本书从法律、法规和相关安全技术规范的规定出发,全面系统地阐述了如何实施固定式压力容器的年度检查。正文内容包括固定式压力容器年度检查的相关规定和要求,年度检查的项目、内容及结果处理,年度检查记录和报告的编制,年度检查常见问题;附录给出了压力容器使用单位应建立的安全管理制度示例、压力容器安全操作规程要求及示例、压力容器使用单位常用记录推荐表格模板、固定式压力容器专项应急预案示例,以及压力容器年度检查记录和报告示例。
本书可供固定式压力容器使用单位安全管理人员、技术人员、作业人员和特种设备检验人

本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题，并给出了实用的解决方案。本书共分为8章，第1、2 章作为一个整体模块，帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业，然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基；第3~5章作为一个整体模块，带领读者以程序员的身份融入职场，帮助读者树立项目全局观，了解如何做到本色做人、角色做事，以及如何在程序员岗位上可持续发展；第6~8章作为一个整体模块，帮助读者了解程序员的职业发展，以及培养多听多想、打开格局的思维能力和自驱力。

本书共17章，分别讲解了认识Android移动操作系统，掌握Android游戏开发必备技术，Graphics游戏绘图，3D技术的应用，纹理映射特效，绘制3D图形，坐标变换和混合，摄像机、雾特效和粒子系统，让游戏和网络互联，游戏中的音频特效和视频，游戏中的数学，碰撞检测，使用传感器技术，AI版五子棋游戏，高仿抖音潜艇大挑战游戏，跨平台坦克大战游戏(Android/iOS/桌面)，国际象棋游戏。

本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能

本书是一本全面介绍C++模板技术的图书，主要内容涵盖C++模板的基础概念、语言细节、编程技巧、高级应用以及实用示例等。本书针对C++11、C++14、C++17标准进行了内容更新，并对很多新语言特性（包括变量模板、泛型lambda、类模板参数推导等）给出详细解释。通过阅读本书，读者可以深入理解C++模板技术，掌握开发有效、简洁且易维护的软件的原因、时机和方法。 本书内容丰富，架构清晰，讲解翔实，适合对C++模板技术感兴趣的开发人员或爱好者阅读。

本书遵循理念与方法、经典与前沿、技术与应用相融合渗透的原则，在理念、结构、内容和资源上都极具特色和创新。按照人工智能新知识体系，本书内容分为五大部分13 章。 将传统或经典人工智能理论、方法与技术以及新一代人工智能技术和方法相结合，形成基础概念（1-3章）+基础技术（4-5章）+重点研究内容与方向（机器智能）（6-12章）+行业应用与伦理基础（12、13章）的新知识体系模式。 本书提供了配套学习资源，可通过人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载本书配套的电子资源，包括教学大纲、教案

本书是汉服纹样和配色的设计类图鉴，精选了35类传统中国色和35种传统纹样作为逻辑线，拓展介绍了数百种中国色和纹样，并且根据朝代梳理了当时流行的汉服款式、颜色、纹样的搭配，讲解了关于汉服的小知识。 全书分析、展示了不同朝代的服装主流配色和常见的纹样。第一章汉与魏晋·衣袂翩跹，展现典雅与不拘交织的风格；第二章唐·雍容华贵，展现盛世华服之美；第三章宋·俏窄风雅，展现淡雅舒适的质朴风；第四章明·精细雅致，展现等级森严的大美之服。 本书适合设计师、画师、传统文化爱好者阅读。

本书主要介绍主流的人工智能理论、算法以及Python实现方法，目的是使学生学会人工智能理论及推导过程，并且掌握调用Python人工智能库和自定义编码的方法。全书共分10章，分别为人工智能与Python概述、Python基础、线性回归及其Python实现、逻辑斯蒂分类及其Python实现、最大熵模型及其Python实现、K-近邻分类与K-均值聚类及其Python实现、朴素贝叶斯分类及其Python实现、决策树及其Python实现、神经网络及其Python实现、图像识别领域的应用案例。 本书可作为计

本书基于中文版3ds Max 2024 编写，通过大量的操作实例系统地讲解三维图形和动画的制作技术，是一本面向零基础读者的专业教程。 全书共11 章，包括初识中文版3ds Max 2024、图形建模、几何体建模、灯光技术、摄影机技术、材质技术、渲染技术、动画技术、动力学动画、粒子动画、毛发技术等内容。本书结构清晰，内容全面，通俗易懂，第2~11章还给出相应的实例，并阐述制作原理及操作步骤，帮助读者提升实际操作能力。 本书的配套学习资源丰富，包括书中所有实例的工程文件、贴图文件和教学视频，便于读者

本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例