《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。

本书总体目标是介绍智能群体博弈对抗与合作理论的现状、发展趋势以及重要应用，为读者在人工智能、演化博弈、集群系统等领域中开展跨学科研究和技术开发提供理论参考。全书共分9章，特色内容包括演化博弈基础理论概述、任务分配问题、懒惰个体对任务分配博弈动力学的影响、孤立者对群体公共品博弈动力学的影响、惩罚者对群体博弈动力学的影响、策略多样性在公共品合作演化中的作用、偶遇在囚徒困境博弈动力学中的影响、朋友圈大小对空间博弈动力学的影响、内疚在群体博弈动力学中的影响等技术前沿。本书内容涉及社会心理学、博弈理论、计

本书专注于深度学习在图像识别领域的应用。不仅详细讲解了各种模型的理论知识，还为读者提供了丰富的实践操作指南。旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导，涵盖2012至2023间的经典和前沿模型。
本书在第1章介绍人工智能在计算机视觉领域的现状，第2章和第3章是编程基础章节，有基础的同学可以跳过阅读。第4章和第5章详细讲解卷积算法和基于卷积算法具有里程碑意义的模型。第6章介绍工业中常用的轻量级卷积模型。第7章和第8章对现阶段前沿的图像识别模型进行讲解。
本书适合对图像识别

本书对计算机图形学的基本原理进行了深入浅出的阐述，书中不仅配有丰富的图例和例题，而且采用C语言对课程主要算法进行了编程实现，并以实现OpenGL状态机为主线将课程主要知识点串连起来。这种理论和实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的计算机图形学理论的系统理解和掌握。本书共10章，内容包括绪论、计算机图形系统、OpenGL编程环境介绍、基本图形生成算法、二维变换和二维观察、三维变换和三维观察、三维对象的表示、消隐计算、颜色模型以及真实感图形绘制。
本书可作为高等院校计算机图形学理论

近年来，演化计算作为计算智能领域的经典优化技术，已经广泛应用于求解组合优化、工程优化等理论和工程类的优化问题，形成了一种基于演化的智能优化方法。针对高维空间的多目标优化问题，近年来基于分解的多目标演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目标或高维多目标优化问题的难度。根据分解的形式不同，基于分解的MOEAs又进一步细分为基于聚合的MOEAs和基于参考点的MOEAs。尽管基于分解的MOEAs是目前求解高维多目标优化问题最有前景的技术之一，然而它在方法和应用层面均存在着缺陷和不足。

当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。
大规模数据集的算法与数据结构为大型分布式数据引入了处理和分析技术。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》作为指南，包含了行业故事和有趣的插图，使复杂的概念也易于理解。在学习如何将强大的算法(如Bloom 过滤器、计数

近半年来，以GPT为代表的大型语言模型风起云涌，不仅完全改变了人工智能领域的研究范式，也使得通用人工智能(AGI)和人工智能生成内容（AIGC）成为公众领域的热点，而教育领域有可能成为大型语言模型最先落地的领域，各类应用层出不穷，各类观点也此起彼伏。为了应对这一技术与社会的焦点，中国人工智能学会智能教育技术专业委员会联合编撰该研究报告。通过梳理各类同行评议论文、预印本、政策文件、新闻报道、研究报告、内部技术资料、专家调研与访谈材料、在线论坛等不同来源的400多份资料，帮助读者理解大型语

本书主要内容包括：构造过程抽象，构造数据抽象，模块化、对象和状态，元语言抽象，寄存器机器里的计算等。采用JavaScript作为实例分析，但并不拘泥于对语言的解释，而是通过这种语言来阐述程序设计思想。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能

本书是一本关于云原生安全的实用指南，主要介绍了如何使用Falco(一款开源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分，每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能，将带你理解Falco的基本概念，并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册，将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给开发者的参考资料，涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云