本书使用PyTorch框架来讨论计算机视觉算法及其应用。首先介绍计算机视觉基础，主题涉及卷积神经网络、ResNet、YOLO、数据增强和业内使用的其他常规技术。随后简要概述PyTorch库。接下来探究图像分类问题、对象检测技术以及如何在训练和运行推理的同时实现迁移学习。最后通过一个完整的建模过程来阐述深度学习框架PyTorch是如何运用优化技巧和模型AI可解释性的。

本书是一本基于uniapp框架的全流程开发项目化实战教材，以真实项目“启嘉校园”贯穿全书，按项目开发流程拆分成11个任务，每个任务中通过“任务描述”和“学习目标”帮助学习者明确学习内容与重、难点，通过“知识储备”讲解完成任务所需的理论知识，通过“任务实施”面向实际开发过程，分多个子任务和步骤讲解任务的实施过程，通过“任务测试”和“学习自评”检验任务实施效果和学习成果，通过”课后练习”巩固所学知识和技能，通过”任务拓展“拓展知识、强化实操练习。

本书以GD32F303ZGT6微控制器为对象讲解嵌入式系统设计方法和实例。书中共分为14章，介绍了嵌入式系统与GD32微控制器、GD32标准函数库、GD32开发工具概述、启动文件和SysTick、GPIO、NVIC、EXTI、定时器、通用同步异步收发器、模数转换器、数模转换器、DMA、SPI控制器和12C控制器。

本书以MySQL数据库管理系统为平台，以学生成绩管理系统开发案例为主线进行编写，较全面地介绍了数据库的基础知识及其应用。全书共9个项目，包括建立MySQL数据库环境、创建与维护MySQL数据库、创建与维护MySQL数据表、数据查询、创建和管理视图、创建和管理索引、创建与使用存储过程和存储函数、创建和使用触发器，以及维护MySQL数据库的安全性。本书根据“项目引领，任务驱动”式的教学思路，充分考虑读者的认知曲线，科学地设计典型学习任务，每个任务都有明确的要求及实现方案，具有较强的实用性和

Qt 是软件开发领域中非常著名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.15 为平台，系统介绍Qt 5 的各种功能，在此基础上配套各种实例，然后综合应用各种功能开发综合应用实例。全书分为以下5 部分。第1 部分为Qt 5 基础（第1～11 章），内容包括Qt 概述，模板库、工具类及控件，布局管理，基本对话框及实例，主窗口及实例，事件处理及实例，绘图及实例，文件、目录与数据库操作，模型/视图及实例，网络通信及实例，定时器、线程和DLL 库。第2 部分为综合应用实例（第12～15 章），内容包括图元、

本书介绍了意法半导体（STMicroelectronics，ST）公司的32位基于ARM CM3内核的STM32单片机原理与实践。本书以培养学生的动手能力和增强学生的工程素养为目的，按照项目驱动的思路展开教学与实践学习，以Nucleo开发板上的程序为实例，将STM32单片机的外围引脚特性、内部结构与原理、片上外设资源、开发设计方法和应用软件编程、FreeRTOS操作系统原理及应用等知识呈现给读者。

随着信息技术的发展，人工智能技术的应用给各领域带来了新的发展机会，在计算机教学方面，人工智能技术也越来越重要。一方面，人工智能技术成为教学内容的重要方面； 另一方面，在计算机教学中应用人工智能技术可以提高教师教学效率和学生学习效果。《人工智能与计算机教学研究》介绍了人工智能的发展与计算机教学的基础，并重点介绍了计算机教学中应用人工智能技术的方法，以及人工智能技术为计算机教学带来的改变。《人工智能与计算机教学研究》一书适高校计算机教师阅读。

本书共13章。第1～3章分别讲解Go语言、基本数据类型和各种运算符的使用；第4章主要讲解选择和循环两种控制结构；第5章讲解函数与方法；第6章讲解数据容器；第7章讲解结构体；第8章讲解接口，这部分内容难度稍大；第9章讲解协程与通道；第10～12章分别讲解异常处理、正则表达式、文件和文件夹；第13章讲解常用的内置包。
本书立足于自学，在知识体系上尽量做到完备，采用的例子既简单又精炼。本书配套电子课件以及全部源代码资源。
本书可作为高等院校人工智能等相关专业的Go语言教材，也可作为Go语言

本书是专为初学者和对LangChain应用及大语言模型（LLM）应用感兴趣的开发者而编写的。本书以LangChain团队于2024年1月发布的长期维护版本0.1为基础，重点介绍了多个核心应用场景，并且深入探讨了LCEL的应用方式。同时，本书围绕LangChain生态系统的概念，详细探讨LangChain、LangServe和LangSmith，帮助读者全面了解LangChain团队在生成式人工智能领域的布局。此外，本书还介绍了开源模型运行工具，为读者引入本地免费的实验环境，让读者能够亲自动手进行

本书以深入浅出的方式介绍近年来人工智能领域最热门的技术——多模态大模型的技术方法、开源平台和应用场景，并详细阐述因果推理、世界模型及多智能体与具身智能等前沿技术领域，有助于读者全面了解多模态大模型的特点及发展方向，对新一代人工智能技术范式和通用人工智能的发展起到重要推动作用。全书共5章，第1章深入探讨最具代表性的大模型结构，第2章深度剖析多模态大模型的核心技术，第3章介绍多个具有代表性的多模态大模型，第4章深入分析视觉问答、AIGC 和具身智能这3个典型应用，第5章探讨实现通用人工智能的可行思路