本书归纳了计算机的经典算法题，并按照由浅入深、循序渐进的顺序讲解。本书对图论等算法中的重点内容进行了详细的讲解，重点讲解并查集、最小生成树算法（包括Prim和Kruskal算法）和最短路径算法（包括Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd和A*算法），既注重理论推导，也强调代码实现与调试技巧。每一章均有清

本书围绕系统实时性、精确性与鲁棒性的提升，系统性地探讨了边缘特征在复杂观测环境下的独特优势、关键挑战与解决方案。针对边缘特征冗余导致的高计算开销、数据关联错误引发的外点干扰以及视觉约束退化带来的估计不稳定问题，提出了三项具有创新性的关键算法：(1)基于子模态分区优化的边缘特征优选算法；(2)基于广义核函数的自适应鲁棒估

本书共7章，内容包括：计算机系统概论、运算方法和运算器、存储器系统、指令系统、中央处理器、系统总线、输入/输出系统。

本书分为九章，内容包括：计算机信息安全概述、计算机信息网络空间安全、计算机信息网络系统安全、计算机信息网络物理安全、计算机网络加密技术等。

本书首先从整体上介绍了软计算的概念、特征及其在人工智能中的重要性，回顾了硬计算的局限性如何催生了软计算的诞生。接着，本书详细剖析了软计算的内因和外因，探讨了其在科学创新、社会需求和技术进步背景下的发展动力。通过对模糊计算、进化计算和神经计算等典型软计算算法的深入研究，本书展示了这些算法在解决实际问题中的强大能力和潜力。

本书涉及内容十分广泛：从科学技术和科学技术革命的概念规定，到近代以来的科学技术革命的阶段划分及其科学世界图景和科学思维方式的变革；从科技革命对哲学的影响，到哲学与科学的内在融合的统一性关系的探索；从信息科学和信息哲学的整体复杂性意蕴的展示，到系统科学和自组织系统理论相关学科、内容和思想的阐释；从分形、混沌、全息理论具体

本书内容将涵盖机器视觉的基本原理、算法、开发工具及最新技术，同时融入丰富的行业应用案例，如智能制造中的质量检测、自动驾驶中的环境感知等。此外，还将引入最新研究成果和技术趋势，旨在提升学生的机器视觉实践能力，为其未来职业生涯打下坚实基础。

"本书是参照教育部计算机基础课程的教学基本要求，主要介绍信息技术基础、应用与安全。全书包括精讲和精练两部分，精讲部分用少量篇幅梳理本章的内容要点，精练部分包括大量的基本练习题与解析、拓思题、强化练习题。全书共分四篇：第一篇（第1～3章）为信息技术基础，介绍信息技术软硬件基础知识和数据的表示与存储等；第二篇（第4、5章）

本书设计了基础级验证性实验、模块级分析性实验和综合知识运用实验。基础级验证性实验包括实验系统的安装和工具软件的使用、程序调试初步和指令系统基础、程序转换与指令系统、程序的机器级表示、程序的链接与加载执行实验；模块级分析性实验包括二进制程序分析与逆向工程、程序链接与ELF目标文件实验；综合知识运用实验包括程序执行时间分析

本书全面涵盖了硬件安全概念，这些概念源自新型逻辑与存储设备及其相关架构的独特特性。本书聚焦将设备独有的特性(如多功能性、运行时多态性、内在熵、非线性、异构集成的便捷性、防篡改性等)映射到其所助力实现的安全基元上，这些安全基元包括静态和动态伪装、真随机数生成、物理不可克隆函数、大规模安全异构系统以及防篡改存储器。