挑战思维极限：勾股定理的365种证明

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学+编程+机器学习绝对是最好。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。鸢尾花书有三大板块——编程

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学+编程+机器学习绝对是最好。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《数学要素：全彩图解+微课+

21世纪的今天，我们生活的方方面面无时无刻不在被算法影响和塑造。它们帮我们选择最佳的行车路线，向我们推荐我们可能购买的商品，为我们识别语音和图像，甚至给单身人士匹配婚恋对象。越发强大的算法也在不断突破极限，无论是打败围棋世界冠军柯洁，借助大语言模型与人类会话，还是在200秒内完成超级计算机1万年才能完成的计算。然而，算法并非新近才开始影响人类社会，人类受益于算法已经有数千年的历史。在《算法简史：从

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法