷魅力，学会欣赏数学之美。——蒋涛（CSDN《程序员》创始）
——张磊（微软亚洲研究院主管研究员）
——刘未鹏（《暗时间》作者）
“数学之美”系列文章，整体和细节的度掌握得很好，通过具体的例子让读者学到的是思考问题的方式，同时留了很多问题给愿意钻研的人做进一步深入思考。BTW，“数学之美”系列，是我在技术领域介绍中读过的的文章之一，让人学会如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。
——岑文初（淘宝开放平台技术产品负责人）
目录
目录
i 第*版读者赞誉
iv 第*版出版说明
vii 第*版序言
x 第*版序言
xii 第*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
....................................
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*版后记 299
索引 302
暂时没有目录，请见谅！
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