本书的内容主要包括两个方面：一是困难问题（NPC问题）；二是人工智能的关键问题（图问题）。包括：困难问题的概念和证明；困难问题的常用模型，如线性规划和整数规划；困难问题的常用算法，如近似算法、随机算法、在线算法、启发式算法。本书在所有算法讲解中都贯穿了图问题，同时还专门介绍了高级图算法，其中，中心性算法和社群发现算法是

本书全面介绍计算机网络通信程序设计的基本原理，重点阐述WindowsSockets编程和WinPcap编程的主要思想、程序设计方法、开发技巧和可能的陷阱，分析了不同编程方法的适用性和优缺点。

本书针对分类属性数据无监督数据挖掘任务中的三个关键问题—特征学习、分析过程和结果评价，阐述分类属性数据深度无监督学习理论及决策应用。全书共7章，第1章概述数据驱动决策支持的技术基础、有监督学习和无监督学习两类数据挖掘方法及分类属性数据无监督学习问题；第2章介绍分类属性数据的无监督特征学习、聚类分析和聚类结果评价等相关理

本书以Intel8086和Pentium为出发点，介绍微型计算机原理、指令系统与汇编语言以及接口技术。主要内容包括：微处理器一般原理及Intel8086和Pentium微处理器的基本构成、编程结构、工作时序及引脚，微型计算机存储器接口、高速缓存及Pentium的虚拟存储管理，X86微处理器指令系统与汇编语言，输入输出控

针对国内外推荐系统技术热点问题，作者在推荐系统、深度学习学科领域基础理论方面 从事多年深入探索研究，借鉴国内外已有资料和前人成果，经过分析论证，收集大量专 家学者近年来有关深度学习推荐系统前沿问题的论坛、讲座和报告等展开研究，围绕基 于内容和知识的推荐、混合推荐、深度学习、基于深度学习的推荐以及辅助学习的推荐 等五个方

本书作为图像传感器相关知识的入门书籍，从图像传感器的成像原理出发，全面介绍了图像传感器的内部单元、工作原理、技术特征，介绍了主要的图像传感器类型，并进行了比较。最后，本书还介绍了包含图像传感器的成像系统。 本书前四章是基础知识部分。其中，第一章介绍了图像的构成以及图像传感器的作用，解释了什么是"成像"；第二章介绍组成图

本书主要把握计算机科学与技术的发展趋势，熟悉人工智能的前沿知识和研究热点。本书从人工智能的概述出发，介绍了人工智能研究领域的基础知识，与此同时，对人工智能领域的核心算法--机器学习技术展开详细介绍，让读者掌握对相关技术的算法创新以及工程实践等。该教材紧密联系计算机学科中的人工智能前沿内容和所涉及的项目实践技术，读者通过

第一章概述了图像多聚焦图像融合的基本概念、基本方法和基本框架，并总结了常见的评价指标和数据集。第二章讲述了PCNN相关原理，并阐述了PCNN在图像融合中的应用。最后介绍一种基于PCNN方法的多聚焦图像融合方法。第三章首先讲述了随机漫步的原理及应用，接着提出了一种PCNN+RW的多聚焦图像融合新方法。第四章以引导滤波为主

本书深入探讨了在网络时代，专家系统在塑造社会信任方面的核心作用及其面临的困境。本书选取公共卫生事件作为研究的切入点，深入分析了专家系统对于风险社会中群体决策和舆论引导的重要性。书中不仅揭示了影响专家系统社会信任的内生和外生因素，而且详细讨论了当这种信任失效风险来临时可能引发的多方面负面效应，包括对媒体信任度、科学知识传

本书全面论述了计算机及网络系统各种攻防手段的基本原理和应用技术，对网络安全相关概念与技术进行深入探讨，详尽地分析了信息系统的各种攻击技术及相应防御措施，并通过大量实践例程加深对内容的理解。全书分三个部分，共15章。第一部分对网络攻防进行了概述；第二部分详细描述了网络防御的技术及原理；第三部分分别从云安全、物联网安全、区