本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括jing确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；zui后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。本书要求读者具备扎实的数学基础，适合计算机科学、数学、统计学、电气工程、航空航天等领域的读者阅读。

本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插入排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、链表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。

本书结合设计实例从面向对象的设计中精选出23个设计模式， 总结了面向对象设计中最有价值的经验， 并且用简洁可复用的形式表达出来。本书分类描述了一组设计良好、 表达清楚的软件设计模式， 这些模式在实用环境下特别有用。 本书适合大学计算机专业的学生、研究生及相关人员参考。

Elasticsearch是一款高性能的文档数据库，广泛应用于分布式搜索和分析引擎等相关领域，本书首先介绍了数据建模的通用设计原理，然后针对Elasticsearch 介绍了文档数据库建模的特点和要求，例如和设计模式有关的实现、注意事项，以及实践过程中的注意点等。本书的两位作者，一位是资深的Elasticsearch 专家，一位是建模领域的大师，联合为读者呈现了这本著作。如果你是一名希望扩展Elasticsearch 建模技能的读者，或者是一名了解Elasticsearch 但需要提高模式设计技能的从业人员，推荐阅读本书。

本书是计算机网络特别是软件定义网络方面的专业著作，对软件定义网络的可扩展性进行了系统、全面和深入的探讨，总结了当前软件定义网络可扩展性方面的研究现状，汇集了作者在软件定义网络方面近10年的重要研究发现和成果，出版的高水平论文和已授权的发明专利已经列在书稿中。本书面向计算机相关方向的科研和工程人员，既可作为大学本科或研究生计算机网络相关课程的辅助教材，也可作为相关领域研究人员和工程人员的参考文献。 本书介绍了软件定义网络（Software Defined Networking， SDN）这种新型的网络架构，其特有的集中式控制平面没有将网络控制功能从网络设备中分离，实现了网络控制的标准化、定制化和虚拟化。虽然在学术界和工业界得到广泛关注，但限制了网络的可扩展性，在实际应用中面临许多重大挑战。本书试图通过优化SDN控制器的设计和度量来解决这些扩展性问题。本书提出了一些一般化的、高效的、实用的方法，其性能超过了当前最先进的解决方案。本书虽然只探讨了4个具体的SDN场景，但所提出的、增强SDN可扩展性的方法具有普适性，可应用到5G移动网络、物联网或网络功能虚拟化等其他领域。 全书分为6章，第1章给出本书的研究意义，介绍相关概念、背景和当前研究现状，提出4个主要研究的问题，总结本书的主要贡献，第2到第5章，每章给出一个研究问题的解决方案，第6章是全书的结论和展望。

"本书是一本面向网络安全初学者的入门和实战指南。本书以精心挑选出来的11台Vulnhub靶机为核心，全面分析并介绍了渗透测试的思路、流程以及在每个测试环节所涉及的主要知识点和操作方法。全书共分为4篇15章，前两篇主要介绍了渗透测试的流程、概念和方法，第3、4篇主要介绍了SQL注入、文件上传、文件包含这3种主流的Web安全漏洞。本书的**特色是理论与实战深入结合，尤其是在前两篇，都是通过对靶机实战从而引出了所要介绍的知识点。经过实践验证，这是一种对初学者比较友好的讲解方式，便于读者快速理解渗透测试的思路和流程。后两篇则是在此基础上的进阶，需要读者先从代码层面理解Web漏洞的产生原因，再进而通过对靶机实战掌握其应用方法。本书的读者对象包括网络安全爱好者、职业技能大赛和CTF比赛的参赛队员，以及希望通过实战项目提升技能的专业人士。同时，本书也适合作为高等院校相关专业的教材及教学参考书。"

本书是网页设计领域中颇受欢迎和推荐的书籍之一，第三版中更新了一些示例并增加了移动可用性的新章节，简短有趣，非常实用。Web标准设计的作者Jeffrey Zeldman说“这本书比其他任何一本书都能更提高我作为网页设计师的能力。”

本书结合具体实例循序渐进地讲解了金融大模型开发的核心知识。全书共12章，分别讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。本书内容丰富全面，是学习金融大模型开发的优秀教程。本书既适合已经掌握Python基础开发的初学者学习使用，也适合想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者阅读。本书不仅可以作为证券、保险、银行等行业从业者的参考书，还可以作为大专院校和培训学校的专业性教材。

本书旨在聚焦新一代信息技术的新知识和新应用，为读者构建适应信息化社会发展的知识体系、拓宽视野，提升信息素养和综合素质。本书共8章，包括信息与信息技术、算法与程序、媒体信息的智能处理、数据科学与大数据、现代通信技术、云计算与物联网、人工智能、信息安全与数据加密。本书注重跨学科知识融合和交叉，内容涵盖广泛，通过Python实例将理论和应用紧密结合，使学习变得高效有趣。 本书可作为高等学校非计算机专业公共基础课程教材，也可作为对新一代信息技术感兴趣的社会学习者的自学参考书。

"本书主要围绕空间目标雷达特性的测量原理及智能识别等应用问题论述，主要包括空间目标雷达特性测量原理和基于人工智能的空间目标智能识别两大部分。其中，空间目标雷达特性原理部分为第1~5章，主要论述了空间目标雷达特性测量基础、逆合成孔径雷达的基本概念、ISAR距离多普勒成像原理、ISAR成像的运动补偿原理、ISAR距离瞬时多普勒成像原理等关键的空间目标雷达特性原理。基于人工智能的空间目标智能识别为第6~8章，主要论述了基于雷达散射截面积特性测量的目标智能识别、基于高分辨距离像的目标智能识别，以及基于高分辨ISAR复图像的目标智能识别。其中，第6章主要基于窄带雷达RCS特性测量数据实施目标智能识别； 第7章和第8章主要利用宽带雷达特性测量数据实施目标智能识别。第7章论述了基于一维高分辨距离像的空间目标智能识别，第8章论述了基于二维高分辨复图像的空间目标智能识别。本书可供学习空间目标雷达特性测量原理、空间目标探测与识别、空间目标智能识别的高校师生阅读，对于从事相关专业领域研究的学者也具有较高的参考价值。"