《因果推理：基础与学习算法》从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论
本书由江苏省信息学奥林匹克竞赛委员会组织富有算法竞赛教学经验的省内知名一线教师编写。以程序设计中的常用算法与数据结构为主要内容，来训练计算思维，提升用算法和数据结构来解决实际问题的能力。力求用浅显易懂
Qt是软件开发领域中非常有名的C 可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台，介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。第1部分为Qt基础，在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Exc
本书主要分为3部分。第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式一生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式
演化算法是一类基于群体智能的自然启发式搜索优化策略，具有结构灵活、易于理解、适用广泛的特点。本书是作者多年研究成果的总结，介绍基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应优化算法、人工内分泌系统模型、反向差分进化算法等高级计算智能方法，以及算法在目标的识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中的应用。
随着机器视觉技术的飞速发展，大量需要使用机器视觉代替人工检测的需求应运而生。Halcon在开发机器视觉项目中表现出的高效性和稳定性，使其应用范围非常广泛。本书将针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算
网络流量识别是网络监控的关键环节，在网络管理中起着至关重要的作用，机器学习作为一种技术手段已经应用到网络流量识别过程中，并成为该领域的研究热点。基于机器学习的网络流量识别算法通过对流量行为测度的分析与度量来构建满足不同应用场景的流量识别需求模型。本书共9章，首先分析机器学习在流量识别中的意义和应用；其次对行为特征进行分析；再次系统分析非对称路由对流量识别算法的影响；最后对深度学习算法及模型进行分析研究。
本书介绍了智能优化算法中的RNA遗传算法，包括RNA遗传算法、具有茎环操作的RNA遗传算法、受蛋白质启发的RNA遗传算法、信息熵动态变异概率的RNA遗传算法、自适应策略的RNA遗传算法、发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模和发夹变异操作RNA遗传算法的桥式吊车神经网络建模方法。本书体现了作者在RNA遗传算法及应用方面的部分研究工作。
深度学习是目前学术界和工业界都 火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分， 部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、 系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，
本书主要分为3部分。第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式一生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式
随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为 大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员学习AI算法时的常见问题，对机器学习、深度神经网络等概念在实际项目中的应用建立清晰的逻辑体系。本书分为上下两篇，上篇（ ～4章）可帮助读者理解并独立开发较简单的机器学习应用，下篇（第5～9章）则聚焦于AI技术的三大热点领域： 系统、自然语言处理（NLP）及图像处理。其中，第1章通过具体实例对Keras的机器学习实现进行快速介绍并给出整体概念；第2章从简单的神经元开始，以实际问题和代码实现为引导，逐步过渡到多层神经网络的具体实现上，从代码层面讲解神经网络的工作模式；第3章讲解Keras的核心概念和使用方法，帮助读者快速入门Keras；第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法；第5章介绍 系
