本书覆盖推荐系统在行业应用中涉及的召回算法、排序算法的原理和实现思路，以及特征工程、冷启动、效果评估、A/B测试、Web服务等核心工程知识，并包含金融、零售等行业的实施案例，另外也与时俱进地介绍了大模型及其在推荐系统中的应用。

本书系统介绍了基于强化学习的多智能体协同技术，涉及进化算法、纳什均衡等相关主题，讨论了基于强化学习的多智能体协同理论、一致性学习算法、基于协同Q学习算法的多智能体规划技术等，研究了ICFA方法的优越性，将计算时间和结果准确性作为指标进行考核，在多机器人实时携杆问题中验证了算法的有效性。并给出了针对多机器人协同问题的应用实例。本书不仅包含多智能体强化学习协同研究的最新进展，而且提供了一种相对于传统方法更加高效的技术路线，并根据未来的研究趋势分析本书的应用前景。

民间重要区域的安防和国家军事重地的值守，都需要对入侵目标实时监测其方位和运动轨迹。本专著主要是探讨基于动静态热释电红外传感器(PIR)探测器组构成的探测网域/对入侵目标的智能感知理论和技术应用方法。研究的焦点就是如何迅速准确地探测出入侵目标的方位和运动轨迹。

本专著以研发的新型动静态 PIR 探测器组构成探测网域，经过实验验证，提出基于动静态 PIR探测网域的入侵目标智能感知理论;提出 PIR探测网域的布局优化和性能评价及协同感知理念;探索基于新型PIR探测网域的多种入侵目标

本书讲述了区块链是如何通过一系列平台、编程语言和支持工具来发展的。它重点关注：数据机密性、完整性和认证性；分布式共识协议和算法；区块链系统设计标准及系统互操作性和可扩展性；与云和大数据等其他技术集成。本书还详细介绍了区块链如何在各种行业垂直领域与云计算、大数据分析和物联网技术相融合，让读者深入了解区块链这项开创性技术如何在医疗卫生、金融服务、政府部门、供应链和零售等领域创造价值。

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

作者近几年来把"大学习”和"深调研”结合起来，对工业软件的技术、企业、产业和政策进行研究，形成若干研究报告。本书是作者对过去几年工作学习的梳理总结。 作者着眼第四次工业革命，立足关键核心技术，朝着国家"十四五”重点突破方向，选取工业软件作为本书的主题，重点从背景、概念、产业、企业、政策等方面对工业软件进行系统阐述，研究工业软件产业生态，探索工业软件发展规律，力争为我国工业软件产业发展提供智力支撑。

本书从实用的角度出发，全面、系统地讲解了Illustrator CC的各项功能及使用方法，并配有多个精彩实例，操作一目了然，语言通俗易懂。 本书配套资源不但提供了案例的源文件和素材，还提供了多媒体教学视频，读者可以通过扫描二维码下载并观看。让新手从零起飞，快速跨入高手行列。

全书共分为15章，内容涉及Python与PyQt6，搭建开发环境，第一个PyQt6窗口程序，PyQt6窗口设计基础，PyQt6常用控件，PyQ16高级控件，菜单、工具栏和状态栏，对话框应用，布局管理，数据库操作，文件操作，PyQt6绘图技术，多线程编程，PyQt6程序的打包发布等。

本书用10章对大语言模型进行全面且深入的介绍。

首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论，帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后，详细介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。此外，介绍提示工程和工程实践等方面的内容，帮助读者了解大语言模型的应用和实际操作过程。最后，介绍如何从零开始微调大语言模型，辅以代码示例，帮助读者更好地应用这些技术。

本书从内网渗透测试红队的角度，由浅入深，全面、系统地讨论了常见的内网攻击手段和相应的防御方法，力求语言通俗易懂、示例简单明了，以便读者领会。同时，本书结合具体案例进行讲解，可以让读者身临其境，快速了解和掌握主流的内网渗透测试技巧。阅读本书不要求读者具备渗透测试的相关背景知识。如果读者有相关经验，会对理解本书内容有一定帮助。本书可作为大专院校网络安全专业的教材。