本书用许多活生生的例子，向没有经济学基础的读者展示了博弈论策略思维的道理。人生是一个永不停息的决策过程。从事什么样的工作，怎样打理一宗生意，该和谁结婚，怎样将孩子抚养成人，要不要竞争总裁的位置，都是这类决策的例子。你不是在一个真空的世界里做决定。相反，你身边全是和你一样的决策制定者。虽然冲突的成分很多，但是合作的因素也不少。本书将帮助你学会策略性地思考，在人生博弈中扩大赢面。

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本书内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。

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"本书全面系统地阐明了现代多元复杂数据分析理论与方法，反映该专业国际前沿研究状况。内容包括多元数据可视化方法、矩阵代数、多元分析基本工具、多元统计分布、多元正态分布理论、多元似然方法、多元统计假设检验、多元数据因子降维技术、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析、联合分析以及高维数据分类等。部分章节配有相应的R代码，帮助读者借助计算机理解相关理论内容，直接上手分析解决实际问题。本书可作为统计学及相关专业的本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可供教师和科技人员参考。"

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"本书是为高等学校理工科师生编写的数值计算方法教材, 简明易学、富于创新。本书突出计算数学的基本思想, 注重经典数值方法的共性, 特别注意同微积分、线性代数基础知识的衔接。书中还介绍了相关数学问题和数值方法的历史背景、科学意义和几何直观。本次修订给出了一些典型算法相对应的 Python 程序和算例, 并介绍了相关的 Python 扩展库函数。 全书共八章, 包括数值计算中的误差、插值法与最小二乘法、数值积分与数值微分、方程求根、线性代数方程组的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初值问题的数值解法、Python 与数值实验。前七章均配备复习思考题、习题和计算实习题。 本书可作为高等学校理工科各专业本科生“数值分析”和“科学计算方法”课程的教材或教学参考书, 也可供理工科研究生和科技工作者学习参考。"

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本书介绍了数值计算的多个重要领域，包括误差理论、线性代数、非线性方程求解、函数逼近、数值积分和微分以及常微分方程求解等内容。内容涵盖了误差基本理论、线性代数方程组、非线性方程、非线性方程组、函数逼近、数值积分、数值微分以及普通微分方程等多个重要领域。通过深入浅出的方式，解释了这些数值计算方法的理论基础，还阐述了其在盲源分离中的潜在应用。本书每章均详细阐述了相关算法的原理和实现步骤，并给出了一些盲源分离应用案例的Matlab代码，展示了数值计算方法在这些问题中的应用。本书将作为盲信号处理和数值计算领域的参考书籍，能够为相关专业领域读者提供理论帮助和实用的求解方法。

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智能算法是一类直接的、随机搜索的优化方法，它是基于模拟自然界的生物现象而产生的一类新型优化方法。本书在介绍优化理论的基础上，着重介绍求解复杂工程优化模型的新智能算法。
本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优化问题的粒子群算法及仿真实验；第6～9章着重讨论当优化问题维度变大时如何解决高维多目标优化问题；第10～11章讨论了复杂双层优化及其在视频服务器部署中的应用；第12章分析本书所用核心算法即粒子群优化算法的参数设计。
本书可作为计算机类各专业、运筹学专业和管理学科各专业研究生的教材，也可供相关科研人员和工程技术人员参考。

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本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优化问题的粒子群算法及仿真实验；第6～9章着重讨论当优化问题维度变大时如何解决高维多目标优化问题；第10～11章讨论了复杂双层优化及其在视频服务器部署中的应用；第12章分析本书所用核心算法即粒子群优化算法的参数设计。
本书可作为计算机类各专业、运筹学专业和管理学科各专业研究生的教材，也可供相关科研人员和工程技术人员参考。