推薦系統(tǒng)作為近年來非常熱門的AI技術(shù)落地場景，已廣泛應用于各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)應用，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統(tǒng)的決策。本書貼合工業(yè)級推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應用，并展開介紹了推

本書是一本介紹計算復雜性理論的基礎教材，內(nèi)容包括時間復雜性、空間復雜性、NP-理論、多項式譜系、電路復雜性、隨機計算及去隨機、計數(shù)復雜性、交互證明系統(tǒng)、PCP定理、近似計算與不可近似性。本書的主要讀者群是高年級本科生、碩士生、博士生，以及希望了解（更多）計算復雜性理論的教師和科研工作者。本書可用于以下課程：（1）面向高

本書共七章，內(nèi)容包括：盤古開天地，算法永流傳；萬物循規(guī)律，算法在控制；選擇有困難，算法來幫忙；網(wǎng)絡很復雜，算法可描述；機器會學習，算法是原力；真假難分辨，算法能偽造；世界不完美，算法非萬能。

本書從粒子濾波的角度對視頻序列中目標檢測與跟蹤技術(shù)進行了闡述，介紹了前景檢測與目標跟蹤技術(shù)的基本理論知識與基本原理，結(jié)合算法實例較詳細地分析了實現(xiàn)過程，講述了目標檢測原理、分類、經(jīng)典目標檢測算法、最大化相似性閾值分割及其應用，探討了基于增量式子空間學習的目標跟蹤算法、自組織映射的MeanShift改進型目標跟蹤算法、檢

本書是作者在視覺運動目標理解與分析領(lǐng)域多年研究成果的積累，具體包括背景建模與運動目標檢測、目標分割、單目標跟蹤、多目標跟蹤和目標重識別等內(nèi)容。全書共分為6章：第1章簡述了視覺運動目標理解與分析的背景、概念及其應用與發(fā)展趨勢；第2章闡述了視覺運動目標理解與分析的基礎理論和技術(shù)，重點是背景建模、運動目標檢測以及運動目標分割

本書針對近年來該算法的各個關(guān)鍵技術(shù)，以解決實時性跟蹤、復雜條件下跟蹤、目標運動狀態(tài)多變等難題為目標，從構(gòu)建魯棒目標外觀、提高目標定位準確度、目標場景變化動態(tài)建模三個角度展開研究，以增強跟蹤算法的精確度與魯棒性。

《中公版·2024考研計算機計算機組成原理解題高手》根據(jù)考試大綱將考研知識點進行梳理和概括，同時將歷年研究生招生考試的具有代表性的真題進行詳細解析，分析各個真題考查的知識點，通過正確的解題思維過程講解，讓考生掌握相關(guān)知識和技能。本書包括計算機系統(tǒng)概述、數(shù)據(jù)的表示和運算、存儲器層次結(jié)構(gòu)、指令系統(tǒng)、中央處理器

本書共6章，第1章是概述，簡要介紹了算法與算法競賽；第2章是窮舉算法與貪心算法，介紹用計算機程序解決問題的最基本方法論；第3章是隨機，介紹如何利用概率與期望優(yōu)化算法的效率；第4章是搜索，介紹如何用更靈活的方式遍歷每一種可行解；第5章是動態(tài)規(guī)劃，通過狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移，巧妙地規(guī)劃最優(yōu)解；第6章是分治，介紹如何將問題拆分為易于解

本書立足于網(wǎng)絡信息安全的重要性，主要介紹信息安全的基礎理論。前兩章介紹信息安全需要的數(shù)學基礎，主要內(nèi)容為有限域和數(shù)論的基本理論和基本方法；其余各章介紹密碼學的基本內(nèi)容和基本理論，主要包括古典密碼學、分組密碼、公鑰密碼、序列密碼、數(shù)字簽名、哈希函數(shù)以及密鑰的建立和管理。本書既可作為應用數(shù)學專業(yè)的研究生教材，也可作為相關(guān)專

本書是機器視覺領(lǐng)域的科普書籍，主要介紹機器視覺的相關(guān)概念、技術(shù)及應用。全書分為六章，章介紹機器視覺的前世今生，回顧機器視覺的發(fā)展歷程；第二章介紹了機器視覺的感知與系統(tǒng)，第三章視覺內(nèi)容表示與理解和第四章立體視覺感知與理解，由淺入深地闡述人工智能的眼睛機器視覺是如何讓機器認識世界、看懂世界；第五章從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)構(gòu)建、融合