信息化、智能化技术的快速发展引发了数据爆发式增长,大数据时代的到来也伴随着\"信息过载\"问题的出现。推荐系统是解决信息过载问题的有效方法,作为现阶段推荐算法当中应用为广泛的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有着该领域内其他推荐算法无法比拟的诸多优点。但是在实际应用场景中,协同过滤推荐算法仍然有较多问题亟须解决。针对
这是一本图文并茂的力扣(LeetCode)题解书,旨在让广大读者理解数据结构和算法的必备知识,掌握解决各类经典题目的基本技能,陪伴读者攻克算法题目的难关。本书通过算法题解的形式讲解了基本数据结构和基础数学知识,包括贪心、递归、回溯和动态规划等算法思想,深度优先和广度优先、双指针、滑动窗口、位运算等解题技巧,以及通用解题
本书主要讲解计算机基础知识、选配计算机硬件、组装计算机、设置BIOS和硬盘分区、安装操作系统和常用软件、构建虚拟计算机配装平台、备份与优化操作系统、维护计算机、诊断与排除计算机故障等知识。本书内容后面还安排了综合实训,可以进一步提高学生对计算机组装与维护知识的应用能力。 本书采用项目式并分任务进行讲解,每个任务主要由任
本书以全彩图解+扫码阅读+视频讲解的形式,对电脑硬件的选购、组装,系统的安装、维护,故障的检测、维修等知识进行了系统的讲解。本书分入门篇、硬件篇、系统篇、维修篇,主要介绍了电脑的组成、类型、使用环境、选配方法,各部件的主要功能、参数、原理,硬件选购的知识要点,硬件的组装方法,系统安装的多种方法,系统的备份与还原,各部件
本书以海量图解的形式,详细讲解常用的数据结构与算法,又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习,读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用,以及8种搜索技术,并领悟不同的数据结构和算法的精髓,熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计9章。第1章讲解C++语言基础,包括语法、函数、递归
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优势,但其发展往往不能全面满足实际场景的旺盛需求。近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密,基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。本书从介绍计算机视觉的任务入手,总结从传统手工提取特征方法到深度学
本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上,重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用,有较强的参考价值。本书具体内容包括:数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信
本书首先介绍了个人信息与隐私保护的内涵,明确了隐私防护与隐私脱敏的学术范畴,并总结归纳了隐私保护技术的局限性及引入隐私计算研究的必要性;然后全面阐述了隐私计算的理论体系、基于隐私计算思想研究的若干隐私保护算法;最后展望了隐私计算的未来研究方向。
为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法,本书按照算法策略进行划分,每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章,内容包括:算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策
本书介绍了蜂群算法的原理,深入研究了如何提升蜂群算法搜索和开发能力,系统探讨了蜂群智能算法的改进策略。并在此基础上,对蜂群算法在物流调度、自动控制、数据挖掘等领域的实际工程应用进行了研究,证实了相关算法的有效性。本书各章节之间既互相联系又相对独立,读者可根据自己需要选择阅读。本书可作为人工智能、自动控制、模式识别等专业