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《数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习、推理及应用》分为五章。第1章绪论、第2章数据密集型计算和贝叶斯网、第3章数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习方法、第4章数据密集型计算环境下贝叶斯网的推理方法、第5章数据密集型计算环境下贝叶斯网的应用——社区发现等。

本书为高等学校理工科教材，内容包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、特征函数与概率母函数、极限定理等.本书内容丰富，有大量的例题和习题，书后附有习题答案.本书的使用对向为普通高等学校大学本科生高年级学生,以及科研人员和教师。

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《应用高等数学》是根据教育部《高职高专教育高等数学教学基本要求》，结合作者多年从事教学改革的实践经验而编写的。考虑到高职高专层次的特点，全书始终贯彻“在基础课的教学中，要求以应用为目的，以必需、够用为度”的原则，突出了理工类高职高专教育的特色，在保留高等数学核心内容的情况下，教学内容、课时以适应目前高职高专教育中对高等

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本书共十三章，内容包括极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程、无穷级数、多元函数微分学、重积分及曲线积分、线性代数、概率论初步、数理统计初步、拉普拉斯变换。

本书是数理统计入门级的教材，作为基础课的教材，本次修订我们修改了*一版中的不当之处，删去了U统计量、线性估计、构造置信限等内容，选择点估计、区间估计、参数检验和分布检验4个*基本的统计问题作为本书主要内容，中间插入贝叶斯统计的一些观念和方法。*书5章内容，把统计量和抽样分布等基本概念归入第1章，为年轻读者进入统计学的研