本书以通俗易懂的语言，带领读者叩开推荐系统的大门。本书章节设计如下：前三章是基础篇，主要回答了为什么需要推荐系统，以及算法建模前需要做的准备工作；中间四章是本书的核心章节，即推荐系统经典链路：召回->粗排->精排->重排，本书花了较大篇幅重点阐述各链路的定位、功能和具体算法；接下来四章是难点篇，主要覆盖推荐算法中常见的

本书围绕人工智能技术的两大核心方向(计算机视觉与智能机器人)展开，全书共8章。第1章系统解析计算机视觉与智能机器人的核心定义、技术特征及发展脉络；第2章深入剖析成像原理，涵盖图像传感器技术(CMOS/CCD)、光学系统建模及图像采集关键技术；第3章构建数字图像处理知识体系，重点讲解图像增强、边缘检测与图像分割等核心算法

全书按照“概念起源→硬件基础→系统软件→网络互联→分布式计算→云计算→大数据→人工智能→理论极限”的逻辑脉络展开，形成了一条从实践到理论、从具体到抽象的完整知识链条。全书采用“历史叙事+技术解析”的双线结构，既有对历史事件的生动描述，又有对技术原理的深入剖析。

全书共分为八个项目，系统覆盖C程序概述、数据类型与表达式、三大程序结构、数组与字符串、函数及文件等核心考点。内容按课时拆解为若干学习任务，与课堂教学同步，题量适中，便于随堂巩固与课后训练。多数章节配备单元测试卷，书末附两套综合模拟卷，所有习题均附参考答案，多选与编程题更有详尽解析，助力学生自主复习、精准补缺。

本书系统阐述了培养复合型数据科学与大数据技术专业人才所需的相关知识，涵盖大数据概述、大数据与新一代信息技术、数据采集、数据存储与管理、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化、大数据与信息安全、大数据的典型应用共9章内容。其中大数据关键技术的各个章节都配有对应的拓展实践及习题。

本书聚焦人工智能技术在六大典型场景中的应用开发，以“技术原理+系统设计+项目实战”为主线，结合职业教育特点，系统阐述垃圾分类识别、果蔬识别、同声传译、多卡证智能识别、智能停车场、人脸识别六大系统的技术实现路径与行业解决方案。

本书主要以基于Python的数据分析为主线，采用精心设计的多个数据分析项目案例贯穿全书内容，系统阐释了各分析环节所涉及的专业技术与工具应用，不仅涵盖各功能模块的操作方法与使用技巧，更深入讲解了数据分析概念、统计处理、深度分析、数据可视化等关键知识体系。全书知识点的讲解循序渐进，从基础概念到高级应用，逐步深入，确保每一位

本教材主要依托现有教材基本知识进行编写，结合土木类本科生特点，并利用土木工程领域实际案例进行扩充，主要编写思路包括以下几点：(1)深度分析“智能控制原理”课程：结合土木工程的实际应用需求，将从工程建设、运维、检测、改造、加固及回收利用等工程全寿命周期环节切入，同时借鉴现有“智能控制”相关教材的成熟框架，在切实融合人工智

本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、特征工程、降维与超参数调优、概率模型与标注任务、神经网络模型、深度学习模型、生成对抗网络、对抗样本、强化学习等主题对相关内容进行组织。本书在讨论具体算法时，采用以示例入手、逐步推进的方式，并尽量给出详尽的推导。本书没有采用伪代码的方式来介绍算法流程，而是用文字说明加(或)示例程序

本书采纳期望-确认理论(Expectation-ConfirmationTheory)来分析信息质量的评估过程。其次，本书基于自我决定理论(Self-DeterminationTheory)，将感知收益细分为实用性收益(定位性和个性化)与社会性收益，并借助社会角色理论来考察这两类收益的影响因素。基于真实移动互联网用户数