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《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经

本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布

本书介绍作者近年来提出的最小约束违背优化新方向和相关研究成果,主要内容包括最小约束违背线性锥优化、最小约束违背二次规划、最小约束违背非线性凸优化、一类最小约束违背极小极大优化问题、最小约束违背非凸约束规划和一般度量下的最小约束违背凸优化.《BR》理论方面的进展包括以最小违背平移为工具,延拓了各类凸优化问题的对偶理论,证

在中国科大“高等应用数学”课程讲义的基础上编写而成，是研究生从事科学研究的“入门”课。第1～3章主要介绍应用数学处理问题的思路，回顾大学数学基础并引出渐近分析方法；第4～5章通过案例介绍应用数学的分析过程；第6～7章介绍量纲分析和尺度化等数学问题的简化方法；第8～10章介绍正则摄动、奇异摄动、多尺度摄动等各种摄动方法；

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本书在广泛征求读者意见的基础上进行编写，设置了一些生活中与概率统计相关的经典案例、编写了一定数量的题目，例题和习题多采用一些在客观世界，即自然科学、工程技术、经济管理领域和日常生活中经常遇到的现实问题，希望以此来提高学生学习概率统计的兴趣以及利用概率统计知识解决实际问题的能力。本书内容共七章，第一、二、三章介绍概率论内