本书可作为在线凸优化大量理论的导论教程。第2~5章主要介绍在线凸优化的基本概念、架构和核心算法。本书其余部分则处理更为高级的算法、更为困难的设定和与著名的机器学习范式之间的关系。

本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性（而不一定依赖于其可微性），并与对偶性有着直接或问接的联系。作者针对具体问题的特定结构，给出了大量的例题，来充分展示算法的应用。 各章的内容如下：第1章，凸优化模型概述；第2章，优化算法概述；第3章，次梯度算法；第4章，多面体逼近算法；第5章，邻近算法；第6章，其他算法问题。 本书的一个特色是在强调问题之间的对偶性的同时，也十分重视建立在共轭概念上的算法之间的对偶性，这常常能为选择合适的算法实现方式提供新的灵感和计算上的便利。 本书均取材于作者过去15年在美国麻省理工学院的凸优化方面课堂教学的内容。《凸优化算法》和《凸优化理论》合起来可以作为一个学期的凸优化课程的教材；《凸优化算法》也可以用作非线性规划课程的补充材料。

《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》内容非常丰富。理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》，能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。

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《游戏核心算法编程内幕》由三部分组成。其中第一部分主要介绍游戏编程的基本概念；第二部分详细介绍游戏编程中的各种技术和算法；第三部分是附录，介绍游戏编程中相关技术和知识以及其他相关读物。《游戏核心算法编程内幕》大多数相关方法都有全面解释、框图和必要的代码样本，使读者可以了解幕后工作原理、工作方法和工作本质。

《区块链核心算法解析》介绍了构建容错的分布式系统所需的基础技术，以及一系列允许容错的协议和算法，并且讨论一些实现了这些技术的实际系统。 《区块链核心算法解析》中的主要概念将独立成章。每一章都以一个小故事开始，从而引出该章节的内容。算法、协议和定义都将以形式化的方式描述，以便于读者理解如何实现。部分结论会在定理中予以证明，这样读者就可以明白为什么这些概念或算法是正确的，并且理解它们可以确保实现什么。其他的大部分内容将以评论的方式出现。这些评论将讨论各种各样非正式的思考，并且为后续内容做好铺垫。就算不阅读这些评论，读者们也可以掌握章节的精髓。此外，为了便于读者寻根溯源，每一章也会讨论相关技术的发展历史。 《区块链核心算法解析》将介绍不同的模型(以及模型的组合)，以适用于不同的场景。《区块链核心算法解析》关注的是实用的协议和系统。换句话说，我们在选择概念时...(展开全部)

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本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。

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