区间高维多目标进化算法是解决不确定性优化问题的有效方法之一，也是进化计算领域一个重要的研究方向。本书分为7章，第1、2章介绍了区间高维多目标进化算法相关背景、基本概念及基础知识；第3～6章从Pareto支配关系、方向引导、指标选择及博弈集成等方面探讨了区间高维多目标进化算法的改进方式；第7章将区间高维多目标进化算法应用于移动边缘计算卸载和功率分配联合优化问题求解，从而为解决相关应用问题提供了参考。 本书适合从事智能计算研究与应用的科技工作者和工程技术人员阅读，也可作为高等院校计算机科学与技术、控

本书将复杂概念融入动物角色——松鼠、乌龟和驯鹿的趣味对话与生动动作中，配以图解，不仅解释了数据结构、搜索算法、排序算法、数据加密以及人工智能算法核心内容，还通过实例和Python练习，让读者能在计算机上亲自运行程序，直观感受算法的魅力。这种手脑并用的学习方式，让算法学习变得不再枯燥。

本书共12章，开篇明确适用读者与所需预备知识，介绍后续使用工具，接着阐述仿真发展历史、QEMU系统仿真器及其执行模式与模糊测试等基础内容。随后，通过多个案例，如结合QEMU与AFL识别VLC安全漏洞、三星Exynos基带漏洞分析、OpenWrt全系统模糊测试及针对ARM架构的模糊测试，以及iOS、Android系统的相关测试等，讲解仿真与模糊测试的实际应用。最后，总结了模糊测试的研究发现、影响及未来方向。

本书以科学理性与人文关怀相融合的笔触，系统梳理了计算机病毒从理论萌芽、技术演化到当代智能化威胁的完整发展历程。通过翔实的历史考证与生动的案例剖析，本书深入揭示了病毒技术的理论溯源、核心迭代、关键性人物，及其与数字社会文化的深刻关联，精准勾勒了其在信息技术演进和网络攻防对抗中的多维生态位，并前瞻性地审视了由此引发的社会结构冲击、伦理治理困境及未来潜在风险。全书兼顾理论深度与科普表达，将复杂的技术原理、生动的安全攻防、演化的博弈逻辑，转化为通俗易懂的知识，为读者呈现了一场跨越技术、社会与文化的智慧盛

全书共12章, 分别介绍人工智能的历史与现状、深度学习的基础原理、卷积神经网络的基本构建、PyTorch的基本应用、分类识别技术与应用、目标检测技术与应用、基于视觉大数据检索的图搜图应用、验证码AI识别、基于生成式对抗网络的图像生成应用、肺炎感染影像智能识别、基于深度学习的人脸二维码识别、污损遮挡号牌识别与违法行为检测, 书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。

本书首先介绍了视觉成像与获取的方式，然后介绍了图像与视觉处理的编程基础与常见算法，包括图像增强、图像复原、图像基元检测、图像分割、形态学处理、图像配准、相机标定、立体视觉、特征提取与模式识别等，最后针对视觉引导与定位、遥感图像分割、缺陷检测与识别、视觉测量等常见机器视觉工程应用展开探讨。

本书共六篇，介绍基于视频图像处理的人体行为轨迹估计与跟踪、2D人体姿态估计、3D人体姿态估计、舞蹈姿态估计与对比分析、汉字字体自动生成以及应用研究。

本书精心选择了计算机系统领域的14篇开创性经典文献，并用中文准确翻译，结合编者自身的理论研究和工程实践，针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向，采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源、进行原创性基础研究具有重要意义。

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法进阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法进阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、I

随着信息技术的飞速的发展，大数据时代已经到来。面对海量多源异构数据，企业如何通过挖掘大数据，进而改善用户服务是一个备受关注的问题。推荐系统是在大数据环境下解决“信息过载”问题，并向用户提供个性化服务的有效手段。本书将围绕个性化推荐，介绍推荐系统的原理、经典算法以及面向大数据的前沿推荐算法，并对推荐系统研究中的算法评价和常见问题进行介绍、分析和总结。此外，本书还提出了一种基于大数据网络的推荐算法，该算法基于用户网络和商品网络进行推荐系统的设计，为大数据环境下数据稀疏问题的解决提供了帮助。