此書是作者主持的國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)欺凌治理的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)及其對(duì)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)治理的啟示研究的結(jié)項(xiàng)成果。網(wǎng)絡(luò)欺凌作為一個(gè)新的全球性社會(huì)問題，因其所導(dǎo)致的惡性事件頻頻出現(xiàn)而引起各國(guó)學(xué)界和教育界廣泛關(guān)注。作者采用日常生活理論、涵化理論、媒介生態(tài)學(xué)、公共管理學(xué)、媒介素養(yǎng)教育等多學(xué)科理論，對(duì)網(wǎng)絡(luò)欺凌這一多層次的復(fù)雜問題進(jìn)行交叉綜合的

本書系統(tǒng)地介紹了廣義機(jī)器人系統(tǒng)的幾種先進(jìn)控制方法，是著者科研團(tuán)隊(duì)（包括國(guó)內(nèi)外同行）近年來(lái)從事科研工作的**成果。本書分別以懸架、輪式移動(dòng)機(jī)器人、單擺等廣義機(jī)器人系統(tǒng)為例，闡述了基于高增益觀測(cè)器的輸出反饋控制器的設(shè)計(jì)方法、理論和仿真實(shí)驗(yàn)。本書共8章，介紹了控制器設(shè)計(jì)方法的研究背景、存在的問題，并介紹了廣義機(jī)器人系統(tǒng)

本書介紹人工智能的基礎(chǔ)理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共9章,主要內(nèi)容包括人工智能概述、知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目剖析。本書強(qiáng)調(diào)理論聯(lián)系實(shí)際，既深入淺出地介紹了人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用技術(shù)，又詳細(xì)介紹了兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)框架：PyTorc

本項(xiàng)目在現(xiàn)有教材的基礎(chǔ)上，引入在人工智能廣泛采用的動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法，滿足廣大學(xué)生的需要。另外本項(xiàng)目將現(xiàn)有算法進(jìn)行分類，學(xué)習(xí)內(nèi)容逐章加深，并增加問題與思考部分，引導(dǎo)學(xué)生深入領(lǐng)悟算法的本質(zhì)，這是本項(xiàng)目的一個(gè)顯著創(chuàng)新點(diǎn)。其次，本項(xiàng)目將在申請(qǐng)人大量閱讀現(xiàn)有**文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)**穎的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，給出最前沿的理論方法。最后，人工智

本書是一本基于機(jī)器人平臺(tái)的實(shí)踐類教程，重點(diǎn)瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用開發(fā)。本書以樹莓派智能車為載體，從智能車的組成入手，幫助讀者熟悉智能車軟硬件資源，然后一步步引導(dǎo)讀者搭建TensorFlow的開發(fā)框架，結(jié)合視頻傳輸實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺，再結(jié)合語(yǔ)音輸入及手機(jī)APP實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別，并介紹了腦機(jī)接口方面的簡(jiǎn)單應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，

本書從標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的并發(fā)原語(yǔ)講起，循序漸進(jìn)的介紹擴(kuò)展庫(kù)、分布式的并發(fā)原語(yǔ)、并發(fā)模式和經(jīng)典并發(fā)問題。內(nèi)容從并發(fā)原語(yǔ)的使用場(chǎng)景、使用方法、常見錯(cuò)誤，內(nèi)部實(shí)現(xiàn)多層次的講解，全面的介紹Go并發(fā)的知識(shí)。全書分為三個(gè)部分，主要部分又分為四個(gè)層次。第一部分主要介紹Go標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供的各種并發(fā)類型(并發(fā)原語(yǔ))的知識(shí)，方便初學(xué)Go語(yǔ)言的同學(xué)能夠掌

Go具有簡(jiǎn)捷明了的語(yǔ)法、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，生態(tài)系統(tǒng)豐富、支持并發(fā)編程和跨平臺(tái)編譯，適合開發(fā)大型應(yīng)用。本書基于Go1.20版本編寫，對(duì)Go語(yǔ)言的語(yǔ)法和使用方法進(jìn)行了詳盡的介紹，包括基礎(chǔ)語(yǔ)法、數(shù)組、切片、映射、函數(shù)、類型、包與依賴管理、接口、反射、并發(fā)編程、泛型、測(cè)試、常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)的基本原理和使用方法，并通過最佳實(shí)踐案例詳細(xì)

本書是基于作者多年的教學(xué)與實(shí)踐撰寫的，重點(diǎn)介紹PostgreSQL的核心原理與體系架構(gòu)，涉及開發(fā)、運(yùn)維、管理與架構(gòu)等內(nèi)容。 本書共12章，涉及以下幾方面內(nèi)容：PostgreSQL基礎(chǔ)，安裝與配置PostgreSQL，管理數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，管理數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，并行查詢，事務(wù)與并發(fā)控制，應(yīng)用程序開發(fā)，管理數(shù)據(jù)庫(kù)安全，備份與恢

本書首先提出一款指令集的7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括成本、簡(jiǎn)潔、性能、架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)分離、提升空間、代碼大小、易于編程/編譯/鏈接，并圍繞這7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)從全系統(tǒng)角度向讀者介紹RISC-V的精巧設(shè)計(jì)和眾多的取舍考量。同時(shí)，本書還介紹x86、ARM和MIPS的設(shè)計(jì)，并通過插入排序和DAXPY（雙精度乘加）程序量化對(duì)比它們，突出RISC-

《實(shí)戰(zhàn)AI大模型》是一本旨在填補(bǔ)人工智能（AI）領(lǐng)域（特別是AI大模型）理論與實(shí)踐之間鴻溝的實(shí)用手冊(cè)。書中介紹了AI大模型的基礎(chǔ)知識(shí)和關(guān)鍵技術(shù)，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細(xì)解釋了這些模型的技術(shù)原理