在大数据时代背景与人工智能技术浪潮的推动下，基于视频图像处理的信息技术凭借其生动、形象、直观的特性，以及易于获取的优势，实现了广泛的应用。作为计算机视觉研究领域的核心分支，智能视觉信息处理技术研究内容涵盖图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个学科，不仅具有显著的学术价值，而且展现出巨大的应用潜力。《智能视觉信息处理关键技术》共六篇，介绍基于视频图像处理的人体行为轨迹估计与跟踪、2D人体姿态估计、3D人体姿态估计、舞蹈姿态估计与对比分析、汉字字体自动生成以及应用研究。本《智能视觉信息处理关键技术》的模型和方法可以扩展至众多基于视觉信息处理技术的应用场景，以提供理论参考、方法借鉴和技术支撑。

"《复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法》聚焦于复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法（DAC），为应对大数据和人工智能时代复杂系统问题提供创新思路与实用工具。第1章阐述了传统分析方法在处理复杂系统多变量、非线性和动态变化等特征时的不足，而DAC凭借先进的数据挖掘和机器学习算法，通过数据获取、数据处理与变量测量、聚类分析、决策树分析和贝叶斯网络分析5个关键阶段（步骤），为决策制定和优化助力。第2章强调指标选取的依据、选取原则等，依据数据类型选择合适量化方法，并通过实例演示如何将实际问题转化为可量化数据集，保障后续分析质量。第3章详细介绍数据采集、统计分析、变量选取、校准处理（引入云校准概念）等数据预处理内容。第4章讲解基于聚类算法的异质性群体的多种分析。第5章使用决策树分析了异质性群体对象的影响因素交互效应。第6章运用贝叶斯网络和相关算法探究变量间的作用关系和影响路径。第7章通过后发企业创新绩效案例分析，展示 DAC在实际研究中的应用优势。本书特色鲜明，内容紧密围绕解决复杂管理问题，案例丰富且分析透彻，从多领域实际问题出发，旨在增强读者对方法的理解与应用能力。本书中代码示例详细，可操作性强。本书适用于工商管理、管理科学与工程、经济与金融等专业的本科生和研究生，为他们开展学位论文研究和学术探索提供新颖视角和方法，帮助他们掌握这一跨学科融合的研究范式。"

本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。

拥抱软件开发的未来！《OpenAl API编程实践（Java版）》是Java开发者学习使用ChatGPT和OpenAI API构建智能应用的理想帮手。本书从基础入手，详细阐述如何以编程方式使用ChatGPT。你将学习ChatGPT和OpenAl API的基础知识，包括身份验证、发送提示、生成响应、在Playground中进行测试以及处理错误等。通过完成实战练习，你将进一步了解不同API功能的实际应用。此外，你将学习如何使用GPT-4、GPT-3.5、Whisper、DALL-E等模型，为自己的AI应用程序注入强大动力。本书将帮助开发人员认识到，生成式Al工具并不能取代软件开发工作，而是作为辅助工具，来帮助提高开发效率！你将学会利用ChatGPT作为Java Al结对程序员，为Java应用程序提供强大的NLP功能，从而轻松理解各种格式的非结构化文本。最终，你将能逐步应用所学知识，创建能自动处理Slack和Discord消息的智能聊天机器人。随着人工智能这一新兴领域的蓬勃发展和变革，本书将助力Java开发人员充分利用Al技术，开发出更卓越的应用程序。丰要内容使用ChatGPT和OpenAl API进行身份验证，学习如何设计和发送提示信息演示如何在ChatGPT Playground中测试提示信息如何使用多种AI模型调整温度、Top_p和其他参数，从ChatGPT创建更独特、更具吸引力的响应为Slack或Discord服务器创建智能机器人将上下文纳入提示以获得更贴切的回复，并应用API的高级功能探索ChatGPT和OpenAI的未来发展方向

