Stable Diffusion是一款非常受欢迎的 AI 绘画与设计软件。AI绘画和传统绘画有什么不同、AI 绘画的基本逻辑是什么、如何让 AI 绘画软件为我们工作、如何生成符合要求的作品，本书将一一进行解析。
本书共 13 章内容。首先循序渐进地介绍了 AI 绘画的主要工具，Stable Diffusion 的部署和 安装，五种AI绘画模型解析，文生图、图生图等基础功能及插件 Controlnet 的使用；然后通过实战案例详细介绍了 Stable Diffusion 在各个行业中的使

本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。 全书共12章，分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，是学习大模型开发的实用教程。 本书适

《巧用ChatGPT轻松搞定Excel》通过ChatGPT技术，帮助读者轻松掌握Excel，快速提升Excel的应用能力。全书分为11章，内容主要包括：Excel基础认知；数据录入和编辑；数据可视化；数据处理分析；快捷键和数据保护；宏的应用；Power Query连接数据源进行数据处理和转换；高阶数据分析和建模。对于Excel的不同功能，通过使用不同的ChatGPT提问技巧，让大家在接触到新知识时可以更快地进行学习和掌握，从而提高工作效率。
《巧用ChatGPT轻松搞定Exce

本书以通俗易懂的语言、翔实生动的案例全面介绍了使用Maya进行三维建模的整体流程和核心技巧。全书共分7章，内容涵盖Maya建模基础知识、道具建模、硬表面武器建模、古建筑场景建模、卡通怪兽建模、动物毛发制作和角色制作方法等，力求帮助读者提升三维建模实战能力。与书中内容同步的案例操作教学视频可供读者随时扫码学习。

丰饶的大海孕育了千百种人间况味，蜿蜒的海岸线上，靠海吃海的智慧代代相传。自幼长于海边、有60余年吃海经验的老饕朱家麟，以28种独具风味的海产为代表，勾勒出一段活色生香的鲜味旅途。
本书以充满烟火气息的笔调，对我国南海海域常见海产进行了科普，是一本兼具科普性质和人文色彩的饮食文化图书。从辨识海产到烹饪心法，从海洋博物到渔家生活，讲述南海独特的海洋生物从海洋到餐桌的故事。书中附有画家庄南燕为本书创作的水彩画，还有从海内外搜罗而来的博物画、古籍和实拍图片，具有审美价值和趣味性。

本书以大庆油田三元复合驱矿场试验为背景，结合室内实验研究，比较系统地探讨了自国家“八五”攻关以来复合驱研究中涉及的一些关键问题，包括复合驱体系各组分浓度变化对体系性能的影响、复合驱体系性能随运移距离的变化规律、复合驱提高石油采收率的相关机理、碱对降低界面张力的作用机理、影响采收率的主要因素，并分析了化学复合驱在低渗油藏中应用的技术局限性，提出了化学驱用于低渗油田的技术发展方向。

本书系统而深入地阐述抗衰落水声通信技术的基本概念和工作原理，并结合实例介绍抗衰落通信技术的研究方法和分析步骤。与此同时，本书力求充分反映当前国内外水声通信技术的最新发展成果与趋势。全书共6章，内容包括绪论、衰落水声信道的分析与仿真、衰落水声信道中的分集技术、水声通信中的自适应均衡技术、水声通信中的MIMO通信技术和水声通信中的信道编码。本书内容丰富，概念清晰，理论分析严谨，注重理论联系实际。各章还准备了一定数量的例题，便于读者深入学习和研究。

为保障软件供应链安全和抢占全球创新制高点，一些国家政府和大型企业大力扶持开源软件。开源软件由于在开发时间、空间、人员和项目管理上的诸多特点而大大增加了开发的复杂性，进而使得开源软件质量具有不确定性。针对这一问题，《数据驱动的开源软件缺陷管理研究》*次聚焦于开源项目资源库挖掘这一主题，展示如何利用大数据驱动方法支持开源软件缺陷管理。《数据驱动的开源软件缺陷管理研究》的内容包括开源软件项目缺陷预测、开源软件项目缺陷分配和开源软件项目缺陷定位。在缺陷预测方面，针对软件缺陷数据的非均衡性、多模

本书通过对模型驱动的自动化软件代码生成策略、气动数据管理框架、气动数据处理流程和气动数据库数据结构进行研究，对气动数据管理系统进行共性分析，建立自动化软件框架的领域模型。第1章绪论分析了代码生成技术和气动管理系统框架现状，第2、3章阐述了现有软件框架和本书使用的设计模式，第4～7章阐述了基础框架和工作流引擎的设计过程，第8、9章阐述了气动数据管理系统相关设计内容，第10章阐述了气动数据管理框架支撑架构及自动化代码生成设计，第11章对本书设计的代码生成框架进行了示范生成效果展示。本书完整展示了气动

本书综述了基于机器学习的材料设计的最新研究进展，介绍了材料机器学习算法、开源软件和自主研发的材料数据挖掘在线计算平台在合金材料、钙钛矿材料和太阳能电池材料设计上的成功应用案例。本书的特色是“机器学习算法深入浅出，上机练习案例学以致用”，附录中的计算平台和算法代码具有智能机器学习建模、虚拟材料的高通量筛选和需求驱动的材料逆向设计等功能，为机器学习加快新材料设计和优化提供了行之有效的工具。