明解C++

本书内容分为差分进化算法（以下简称算法）的设计及应用。本书从差分进化算法基本原理、单目标差分进化算法、面向约束优化的差分进化算法、面向多目标差分进化算法、面向离散问题的差分进化算法等五个方面进行了介绍。对提出的10个算法进行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。

本书采用“任务驱动”的编写模式，由浅入深、循序渐进、系统地介绍了JavaWeb开发的相关知识。通过实际应用的案例，帮助读者巩固所学知识，以便更好地进行开发实践。全书共15章，内容涵盖了JavaWeb开发基础知识、Servlet接收GET请求数据、Servlet接收POST请求数据、Servlet生成HTTP响应数据、异步请求和异步响应、会话控制技术：Cookie与Session、过滤器Filt

本书书分为以下几部分：第一部分：预备知识：介绍数据结构和算法的基本概念，并演示如何搭建开发环境、编写测试用例。第二部分：数据结构：介绍常见的数据结构，包括数组、链表、矩阵、栈、队列、跳表、散列、树、图等。第三部分：常用算法：介绍常用的算法，包括分而治之、动态规划、贪婪算法、回溯、分支界定、遗传算法等。第四部分：商业实战：介绍汉诺塔及五子棋两款游戏的实现。

本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完

本书分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。

本书分为9篇，共35章。第1篇主要介绍基本配置；第2篇主要介绍用户及权限管理；第3篇主要介绍网络相关配置；第4篇主要介绍存储管理；第5篇主要介绍系统管理；第6篇主要介绍软件管理；第7篇主要介绍安全管理；第8篇主要介绍容器管理；第9篇主要介绍自动化管理工具ansible的使用。

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流

本书分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（独家专利技术解密）。

本书主要以Java虚拟机的基本特性及运行原理为中心，分析了JVM的组成结构和底层实现，介绍了很多性能调优的方案和工具的使用方法。最后还扩展介绍了JMM内存模型的实现原理和Java编译器的优化机制。