本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。 本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和实践的结合。每个项目案例都提供配套的数据源文件和源代码文件，使读者可以直接感受案例效果。读者也可以

本书全面系统地介绍了多媒体技术的相关知识，全书分为理论篇和实验篇，理论篇包括多媒体技术基础、音频处理技术与应用、图像处理技术与应用、视频处理技术与应用、动画制作、多媒体数据压缩编码、视频的后期合成、网络多媒体技术与应用、多媒体技术拓展应用和多媒体技术展望。实验篇包括12个实验，提供与理论篇同步的相关实验内容，是对理论篇的有益补充。本书是国家精品在线开放课程的主讲教材。 本书内容全面翔实，实用性强，通过大量的实例讲解使读者能够快速掌握多媒体相关软件的基本操作及其综合应用方法。本书可作为高等学

本书服务新工科建设，从大数据管理和数据库基础、设计和实现的角度，梳理数据库系统原理课程的知识点体系，调整教材结构，丰富教材内容，是大数据时代数据库教学的尝试和实践。
本书第一部分是数据库系统、大数据、数据模型(含关系模型)等基本概念和基础知识。第二部分主要介绍数据库应用，包括SQL及其在应用环境中与面向过程/对象高级语言的协同，重点包括数据保护。第三部分和第四部分融入大数据思维，分别讲述数据库设计方法和实现技术。第五部分是大数据新技术简介。
本书可以作为高等学校计算机专业、数据科学与

本书是根据教育部颁发的《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》规范编写的数据结构主教材。全书共10章。第1章介绍数据结构的地位和主要知识点，数据结构与算法的基本概念和算法分析的简单方法，以及C语言编程的要点。第2章～第10章分别介绍线性表、栈和队列及其应用、数组、串和广义表、树与二叉树、树与二叉树的应用、图、查找、内排序、外排序等，并做了适当延伸。在讨论每个知识单元时，合理安排教材内容，力求透彻、全面，对学生读书容易忽略的地方和隐藏在书中所讨论问题背后的东西，都有适当的提示。

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。
《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和

流计算系统尽可能地优化了接收处理事件数据的间隔时间，因此能实时地提供响应。对于金融、安全和物联网领域的应用来说，几毫秒都很关键，因此流计算系统是必要组件。而且，流计算是热门技术！具有 Spark、Heron 和Kafka 经验的工程师供不应求。
《流计算系统图解》以浅显易懂的语言介绍了实时事件流应用。这本引人入胜的书阐明了数据并行化、事件窗口和反压等核心概念，让你不会被框架的具体细节所困扰。在学习过程中，你将从头开始构建一个简单的流计算工具，以确保深入领会各种理念和技术。当你读到实

本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，

本书是一本数码绘画教程，展现了以人为画面主体的八个不同的场景为例，讲解了画师将这八张插画从草图到绘制完成的制作过程。除此之外，画师清水样还提到了许多实用的绘画技法，详细讲解了多种笔刷在绘画过程中的使用，一点透视、二点透视、三点透视的画法；场景中会涉及到的天空、植物等常见元素的画法。一张高质量的插画，除了对人物的精细刻画外，与人物相契合的场景也必不可少。在场景中添加上符合人物心情相应的元素，让人物融入进场景中，让画面变得更加鲜活，富有故事感，便是本书希望教给绘画学习者的。

针对实现最优控制过程中亟待解决的关键问题，从建模、 方法设计和仿真分析等多方面综合全面进行介绍。具体包含 ６ 个章节的内容，分别介绍自适应动态规划的理论方法、 事件触发机制下几类复杂非线性系统的优化控制问题的求解、 含输入约束非线性连续时间系统的 Ｈ∞ 自适应跟踪控制方法、含输入和不匹配扰动的非线性连续时间系统 Ｈ∞ 滑模控制以及动态未知的非线性离散时间系统的最优控制问题等。最后，针对自适应动态规划理论在实际系统中的应用研究进行案例分析，解决自主式水下航行器系统的自适应轨迹跟踪控制问题

本书为高等教育教材。本书摒弃了传统图像处理教材的像素—块—变换的逻辑结构，模拟了人眼视觉对图像的观察和理解过程，以像素—特征—语义分割为主线，介绍了图像的基础知识、图像的特征、图像语义分割，阐述了图像表示、图像颜色分析和图像质量评价，讲述了图像平滑及多尺度空间、图像边缘检测、图像区域及其表示，结合平滑算子分析了图像平滑和边缘检测的共性和差异性，启发学生提出新图像特征提取算法，以图像多尺度空间为出发点，介绍了基于神经网络的图像语义分割。本书附有相关的程序代码，有助学生编写图像处理相关内容