在人工智能與大數據時代，優化算法已成為機器學習與數據科學的核心支柱。本書以獨特的應用視角，將抽象的數學理論與實際工程問題緊密結合，為讀者架起了一座從理論到實踐的橋樑。本書由優化領域權威學者Stephen J. Wright和Benjamin Recht撰寫，旨在為讀者提供一本條理清晰、系統全面的優化技術指南，尤其聚焦數據科學與機器學習領域的核心優化技術。書中詳細闡述了基本優化算法，並分析了它們的收斂性和複雜度。全書共11章，第1章通過典型案例闡釋優化在現代數據分析中的應用；第2～10章深入剖析多種核心算法，包括加速梯度法、隨機梯度法（機器學習的核心算法）、坐標下降法（高效處理高維問題的利器）、簡單約束問題的梯度法、具有非平滑項的凸優化問題的理論和算法，以及約束優化問題的對偶方法；第11章拓展至深度學習與控制領域的梯度計算方法（如自動微分、反向傳播的優化視角）。
羅納德·科斯（Ronald H. Coase）是新制度經濟學的鼻祖，美國芝加哥大學教授、芝加哥經濟學派代表人物之一，1991年諾貝爾經濟學獎的獲得者。很多經濟學領域的人士通常只知道羅納德·科斯有兩篇重要的或有影響的文章——《企業的性質》和《社會成本問題》，為驅散對科斯貢獻的狹隘看法、全面瞭解科斯及科斯經濟學，這本評價科斯經濟學（也就是那些發端于科斯開拓性研究的經濟學分析方向）的發展、矛盾和前景的文集是必不可少的。這些文章都是以科斯的貢獻和影響為背景，主要集中在對企業、科斯定理、法與經濟學的分析，還有關於方法論和轉型經濟，都蘊涵著我們應該怎樣研究經濟學的深層內涵。這些論文集中在一起，為我們提供一個關於“科斯經濟學
