本书依据“易理解，重实用”的指导思想，以算法设计策略为主线，沿着“问题分析—算法设计—算法描述—算法实例—算法分析—Python实践”的路线，系统地介绍算法的设计思路、分析方法及Python语言实现。本书共有9章，分别为算法概述、贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划问题与网络流、随机化算法、NP完

本书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念与体系结构、数据仓库的数据存储与处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。本书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出

本书共分14章，全面系统地介绍了生成式AI的基础理论、核心技术、应用场景以及社会影响，既突出生成式AI技术，又重视AIGC应用，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助读者快速掌握生成式AI(AIGC)的精髓及其在各领域的应用实践。

本书内容涵盖TensorFlow开发环境搭建(Anaconda/PyCharm/TensorFlowCPU-GPU)、计算图构建、自动微分机制、基础回归与分类算法、多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)以及经典的ResNet模型实现与训练。通过手写数字识别、房价预测、图像分类等典型案例，由浅入深地讲解模型构建、训

本书在内容设计上兼具前沿性与低门槛：一方面，融入2023-2025年开源大模型(Llama3、Mistral)、多模态AIGC(Suno文生音乐、Sora文生视频)、AIAgent、具身智能等热点技术；另一方面，所有实验均基于Python预装库(PyTorch、NumPy等)，仅需CPU即可运行，适配职教本科机房及学生

本书以“基础理论—关键技术—前沿应用—伦理安全”为主线，覆盖人工智能领域的核心模块。本书的特色：一是体系完整，覆盖从基础理论到前沿应用的全链条知识；二是案例丰富，通过“西瓜分类”“补给路线规划”等贴近生活的实例降低理解门槛；三是紧跟趋势，重点纳入大语言模型、具身智能等前沿方向；四是注重伦理，强调技术发展与社会责任的平衡

本书聚焦深度学习和大模型前沿，细分机器视觉(目标检测、图像分类)、语音处理(自动语音识别、语音合成)、自然语言处理(文本生成、情感分析)、多模态应用(图文生成、视觉问答)和科学计算(蛋白质结构预测)等关键领域，通过大量实例说明这些领域的主流应用。本书内容系统、新颖，案例丰富，适合作为各类专业的大学生的人工智能导论教材，

本书系统地介绍了国际控制界应用最广的MATLAB语言及其在控制教学与研究中的应用，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、科学运算问题的MATLAB求解、线性系统的建模和计算机辅助分析、非线性系统的仿真分析、控制系统的计算机辅助设计方法等，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、QFT控

本书包括计算机基础理论知识和计算机基本操作能力两部分。“计算机导论”课程的重点是让计算机科学与技术专业本科新生了解本科阶段需要学习的课程结构和学科体系，并且培养其基本的动手能力，为下一步的学习做好准备。书中内容主要包括计算机专业知识体系，计算机发展史，计算机体系结构，计算机网络，操作系统，软件与程序设计，数据库与大数据

本书共11章。第1章重点介绍TASA基本概念及其框架设计，分析安全岗位知识及技能要求。第2章-第11章分别从密码学基础、IPsec、SSL/TLS、DNSSEC、HTTPS、网络防火墙、入侵检测、网络欺骗、拒绝服务攻击、木马攻击等方面，介绍其基础知识、技能训练和能力要求。