本书介绍了数字图像处理技术和深度学习技术，以及这些技术的应用，全书由12章组成。前九章主要介绍数字图像处理技术，内容包括：Python 环境搭建、位图基础、图像的显示、图像的几何变换、图像灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理、图像分割及测量、图像的形态学处理，后三章主要介绍深度学习技术，将数字图像处理技术和深度学习技术相结合应用于项目开发，内容包括基于卷积神经网络CNN 模型的汉字识别、基于Faster RCNN 模型的手势识别、基于卷积神经网络CNN 模型的语音识别共三个项目的开发技术。本书

软件开发既需要理论和科学，也需要经验和手艺。可惜，一直以来许多图书都只关注前一部分，而忽略了后一部分。Mark 的这本书主要关注的就是经验和手艺的部分。本书既详细讲解了 API 设计、红绿重构等常用技术，也演示了如何撰写提交说明、如何修改单元测试，同时对故障定位、代码阅读、团队合作等传统上被认为“难以说清”的话题，也给出了实用而且精当的建议。难能可贵的是，与其他图书提供的示例代码库不同，本书的示例代码库包含了完整的 Git 提交记录。也就是说，读者可以按照作者的路径，一步一个脚印地重温整个开发过

本书总计9章，涵盖了Kubernetesv1.29及之前版本的主要特性。围绕Kubernetes认证机制和安全机制进行深入讲解，既有实例，又有深入分析，可以让读者更容易理解Kubernetes中的认证机制、授权模式、准入控制机制，以及Pod的安全管理机制。围绕Kubernetes存储进行深入讲解，涉及持久卷相关的PV、PVC、StorageClass、静态和动态存储管理，以及CSI存储机制的原理和发展状况。围绕KubernetesAPI和开发实战进行讲解，涉及Kubernetes资源对

本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介绍了存储与互连总

本书是一本兼具深度和广度的跨专业领域的科普读物，全书以案例形式，用轻松有趣的笔触向读者传递了科技的魅力。全书内容分三部分：虚拟人在现代社会的市场前景、虚拟人的关键技术解读，以及虚拟人产业的相关法律法规。对于市场前景部分，本书详细描述了虚拟人的多元化种类、投资领域的火爆趋势，以及元宇宙与虚拟人产业链的构建；对于关键技术解读部分，本书则聚焦于虚拟人的关键技术解析、系统整合策略，以及展演与IP运营的新模式；对于相关法律法规部分，本书则详细解读了虚拟人产业的相关政策和法律监管，强调了知识产权保

近些年来，在深度学习的推动下，人工智能步入新的发展阶段。然而，随着深度学习模型性能的提升，其计算复杂度也在不断增加，深度学习模型的运行效率面临巨大挑战。在这种情况下，深度学习高效计算成为在更大范围内应用人工智能的重要环节。本书围绕深度学习模型计算，重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍深度学习高效计算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模型高效计算、神经网络加速器设计等内容。

这是一本与众不同的关于生成式AI的书。首先，它对AI产业和AI技术过去多年的发展脉络做了一个总结，以高屋建瓴的视角分析事物的全貌。其次，它深入浅出地讨论了AI尤其是生成式AI的关键技术问题，但没有“沉溺”于这些问题。再次，它既涉及欧美最先进的生成式AI产业，也涉及中国在追赶中的生成式AI产业。最后，它脱离了资本市场的短期视角，充分而全面地讨论了一些基本的、长远的问题，例如生成式AI到底要如何改造传统产业。“不疯魔，不成活”，只有“固执己见”的天才才能改变历史——这是研究生成式AI带给我

本书以 iPad 作为绘画工具，由插画师 OK 蛙给大家分享萌系插画的创作思路和绘画技巧，并联合插画经理人兔叔，讲解商业插画接单的相关知识。书籍前半部分从简单的元素入门，讲解创意设计思路，并通过各种文创产品案例，演示萌系插画在文创领域的运用。在学习的过程中，读者不仅可以按照书中的步骤跟画，还可以把自己完成的作品变成实物，让它真实地出现在生活中，体验插画文创带来的温暖和趣味。后半部分侧重于插画的商业合作，讲解在商业合作中个人插画师必不可少的技能，为新手插画师提供接稿思路，并例举了一些接稿过程中需要

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在第一版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实

本书系统地阐述了计算机视觉中NeRF（神经辐射场）技术与 3DGS（三维高斯喷溅）技术的背景、原理与细节。为了深入解读这两种技术如何在速度优化、质量优化、动态场景生成、弱条件生成等方面实现技术创新，本书对它们的核心技术问题与解决方案进行了分类讲解。另外，针对NeRF与3DGS在实际应用过程中可能遇到的挑战进行了深入的分析与讨论。本书旨在帮助读者全方位地理解与认识这两种正在快速发展的技术，并为其进一步的学习、研究以及三维视觉应用的实践提供坚实的基础。