小编最近看到一篇人民邮电出版社推荐书籍的文章，所以本篇文章是来给大家分享一些关于编程的书籍，希望能帮到学习编程的各位！
领略编程世界的数学之美
《数学之美（第三版）》
作者：吴军
《数学之美》是吴军博士的经典力作，一本备受推崇的数学科普作品，是信息领域大学生的必读好书，目前已更新至第三版。读完此书，你会发现，原来大学学过的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，并发现自然语言和信息处理竟然这么有趣。你将从中学到思考问题的方式——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。
掌握编程所需的数学知识
《程序员的数学1/2/3》
作者：结城浩译者：管杰作者：平岡和幸，堀玄 译者：陈筱烟作者：平岡和幸，堀玄译者：卢晓南
《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法（已更新至第2版）。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。《程序员的数学3：线性代数》内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法、LU分解等。
日本数学大家小平邦彦微积分名著
《微积分入门（修订版）》
作者：小平邦彦译者：裴东河
本书为日本数学家小平邦彦晚年创作的经典微积分著作，有别于一般的微积分教科书，本书作者着眼数学分析的深处，结合自身独到的思考与理解，从严谨的实数理论出发思谋微积分，通过巧妙引导，启发读者自主思考，提升对微积分的领悟理解程度。
经典拓扑学教材
《基础拓扑学（修订版）》
作者：[英]马克·阿姆斯特朗译者：孙以丰
经典拓扑学入门图书，国外知名高校拓扑学指定教材，作者主要介绍了拓扑空间中的拓扑不变量，以及相应的计算方法。本书涉及点集拓扑、几何拓扑、代数拓扑中的各类方法及其应用，个图示及个难度各异的思考题，培养几何直观能力。本书内容浅易，注重抽象理论与具体应用相结合。
Excel讲解深度学习，幅插图，掌握深度学习数学基础知识
《深度学习的数学》
作者：涌井良幸，涌井贞美译者：杨瑞龙
本书基于丰富的图示和具体示例，通俗地介绍了深度学习相关的数学基础知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。
豆瓣评分9.6，战胜微积分的必备工具
《普林斯顿微积分读本》
作者：阿德里安·班纳译者：杨爽，赵晓婷，高璞
本书源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安·班纳教授的微积分复习课程，是对于任何学习单变量微积分读者的指导书。作者以独创的“内心独白”方式，详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，旨在教会读者如何思考问题从而找到解题所需的知识点，着重训练大家自己解答问题的能力。
线性代数入门最佳教材
《线性代数应该这样学（第3版）》
作者：SheldonAxler译者：杜现昆,刘大艳,马晶
斯坦福大学等全球40多个国家、余所高校采用的数学教材，公认的阐述线性代数经典佳作。从向量空间和线性映射出发描述线性算子，包含道习题和大量示例，提升熟练运用线性代数知识的能力。
豆瓣评分9.6分，顶级数学家和计算机科学家合著的经典著作
《具体数学：计算机科学基础（第2版）》
作者：RonaldL.Graham，DonaldE.Knuth等译者：张明尧张凡
本书是当代计算机科学方面的一部重要著作，TAOCP的前奏曲。不仅讲述数学问题和技巧，更侧重教导解决问题的方法。讲解了许多计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把一个实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机解决它，特别着墨于算法分析方面。其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所必备的知识。
概率论开山之作，豆瓣评分8.8
《概率论及其应用（卷1·第3版）》
作者：WilliamFeller译者：胡迪鹤
本书畅销60年概率论经典教材。作者WilliamFeller是20世纪最伟大的概率学家之一。他在生灭过程、随机泛函、可列马尔可夫过程积分型泛函的分布、布朗运动与位势、超过程等方向上均成就斐然，对近代概率论的发展作出了卓越的贡献。费勒的两册关于概率论及其应用的教科书被Gian-CarloRota喻为“迄今最成功的概率论著作”。
统计机器学习界泰斗作品
《稀疏统计学习及其应用》
作者：TrevorHastie等译者：刘波,景鹏杰
稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以lasso方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用，不仅包括了大量例子和图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的极佳参考。
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