本書覆蓋推薦系統(tǒng)在行業(yè)應(yīng)用中涉及的召回算法、排序算法的原理和實現(xiàn)思路，以及特征工程、冷啟動、效果評估、A/B測試、Web服務(wù)等核心工程知識，并包含金融、零售等行業(yè)的實施案例，另外也與時俱進地介紹了大模型及其在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。

算法與人工智能

本書注重培養(yǎng)讀者的算法設(shè)計與分析、問題求解的能力。本書讀者需要掌握程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等基礎(chǔ)知識，并具備一定的編程能力。本書以算法設(shè)計與分析為主線，通過問題和案例引入內(nèi)容，重點講解利用算法求解問題的思路、算法執(zhí)行過程及能力拓展。本書主要介紹了算法基礎(chǔ)、遞歸算法設(shè)計、蠻力法、分治法、回溯法、貪心法、分支限界法、動態(tài)規(guī)劃、圖

本書系統(tǒng)地論述了基于平面鏡配合的單目立體視覺技術(shù)，主要包括視覺圖像邊緣信息提取、單目立體視覺測量模型、單目立體視覺參數(shù)標定、單目立體視覺中的極線幾何及校正、單幅圖像的立體匹配和單目立體視覺的應(yīng)用。本書各章節(jié)間既相互聯(lián)系，又相互獨立；本書內(nèi)容是個開放體系，讀者在學習過程中可不斷地進行二次創(chuàng)新，提出新的理論。本書適合立體視

基于融合表征的多視圖學習是機器學習中的一個重要研究分支。本書介紹了基于融合表征的多視圖學習方法的基礎(chǔ)概念、技術(shù)應(yīng)用及研究現(xiàn)狀和系列方法。全書共5章，大致分為兩部分：第1部分（第1章）介紹多視圖學習的基本概念、主要技術(shù)手段及研究現(xiàn)狀；第2部分（第2~5章）介紹了四種多視圖學習方法基于多視圖相關(guān)性與融合表征效果的關(guān)聯(lián)性分析

內(nèi)容簡介權(quán)限提升一直是滲透測試流程種比較重要的一環(huán)，想要成為權(quán)限提升領(lǐng)域的專家嗎？那就來看看這本《權(quán)限提升技術(shù)：攻防實戰(zhàn)與技巧》吧！系統(tǒng)性、實戰(zhàn)性、技巧性、工程性，一應(yīng)俱全。內(nèi)容結(jié)構(gòu)嚴謹，涵蓋Windows和Linux系統(tǒng)下的提權(quán)方法，為你構(gòu)建了完整的學習路徑；理論知識和實踐操作并重，每一章都有詳細的演示，讓你不僅理解

本書是機器視覺原理與應(yīng)用的基礎(chǔ)性教材,使用OpenCV、Python與MATLAB實現(xiàn)涉及的各種機器視覺算法。通過本書的學習,讀者能理解并掌握機器視覺的原理和應(yīng)用。本書注重理論與實踐的結(jié)合,共13章,分別是機器視覺理論簡介、機器視覺數(shù)學基礎(chǔ)、機器視覺編程基礎(chǔ)、機器視覺測量系統(tǒng)、視覺圖像基礎(chǔ)、基于OpenCV和Pytho

本書首先對計算機信息安全進行了簡要概述，介紹了信息安全的基本概念，信息安全體系結(jié)構(gòu)框架，計算機網(wǎng)絡(luò)信息安全的分析、管理與防護；然后對計算機信息安全技術(shù)的相關(guān)問題進行了梳理和分析，包括計算機病毒的概念、特征、分類及防治，以及備份技術(shù)、認證與數(shù)字簽名、入侵檢測技術(shù)等；之后對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用方面的相關(guān)內(nèi)容進行了探討。

本書系統(tǒng)全面地講述了信息安全的基本概述、基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)。全書共11章，在注重知識的系統(tǒng)性、寬泛性和前沿性的同時詳細講述了數(shù)論基礎(chǔ)、密碼學基礎(chǔ)理論、安全保障模型與體系、安全認證技術(shù)、訪問控制技術(shù)、安全風險評估、安全應(yīng)急處理，安全集成、安全運維以及云原生安全。本書知識脈絡(luò)清晰，講解深入淺出，內(nèi)容新穎全面，覆蓋了當前在信

本書共包括10個項目，分別為“初識計算機視覺”“圖像基礎(chǔ)處理和像素”“NumPy庫”“圖像處理高級操作”“圖像變換”“閾值處理與圖像運算”“形態(tài)學操作”“圖像濾波與特征檢測”“視頻處理”以及“人臉檢測與人臉識別”。