本書從計算機信息安全入手，闡明了人工智能的技術和典型應用場景，使讀者能夠深度學習人工智能的重點技術和平臺工具，并能夠深入了解人工智能技術的實際應用。具體包括計算機信息安全概述、計算機網絡安全體系結構、計算機系統安全防護技術、計算機其他安全技術、人工智能與智能信息處理技術，以及人工智能在城市建設中的應用。
"本書具有立足于系統、面向應用、實用性強、適用面廣等特點。全書共有８章：第１章概論，第２章計算機中的數據表示，第３章運算方法和運算器、第５章指令系統、第６章中央處理器子系統、第７章輸入／輸出設備，第４章存儲子系統、第 ８章輸入／輸出技術。在計算機組成原理的課程教學當中，學生不僅應該掌握計算機的組成，更要理解指令的執行過程。另外，計算機組成原理的學習不僅僅是硬件上的設計與分析，還應該包括數據在計算機中的表示、運算和存儲。因此，計算機組成原理的課程教材，既要內容更新，也要注意重點應放在學以致用上。
本書全面系統地論述了數據中心運維工作中運用的新技術，包括導論、數據中心的信息傳輸網絡技術、樓宇設備控制特性及自動化技術、數據中心的安全防范技術、數據中心的消防及聯動控制技術、數據中心的綜合布線技術和數據中心的監控技術等。本書可作為高等學校電氣工程及其自動化、新基建大數據運維等相關專業的教材，也可作為從事數據中心管理工作人員提升能力的專用工具書，還可作為從事樓宇智能化工作的工程技術人員和管理人員的參考書籍。
"本書為有志于從事數據中心暖通系統運維工作的人員提供了必需的入門知識。本書遵循由淺入深的原則，首先以“零基礎”視角系統介紹了暖通系統運維人員必備的入門基礎理論知識，主要包括空氣調節理論、熱力學定律、制冷原理、常見制冷系統組成及各部件工作原理，這些構成了本書的重點內容。隨后本書以數據中心暖通系統為聚焦點，介紹了數據中心暖通系統的常見組成方式、各部分工作原理，其中針對數據中心暖通系統的空調機組、風系統、水系統等進行了比較詳細的介紹。最后為了開闊讀者視野、激發讀
推薦系統作為近年來非常熱門的AI技術落地場景，已廣泛應用于各行業的互聯網應用，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的決策。本書貼合工業級推薦系統，以推薦系統的整體技術框架為切入點，深入剖析推薦系統中的內容理解、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和業界應用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當前推薦系統領域的熱門前沿技術進行了介紹，包括強化學習、因果推斷、端上智能等。
本書以圖文并茂的方式對面試中的高頻算法題進行講解，重點關注解決問題的策略，旨在幫助廣大讀者更好地厘清各類算法題目的解題思路。 本書分系列對算法題目進行講解，包括數組系列、鏈表系列、動態規劃系列、字符串系列、二叉樹系列、滑動窗口系列、博弈論系列、排序系列、位運算系列、二分查找系列以及其他補充題目。 本書適合數據結構和算法知識的初學者、希望從事IT行業工作的入門人員，以及具有一定基礎的IT行業從業者閱讀，也可作為大、中專院校計算機等相關專業的參考書。
本書主要圍繞不同的進化算法時間復雜度分析方法展開介紹，包括基于Markov過程的理論、分層估計理論、漂移分析理論、關系模型理論、平均增益理論、帶噪聲的進化算法的時間復雜度分析理論，并且提供了配套的軟件工具輔助讀者開展實踐。本書對進化算法的理論研究進行了分析、歸納和總結，寫作內容嚴謹易懂，邏輯清晰嚴密。
算力、數據、AI已經成為驅動當今社會技術發展的三架馬車，而算力也從傳統的超級計算向云超算的方向發展。本書旨在探討當前超級計算與云計算的融合而給算力帶來的新的發展，介紹當前在算力領域的一些實踐和探索，從理論到工程，幫助讀者了解超級計算的關鍵技術與未來發展，從而更好地應用和發展高性能技術。
本書對二維、三維目標檢測技術涉及的骨干網絡及入門必備的計算機視覺算法進行全面的介紹。本書由淺入深地介紹了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士頓房產、ModelNet等經典二維、三維數據集和相關國際賽事，還介紹了TensorFlow中的二維卷積層、全連接層、激活層、池化層、批次歸一化層、隨機失活層的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等經典骨干網絡的設計原理，以及PointNet、GCN等三維計算機視覺神經網絡。此外，本書
本書在介紹深度學習、百度飛槳等相關知識的基礎上，著重介紹了圖像分類、目標檢測、語義分割、人體關鍵點檢測、圖像生成、視頻分類、圖像文本檢測和識別、圖像識別等計算機視覺任務的實現原理及深度學習模型框架，并通過具體案例來詳細介紹各任務的實現細節。全書分為理論篇和實戰篇。理論篇（第1～4章）梳理了計算機視覺技術的發展歷程、主要任務、行業應用系統，同時簡要介紹了深度學習開發框架、飛槳（PaddlePaddle）開發平臺，以及深度學習的基礎知識與網絡模型架構。實戰篇（第5～12章）結合計算機
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