信息化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)時代的到來也伴隨著\"信息過載\"問題的出現(xiàn)。推薦系統(tǒng)是解決信息過載問題的有效方法，作為現(xiàn)階段推薦算法當(dāng)中應(yīng)用為廣泛的個性化推薦算法之一，協(xié)同過濾推薦算法有著該領(lǐng)域內(nèi)其他推薦算法無法比擬的諸多優(yōu)點。但是在實際應(yīng)用場景中，協(xié)同過濾推薦算法仍然有較多問題亟須解決。針對

這是一本圖文并茂的力扣（LeetCode）題解書，旨在讓廣大讀者理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的必備知識，掌握解決各類經(jīng)典題目的基本技能，陪伴讀者攻克算法題目的難關(guān)。本書通過算法題解的形式講解了基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，包括貪心、遞歸、回溯和動態(tài)規(guī)劃等算法思想，深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先、雙指針、滑動窗口、位運(yùn)算等解題技巧，以及通用解題

本書主要講解計算機(jī)基礎(chǔ)知識、選配計算機(jī)硬件、組裝計算機(jī)、設(shè)置BIOS和硬盤分區(qū)、安裝操作系統(tǒng)和常用軟件、構(gòu)建虛擬計算機(jī)配裝平臺、備份與優(yōu)化操作系統(tǒng)、維護(hù)計算機(jī)、診斷與排除計算機(jī)故障等知識。本書內(nèi)容后面還安排了綜合實訓(xùn)，可以進(jìn)一步提高學(xué)生對計算機(jī)組裝與維護(hù)知識的應(yīng)用能力。 本書采用項目式并分任務(wù)進(jìn)行講解，每個任務(wù)主要由任

本書以全彩圖解+掃碼閱讀+視頻講解的形式，對電腦硬件的選購、組裝，系統(tǒng)的安裝、維護(hù)，故障的檢測、維修等知識進(jìn)行了系統(tǒng)的講解。本書分入門篇、硬件篇、系統(tǒng)篇、維修篇，主要介紹了電腦的組成、類型、使用環(huán)境、選配方法，各部件的主要功能、參數(shù)、原理，硬件選購的知識要點，硬件的組裝方法，系統(tǒng)安裝的多種方法，系統(tǒng)的備份與還原，各部件

本書以海量圖解的形式，詳細(xì)講解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，又融入大量的競賽實例和解題技巧。通過對本書的學(xué)習(xí)，讀者可掌握12種初級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、15種常用STL函數(shù)、10種二叉樹和圖的應(yīng)用，以及8種搜索技術(shù)，并領(lǐng)悟不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的精髓，熟練應(yīng)用各種算法解決實際問題。本書總計9章。第1章講解C++語言基礎(chǔ)，包括語法、函數(shù)、遞歸

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優(yōu)勢，但其發(fā)展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機(jī)視覺的結(jié)合日益緊密，基于深度學(xué)習(xí)研究計算機(jī)視覺成為一個新方向。深度學(xué)習(xí)的特點是層次化的特征提取、規(guī)模更大、數(shù)據(jù)更多、計算更復(fù)雜。本書從介紹計算機(jī)視覺的任務(wù)入手，總結(jié)從傳統(tǒng)手工提取特征方法到深度學(xué)

本書在講述機(jī)器視覺基本原理和基本概念的基礎(chǔ)上，重點介紹了機(jī)器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成以及機(jī)器視覺技術(shù)在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用，有較強(qiáng)的參考價值。本書具體內(nèi)容包括：數(shù)字圖像基礎(chǔ)、HALCON功能及應(yīng)用、圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、圖像的形態(tài)學(xué)處理、圖像模板匹配、3D視覺、綜合項目案例分析等。本書可作為高等學(xué)校自動化類、機(jī)電類、電子信

本書首先介紹了個人信息與隱私保護(hù)的內(nèi)涵，明確了隱私防護(hù)與隱私脫敏的學(xué)術(shù)范疇，并總結(jié)歸納了隱私保護(hù)技術(shù)的局限性及引入隱私計算研究的必要性；然后全面闡述了隱私計算的理論體系、基于隱私計算思想研究的若干隱私保護(hù)算法；最后展望了隱私計算的未來研究方向。

為了便于讀者進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進(jìn)行劃分，每一章都引入了若干個經(jīng)典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設(shè)計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內(nèi)容包括：算法設(shè)計基礎(chǔ)、算法效率分析基礎(chǔ)、迭代法、蠻力法、分治策

本書介紹了蜂群算法的原理，深入研究了如何提升蜂群算法搜索和開發(fā)能力，系統(tǒng)探討了蜂群智能算法的改進(jìn)策略。并在此基礎(chǔ)上，對蜂群算法在物流調(diào)度、自動控制、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的實際工程應(yīng)用進(jìn)行了研究，證實了相關(guān)算法的有效性。本書各章節(jié)之間既互相聯(lián)系又相對獨立，讀者可根據(jù)自己需要選擇閱讀。本書可作為人工智能、自動控制、模式識別等專業(yè)