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本书共分16章，包括“宇宙第一”IDE——Visual Studio、踏上C#开发的征程、必须学会的C#语法、流程控制语句、数组——批量数据处理、看似简单的字符串、面向对象程序设计、Windows交互式图形界面、Windows控件——C/S程序的基础等。

Illustrator是Adobe 公司推出的一款功能强大的矢量应用软件，可以用来绘制插画、制作海报、设计网页等。它既可以用来处理矢量图形，也可以用来处理位图。本书正是一本优秀的实训学习用书。本书采用理论结合实战的方式编写，兼具实战技巧和应用理论，随书附赠所有案例的源文件、素材、视频教程和教学PPT。视频教程可以让读者在类似看电影的轻松状态下了解案例的具体制作过程，结合源文件和素材能使读者更快速地提高设计水平。作者编写本书的初衷是兼顾理论与实践，所以在内容编排上通过理论与案例相结合的形式来展现每

PSPAD是一款电力系统电磁暂态仿真软件，广泛应用于电力系统分析。其仿真模型直观，元件模块库丰富，主要进行一般的交流电力系统电磁暂态研究，进行简单和复杂电力系统的故障建模及故障仿真，分析电力系统故障电磁暂态过程。本书以PSCAD V46为基础，详细讲解了PSCAD软件的主要设置和基本操作，对主元件库的元件进行了详细介绍，并且详细介绍自定义元件的方法，且在此基础上重点介绍数据与程序接口、多重运行和并行计算等中高级操作。为方便读者加深对该软件应用的理解结合当前研究热点给出了太阳能发电、风力发电、高压

随着现代科学技术的飞速发展，器件的集成度大规模提高，各类数字器件的信号沿也越来越陡，已经达到纳秒（ns）级。如此高速的信号切换对系统设计者而言，必须考虑在低频电路设计中所无须考虑的信号完整性（Signal Integrity）问题，如延时、串扰、反射及传输线之间的耦合等。本书以Cadence Allegro SPB 17.4为基础，以具体的高速PCB为范例，详细讲解了高速PCB设计知识、仿真前的准备工作、约束驱动布局、约束驱动布线、差分对设计、模型与拓扑、板级仿真、AMI生成器、仿真DDR4、集

本书以智能机器人开发的基本技术为主要脉络，以 ROS 作为核心开发平台，以企业真实产品为载体，以岗位能力要求为导向。本书主要内容包括智能机器人认知与组成架构、智能机器人运动控制、智能机器人环境建图、智能机器人自主导航、智能机器人自主无线充电、智能机器人避障、智能机器人语音控制、智能机器人目标跟随、智能机器人的机械臂运动控制、智能机器人的机械臂视觉抓取、智能机器人目标检测、智能机器人戴口罩人脸识别、智能机器人仓储应用场景开发、智能机器人导游应用场景开发、智能机器人家政服务应用场景开发。

本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第1

本书探讨了AI领域的AI Agent（智能体）和生成式AI的前沿进展，以及这些技术如何重塑我们的生活和工作方式。本书首先回顾了AI技术的演变历程，并强调了智能体的定义及其在客户服务、医疗健康和制造业等领域的广泛应用。本书也对智能体与传统软件进行了对比，分析了智能体的自主性、适应性和协作能力。生成式AI的崛起也被特别提及，其在艺术创作、数据增强等领域的应用被广泛讨论。本书还探讨了智能体在多智能体系统中的协同作用和具身智能的概念，分析了智能体的商业应用，包括企业级应用与任务规划、流程优化等，同时也指

本书在系统介绍红外热成像检测原理和检测特点的基础上，阐述了红外热成像检测技术，包括被动式红外热成像检测技术和主动式红外热成像检测技术。被动式红外热成像检测技术涉及红外视觉人体行为的检测与识别、红外弱小目标检测和红外图像与可见光图像融合等方面；主动式红外热成像检测技术在材料无损检测方面的应用主要为缺陷特征的提取与表征，包括缺陷埋深和缺陷尺寸的定量检测，并研究单帧红外图像处理方法和红外序列图像处理方法。本书既可作为高等院校测试技术相关专业本科生或硕士生的教材，也可作为从事红外无损检测工作人员的参考用

本书的结构由浅入深，第1章和第2章介绍大语言模型和LangChain的基础知识，使读者能够对本书内容有整体的认识，并完成运行环境的安装配置，为后续实践奠定基础。第3章至第8章详细介绍LangChain的重要模块，包括模型调用、链、智能体等，深入浅出地介绍了各模块的原理和使用方式。第9章至第11章涉及实践项目，包括对话机器人、代码理解、检索增强生成，通过这些项目，读者能更好地理解如何基于LangChain构建自己的大语言模型应用系统。