本书按照循序渐进的顺序讲解了多种常见数据结构的相关定义、实现方式及应用场景，并通过提供配套代码、研读Java源码的方式，让读者能够通过体会代码实现细节的方式加深对各种常见数据结构从理论定义到实践落地过程的理解。本书除了阐述各种常见数据结构的基本定义外，还引申的讲解了常见数据结构内部隐含的特点，使读者能够更加全面地了解各种常见数据结构的特征和优缺点。本书共9章。第1章对数据结构时间、空间效能的评判标准进行讲解。第2章对数组和链表及其引申结构进行讲解。第3章对栈和队列两种基于数组和链表的逻辑结构讲解。第4章对常见的搜索、排序算法进行讲解。第5章对字符串结构及字符串匹配算法进行讲解。第6章对多种常见树形结构及相关算法进行讲解。第7章对堆结构进行讲解。第8章对散列表结构进行讲解。第9章对图结构及其常见算法进行讲解。本书既适合具有一定Java语言基础的高校学生作为学习数据结构、研究其实现原理的参考书籍，也对具有一定工作经验、需要对不同数据结构之间差异性、内在特征进行研究的人群均有一定参考价值。

《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。联邦学习（Federated Learning，FL）是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中到一个存储库中的任务。本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果，包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域，研究人员从不同的角度探讨了联邦学习：机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系，以及解决这些挑战的前沿方法。本书第1章介绍了联邦学习的基础知识，之后的24章深入探讨了各种不同的主题。第l部分涉及以联邦方式解决各种机器学习任务的算法问题，以及如何进行高效、规模化和公平的训练。第I部分主要介绍联邦学习过程运行的系统的实际问题。第川部分着重介绍如何选择隐私和安全解决方案，以适应特定的应用场景。第IV部分讲解了联邦学习的其他重要应用案例，如拆分学习和纵向联邦学习。最后，第V部分介绍实际企业环境中联邦学习的应用和案例。

《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》深入探讨数据库存储引擎内部机制，详细阐述存储引擎在数据管理中的核心作用，包括数据的存储、检索和管理方式。《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》共分为9章，内容从基础概念到高级技术，逐步深入，旨在为读者提供全面的理解框架。前两章为读者打下坚实的基础，介绍数据库系统的概览以及操作系统和硬件设备的相关知识。接下来的章节按照自底向上的逻辑顺序，深入探讨存储引擎的关键模块。第3章讲解数据在文件系统中的组织和存储方式。第4章聚焦于缓冲池的设计和缓存替换算法。作为存储引擎的核心，索引在本书占据了3章的篇幅（第5~7章），详细介绍哈希表、LSM树和B树家族。第8章讨论数据库系统中的故障恢复问题，重点介绍了ARIES算法及其应用。第9章关注事务的并发控制，包括多种并发控制算法和优化手段，如多版本并发控制（MVCC）。《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》提供了宝贵的理论知识和实践指导，帮助读者掌握构建高性能、高可靠性数据库系统的关键技术。它不仅适合数据库开发者和系统架构师，也适合对存储引擎感兴趣的技术爱好者。

本书是由希赛软考研究院组织编写的信息系统项目管理师考试辅导与培训教材。它根据最新的考试大纲，对历年试题进行了深入分析和总结，对大纲规定的内容进行了细致的解读和深化。通过阅读本书，考生可以全面掌握考试大纲规定的知识点，了解考试的重点和难点，熟悉考试方法、试题形式、试题的深度和广度，以及考试内容的分布。同时，本书还提供了解答问题的方法和技巧，帮助考生提高答题的效率和准确性。无论是刚开始准备信息系统项目管理师考试的新手，还是已经有一定基础的考生，本书都是一本不可或缺的辅导资料。它将帮助考生更好地理解考试要求，有针对性地进行复习，从而提高通过率。

本书全面剖析了涵盖日常应用类、游戏类、综合应用类三大类型的15 个Web 应用小程序案例。每个Web应用小程序案例都详细分析和讲解了CSS 样式设计、 HTML 界面设计、 JavaScript 前端脚本或PHP/ASP 后台脚本编程。本书可作为Web 应用小程序爱好者的入门参考用书，也可作为前端开发人员和计算机类专业学生的小程序开发工具书。

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。