1、概率論基礎(chǔ)知識(shí)；2、基礎(chǔ)理論：隨機(jī)過(guò)程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過(guò)程）、離散時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測(cè)度、極限定理）、最優(yōu)停時(shí)與鞅、連續(xù)時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過(guò)程、Renew 過(guò)程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時(shí)間的隨機(jī)過(guò)程（布朗運(yùn)動(dòng)）、隨機(jī)分析及隨機(jī)微分方程；3、應(yīng)用案例分析：隨機(jī)過(guò)程在金融中的應(yīng)用、隨機(jī)過(guò)程在流行病傳播中的應(yīng)用、隨機(jī)過(guò)程在社會(huì)學(xué)中的應(yīng)用
本書(shū)從信息流個(gè)性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個(gè)性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長(zhǎng)期的用戶體驗(yàn)，以及我們?cè)诙鄠�(gè)行業(yè)頭部平臺(tái)實(shí)踐的過(guò)程中遇到的典型業(yè)務(wù)問(wèn)題和解決方案，對(duì)比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍，本身更偏向基于行業(yè)問(wèn)題的深度思考及落地實(shí)踐。
本書(shū)前7章為操作基礎(chǔ)，詳細(xì)介紹了Ansys分析的基本步驟和方法：第1章Ansys概述；第2章幾何建模；第3章建模實(shí)例；第4章網(wǎng)格劃分；第5章施加載荷；第6章求解；第7章后處理。后8章為專題實(shí)例，按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設(shè)置方法與技巧：第8章靜力分析；第9章模態(tài)分析；第10章諧響應(yīng)分析；第11章瞬態(tài)動(dòng)力學(xué)分析；第12章譜分析；第13章結(jié)構(gòu)屈曲分析；第14章非線性分析；第15章接觸問(wèn)題分析。
本書(shū)結(jié)合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥(niǎo)算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進(jìn)及其工程應(yīng)用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥(niǎo)算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學(xué)模型、性能測(cè)試及其工程應(yīng)用等；人工蜂鳥(niǎo)算法的改進(jìn)及其工程應(yīng)用，從運(yùn)用切比雪夫混沌映射進(jìn)行初始化來(lái)提高求解的精度和引導(dǎo)覓食時(shí)加入萊維飛行，使得算法避免過(guò)早收斂和具有良好的穩(wěn)定性兩個(gè)方面對(duì)人工蜂鳥(niǎo)算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的算法應(yīng)用在抽水蓄能機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)非線性模型參數(shù)辨識(shí)中，并取得了比較好的效果；蝠鲼覓食優(yōu)化算法，包括算法提出啟發(fā)、步驟、數(shù)學(xué)模型、性能測(cè)試及其
本書(shū)分為8 章，內(nèi)容包括時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的技術(shù)與框架，如何識(shí)別異常的時(shí)間點(diǎn)及多種異常檢測(cè)方法；時(shí)間序列的相似性度量方法、聚類算法；多維時(shí)間序列在廣告分析和業(yè)務(wù)運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用，利用OLAP 技術(shù)對(duì)多維時(shí)間序列進(jìn)行有效處理，通過(guò)根因分析技術(shù)獲得導(dǎo)致故障的維度和元素；智能運(yùn)維領(lǐng)域（AIOps）和金融領(lǐng)域的兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
本書(shū)以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題，重點(diǎn)研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢(shì)與單元網(wǎng)格近鄰勢(shì)的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權(quán)Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算法與微聚類合并判斷過(guò)程的組合聚類算法等。本書(shū)可作為聚類分析領(lǐng)域研究生的教學(xué)和科研參考教材，也可作為智能數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)人員的自學(xué)研究參考教材。
本書(shū)全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運(yùn)動(dòng)分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點(diǎn)/特征結(jié)構(gòu)配置、觀測(cè)器設(shè)計(jì)等基礎(chǔ)理論之外，本書(shū)首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標(biāo)準(zhǔn)型理論，全面地解決了狀態(tài)反饋極點(diǎn)配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問(wèn)題；充分利用二次最優(yōu)性能指標(biāo)的特殊性，完整介紹了基于配方法的二次最優(yōu)控制理論；首次較全面地介紹了觀測(cè)器設(shè)計(jì)理論，在統(tǒng)一的框架下介紹了全維/降維和函數(shù)觀測(cè)器、對(duì)偶觀測(cè)器-控制器、未知輸入觀測(cè)器
本書(shū)用許多活生生的例子，向沒(méi)有經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的讀者展示了博弈論策略思維的道理。人生是一個(gè)永不停息的決策過(guò)程。從事什么樣的工作，怎樣打理一宗生意，該和誰(shuí)結(jié)婚，怎樣將孩子撫養(yǎng)成人，要不要競(jìng)爭(zhēng)總裁的位置，都是這類決策的例子。你不是在一個(gè)真空的世界里做決定。相反，你身邊全是和你一樣的決策制定者。雖然沖突的成分很多，但是合作的因素也不少。本書(shū)將幫助你學(xué)會(huì)策略性地思考，在人生博弈中擴(kuò)大贏面。
本書(shū)采納了人本主義社會(huì)學(xué)最為常見(jiàn)的一種研究視角，也即將互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代短視頻行業(yè)中決定視覺(jué)呈現(xiàn)結(jié)果的算法看作一種實(shí)踐邏輯，將算法實(shí)踐納入到技術(shù)－組織－個(gè)人的研究框架下，強(qiáng)調(diào)算法實(shí)踐的社會(huì)情境性和社會(huì)嵌入性，并重點(diǎn)關(guān)注滲透在其中的人類主觀能動(dòng)性，最終展示出各類社會(huì)行動(dòng)者在與算法實(shí)踐互動(dòng)的過(guò)程中，如何持續(xù)地、動(dòng)態(tài)地參與著算法實(shí)踐之社會(huì)建構(gòu)的一幅幅場(chǎng)景。本書(shū)將算法實(shí)踐看作社會(huì)行動(dòng)者共同參與的一個(gè)不斷被規(guī)制、馴化的循環(huán)過(guò)程的同時(shí)，其實(shí)它也是一個(gè)關(guān)于文化、關(guān)于政治、關(guān)于倫理甚至關(guān)于想象的社會(huì)性過(guò)程。這
本書(shū)詳細(xì)闡述了Python語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)、Abaqus內(nèi)核二次開(kāi)發(fā)、Abaqus 插件GUI二次開(kāi)發(fā)和Abaqus 主窗口GUI二次開(kāi)發(fā)的相關(guān)知識(shí)，通過(guò)大量實(shí)例和詳細(xì)說(shuō)明，幫助讀者掌握Abaqus 二次開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用方法。本書(shū)共14章，前兩章為基礎(chǔ)篇，包括Abaqus二次開(kāi)發(fā)概述和Python語(yǔ)言基礎(chǔ)；第3~6章為內(nèi)核開(kāi)發(fā)篇，包括Abaqus內(nèi)核開(kāi)發(fā)和它的三個(gè)應(yīng)用實(shí)例；第7~14章為GUI開(kāi)發(fā)篇，介紹了Abaqus RSG對(duì)話框生成器、Abaqus GUI二次開(kāi)發(fā)和它們的五個(gè)實(shí)例，以及
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