本书全面介绍了Photoshop和StableDiffusion的交互方式，以及各自的AI功能和具体使用方法。除了功能讲解以外，还通过实际案例加强AI在摄影、插画、电商等领域的运用。本书用浅显易懂的语言、详尽的图文步骤以及4K视频语音教学，全程还原了所有实例的操作过程，确保零基础的读者也能读得懂、学得会。为了解决StableDiffusion插件配置和模型下载困难的问题，本书还在网盘中提供了ControlNet、InpaintAnything、AnimateDiff等常用插件的全套模型

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python机器学习算法实战相关知识。全书共12章，主要内容包括在数据上计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、Scikit-learn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、回归分析连续变量、聚类分析处理数据、从单层到多层的人工神经网络、深度卷积神经网络实现图像分类、循环神经网络实现序列建模、生成对抗神经合成新数据等内容。通过本书的学习，可使读者领略到Py

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)浪潮的席卷已经变成不可阻挡的趋势，伴随着这种变化，在图形设计、图像制作、绘画领域也相应发生了变化，出现了AI创作新的形式。本书编写的目的就是带领读者朋友快速了解AI创作的原理机制，以及如何利用AI进行创作。本书以AdobeFirefly作为核心应用进行讲解，得益于Adobe公司的图像处理开发功底，AdobeFirefly的AI创作功能非常强大。通过阅读本书，读者朋友可以快速入门，掌握如何利用专业的关键词生成高水准的图形图像，

AI时代，ChatGPT作为一款基于人工智能技术的聊天机器人，具有极广泛的应用场景。本书旨在带领读者学习如何使用ChatGPT来简化Excel的数据处理、分析及计算工作。本书共分6章，内容包括对ChatGPT的基本了解、掌握在Excel中高效提问的技巧、使用ChatGPT辅助数据的整理和优化、了解ChatGPT给予Excel函数的帮助、借助ChatGPT辅助生成Excel函数公式以及通过ChatGPT生成VBA代码实现自动化处理。

UML是以面向对象图形的方式来描述任何类型的系统，应用领域非常广泛，其中常用的是建立软件系统的模型。本书全面讲解UML2.5的基本概念和建模方法，配套示例源文件和PPT课件。全书分为12章，主要内容包括UML概述，面向对象技术和建模基础，UML建模工具，用例和用例图，类图和对象图，顺序图和通信图，状态机图和活动图，组件图和部署图，包图、组合结构图、定时图、交互概览图和概要图等。最后讲解3个实战案例—汽车租赁系统、新闻中心管理系统和BBS论坛系统，通过这3个案例系统地讲解UML建模与设计

本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。区块链是一个分散的记录，存储在许多没有中央控制或权限的设备上。这个共享数据库的副本经常相互协调，记录被加密编码以使它们不可更改。其结果是一种既透明又可公开访问的数据库，而且不可能篡改或改变历史数据记录。最初因比特币等加密货币而受到追捧的区块链平台，最近的Ethereum和Hyperledger等区块链平台为不可变的公共和私人数字记录管理开启了新的应用。本书首先介绍区块链的基本原理，讲述如何创建自己的去中心化应用程序。你将亲身体验以太坊区块

本书共8章。第一章是绪论部分，对多智能体分布式协调控制进行了简要的介绍；第二章为数学基金部分，主要对图论、一致性理论、系统的稳定性理论和书中用到的一些重要的引理等基础知识进行介绍；第三章为基于采样数据的二阶多智能体系统分布式一致；第四章为具有时滞的多智能体系统分布式一致；第五章为异质多智能体系统分布式一致；第六章为多智能体系统的分布式包含控制；第七章为非线性多智能体系统的分布式跟踪；第八章为非线性多智能体系统的分布式最优协调控制。

这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。

全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实

本书主要分为三个部分。第一部分，主要讲解Python的基础知识点。第二部分，结合编程思维将知识串联起来在探究活动中练习和实践，巩固Python基础知识，提升编程思维能力。第三部分，以解决问题实战为主线，串联编程思维，从整体视角上思考问题，使用Python从0到1，完整解决多个问题，从而掌握解决编程问题的基本思路，学会举一反三，增强理解和运用Python的能力。

本书在尽可能降低数学要求的情况下，利用贯穿全书并反映多学科最新成果的大量反馈控制实例，简明而又全面地介绍了反馈控制的基本理论和设计方法，既删繁就简地涵盖了经典自动控制理论的所有重要内容(包括建模方法、时域分析、频率分析的传递函数、伯德图、奈奎斯特图、根轨迹法、频域设计与校正等)，又选择性地介绍了现代反馈控制理论的重要概念、方法和进展，如李雅普诺夫稳定性、可达性、能观性、状态估计器、鲁棒性、非线性描述函数法、pid参数整定等，为各读者提供了学习自动控制理论与设计的一个起点低、终点灵活的选