本书是数字媒体艺术设计专业的教材，从专业职业岗位能力分析入手，通过8个动态图形案例以及来自企业的4个典型项目（消防安全表情包、一带一路税收惠民动画、唐诗之美动画、儿童公园爱护环境动画），由浅入深、系统地讲解了基于After Effects软件平台的二维动画设计思路和制作方法。本书适合作为职业院校相关专业的教材，以及数字二维动画制作的基础培训教程和进阶教程，也可以作为广大动画爱好者、网页动画制作者、多媒体从业人员的自学教程及参考书。
剪映专业版是剪映软件的电脑版，其可方便用户更直观、更细致、更精确、更专业地进行视频剪辑。剪映专业版的优势在于覆盖了剪映手机版丰富的功能、先进的人工智能算法，以及简单的操作，方便用户快速实现对剪映软件的视频剪辑功能从入门到精通。 本书从剪映专业版的入门方法开始讲起，介绍了剪辑、滤镜、字幕、动感卡点、创意、转场特效等重点内容，最后以多个案例进行综合实践讲解，帮助读者做到学有所得、融会贯通，成为视频剪辑高手！ 本书适合喜爱短视频制作、运营等的用户学习和参考。
大数据正在影响人们的生活、改变生活方式，数据革命不可避免。作为剑桥大学大数据研究员和有着丰富数据行业从业经验的专家，萨姆·吉尔伯特认为大数据如果应用得当，受到政府的监管，将会服务生活，给人们带来意料之外的益处。这本书改变了读者对于数据、数字技术的悲观看法，透过繁杂的数据海洋，探索出一套大数据促进社会进步、影响个人决策的新方案。
数据作为新型生产要素，推动经济发展、提升生产力。本书从数据的基础认知、数据圈的诞生和发展以及数据蕴含的未来等角度开始谈起，进一步讨论了数据全生命周期管理的核心节点，以及企业数据应用和管理的难点与重点，最后从数据传统应用的不同领域进行解读分析，全面阐释了什么是数据、数据的应用以及数据的未来等内容。通过本书，读者可以感受到数据开启的美好新时代，也可以预期在各行各业中，数据拥有将不可能变为可能的超能力。全书共9章。第1章为基础章节，着重介绍了数据基本认知，包括数据起源、概念以及不断膨胀
本书是一部关于未来互联网的集学术研究与教学实践于一体的科研论著，介绍了未来互联网的技术发展趋势，详细阐述了未来互联网发展面临的挑战及共性关键技术。本书分别从未来互联网体系架构，下一代互联网协议，软件定义网络，网络功能虚拟化，信息中心网络，移动社交网络，时延容忍网络，数据中心网络，5G网络，工业互联网，网络与云计算、大数据、人工智能等方面，对未来互联网原理、技术及应用等单元技术进行了详细论述，最后介绍了典型的未来互联网研发与应用案例。
本书是根据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（中级）编写的配套的实践教程，其中涉及的项目代码使用HBuilder开发工具和开源Eclipse开发工具进行编译，并且均可在主流浏览器中运行。本书将中职、高职院校和应用型本科院校的计算机应用、软件技术等相关专业开设的Web前端开发方向的课程体系，与企业Web前端开发岗位能力模型相结合，依据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（中级）的技能要求，形成三位一体的Web前端开发技术知识地图。本书以实践能力为导向，以开发企业真实应用为目标，遵循企
Illustrator 2022是优秀的矢量图形处理软件，广泛应用于插画绘制、广告设计等领域。在最新2022版本中，不仅传承了前期版本的优秀功能，还增加了许多非常实用的新功能。 本书以案例为引导，系统并全面地讲解了Illustrator 2022图形处理与设计的相关功能及技能应用。内容包括：Illustrator 2022基础知识；Illustrator 2022的入门操作；几何图形的绘制方法；绘图工具的应用和编辑；填充颜色和图案；管理对象的基本方法；特殊编辑与混合效果；文字效果的应用；图层、蒙
本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将实践解决方案应用于常见的IoT问题。
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分： 第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法； 第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是机器学习算法与Python实践
本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。 本书分为3篇共14章：工具集基础用例演示篇（第1～6章），详细讲解HuggingFace工具集的基本使用目的一般流程；预训练模型底层原理篇（第13、14
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