本书针对推荐系统中的二部图、社交网络和知识图谱的图结构模式，研究基于图表示学习的深度推荐系统。通过挖掘图信息中的隐性关系和高阶关系，使用图学习的方式探索用户和产品的潜在关联，弥补相关推荐系统研究在挖掘用户之间或者产品之间隐性关系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推荐技术。增加推荐系统输入的多样性，运用社交网络和知识图谱等辅助信息，缓解推荐系统目前面临的“数据稀疏”、“冷启动”等问题，提高推荐系统的准确性和多样性，为推荐系统技术的发展提供可参考的方向。

人类正在面临数字技术带来的全面变革！不仅衣食住行离不开互联网，就连工作、学习和生活，也离不开手机和互联网，手机已经成为每个人生活中形影不离的“体外器官”！不仅如此，人工智能的快速发展，正在推动社会各行各业发生新一轮变革。这一轮新的技术变革不仅影响到所有的学科领域，还直接挑战了传统的哲学认识论，颠覆了传统的人类思想和认知体系。 目前，关于数字化、智能化变革的研究还存在着盲目追逐短期热点，缺乏对“长时段”教育技术变革历程的分析，也缺乏对技术影响社会、教育变革基础理论的深度研究。本书的研究起步于200

本书聚焦网络化科学活动中的群体认识论问题，主要包括网络化科学的形态与特征透视、网络化科学中的认知主体分析、网络化科学中的认知分工研究、未来的网络化科学发展及其认识论等，探寻了提升网络化科学的运行效率和运作秩序方法和策略，进而在政策层面探究实现高效和良序的可能机制，为政府科学与技术政策、科学传播(科普)政策的制定及相关决策提供参考。

本书基于非合作目标雷达特性、运动特性和形状特征，分析了影响目标ISAR成像的因素，重点对稀疏重构成像方法和弹道目标特征提取方法进行了阐述分析，针对非合作目标成像、特征提取与识别面临的成像时间短、积累信号少、成像质量不高和特征提取识别难的问题，提出了多种基于联合稀疏重构和二维稀疏重构的成像方法，并阐述了机动非合作目标的快速高分辨成像方法。针对弹道目标快速运动特征和微动特征，在建立目标中段运动及微动模型的基础上，对回波信号进行仿真分析，从其距离像序列及二维ISAR像序列出发，总结弹道目标的特征

本书是关于DevOps的实用指南，使用GitHub作为平台，展示了如何利用GitHub工具集的强大功能进行协作、精益管理，以及实现安全快速的软件交付，从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案，读者将学习如何找到正确的度量标准，以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付。

在开放、动态、多变的互联网环境下，感知并理解用户情境是计算机软件应具备的重要能力。近年来，基于交互文本的用户情境解析是学术界和产业界的热点问题。
本书深入调研了基于交互文本的用户情境解析方面的研究进展，分析总结了当前研究工作存在的问题和不足。针对这些问题，提出了基于泛在交互文本的用户情境解析方法，为用户情境解析提供了新颖的研究思路和有效的技术方案。
本书适合具备相关计算机基础的研究、开发人员阅读，也可为软件工程、万维网、信息检索、自然语言处理、泛在计算、人机交互等众多领域的学者提供一

全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深入学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重点回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择开源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主

本书共9章，主要内容如下：第1章介绍虚拟化技术及Proxmox VE基础知识，第2章介绍如何在生产环境中部署Proxmox VE，第3章介绍如何配置Proxmox VE存储，第4章介绍如何配置Proxmox VE网络，第5章介绍如何创建和使用虚拟机，第6章介绍如何创建和使用容器，第7章介绍如何配置和使用Proxmox VE高级特性，第8章介绍Proxmox VE的备份与恢复，第9章介绍Proxmox VE系统管理。

本书通过逐步构建一个完整的开发框架，帮助读者深入理解和掌握ASP.NET Core开发框架的核心概念和技术。本书以实际项目为基础，通过逐步迭代的方式引导读者从零开始构建一个功能强大的开发框架。本书不仅介绍了如何搭建项目结构、处理路由和中间件、使用依赖注入和配置管理等关键技术，还介绍了如何处理身份验证和授权、使用数据库和ORM、编写单元测试等实际开发中常见的问题和技术。本书配有读者交流学习群，可扫描勒口二维码进群。相关代码可通过前言中的代码仓库地址获得。
这是一本面向ASP.NET Core

本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR)，并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态进行了总结，并指导读者继续学习。