近年来，随着机器学习和计算机技术的不断发展，以及在Web上收集大量数据的普及，在线广告优化、在线投资组合、在线博弈学习等应用已成为工业和学术界关注的热点。而在线凸优化是一种专门用于处理在线学习过程中凸优化问题的优化理论。我们非常高兴介绍由普林斯顿大学教授埃拉德●哈赞(Elad Hazan)撰写的《在线凸优化(第2版)》，书中包括了在线凸优化的基本概念和方法，并详细讨论了在线凸优化的性能保证问题，还介绍了一些**的在线凸优化算法。本书涵盖了在线凸优化领域的许多关键问题，为我们提供了一份全面的指南。