CS书单｜麻省理工计算机学生都在看什么书？想学编程的快上车！

本书通过概率建模和贝叶斯决策理论，对机器学习（包括深度学习）进行了详细而最新的介绍，涵盖了数学背景（包括线性代数和优化）、基本的监督学习（包括线性和逻辑回归以及深度神经网络），以及更高级的主题（包括转移学习和无监督学习）。

这大概是深度学习书里最容易理解的一本，邀请你一边实践一边学习。它采用了苏格拉底式的问答式对话和有趣的插图，解释了深度神经网络的工作原理，从第一原理出发逐步构建它们。你将从0开始，被引导着完成一个深度学习的APP。

这本书全面介绍了适用于动物和机器的运动和驱动的数学基础。发展型机器人学的许多工作都是基于临时的例子，没有充分的计算基础。本书完整的处理方法为应用于机器人学的感觉运动发展阶段提供了一个计算框架。

市面上大多数的机器人的力学和动力学的教科书，都是为研究生水平的学生服务的。这本《自主机器人导论》为本科生提供了有关自主机器人领域的系统性介绍。作者使用一种简单易懂的方法来介绍该领域的概念，并且引入了大量的现实世界的例子作为教学辅助。

本书介绍了介绍不确定情况下的决策算法，讨论了在单一时间点的简单决策中对不确定性和目标的推理问题，并转向随机环境中的连续决策问题。作者主要关注规划和强化学习，部分技术借鉴了监督学习和优化的元素，算法是用Julia编程语言实现的。

《算法导论》结合了严谨性和全面性，涵盖了广泛的算法，通过章节和伪代码的算法，使不同编程水平的读者都能理解书中的设计和分析。《算法导论》自出版以来，已成为全球大学的主要算法教材，也是专业人士的标准参考书。

自主武器应该被合法化吗？我们老了会被机器人照顾吗？网上银行的安全性是否超过了盗窃的风险？我们如何知道新的发展会导致过高的成本？这本引人入胜的教科书用科幻小说的故事作为案例研究，介绍了技术伦理及其对当代技术和计算机科学发展的应用。

了解计算机如何工作的最好方法是从头开始建立一个计算机，这本教科书通过12个章节和项目引导学生逐步建立一个简单而强大的计算机系统。在这个过程中，你将获得硬件、结构、操作系统、编程语言、编译器、数据结构和算法以及软件工程方面的实践知识。

《程序证明》一书向大家展示了程序编写规范的意义，以及如何编写连接规范和程序的证明。作者以清晰和幽默的文字，概述了程序推理的基本理论，逐步建立起复杂的概念和应用，直到你对使用对象、数据结构和非微观递归等概念有全面的认知。

众所周知，编译器是最难教授和理解的程序之一。大多数关于编译器的教科书都缺乏对语言特性激励设计的解释。作者以创新的方式解释了现代编译器的基本概念、算法和数据结构，让学生能自行编写每一行代码，为今后研究高级课题打下了基础。