本书从全可编程片上系统(APSoC)器件的概念和结构特点入手，介绍典型APSoC器件——Zynq-7000系列高性能嵌入式芯片的体系结构和片上资源，包括对其两个主要组成部分[可编程逻辑(PL)部分和处理系统(PS)部分]的结构，以及PL、PS两部分协同设计为嵌入式系统设计带来优势的详细介绍。此外，本书分别详细介绍PL、PS两部分各自单独开发和协同开发的方法以及软、硬件工具，并通过大量的开发实例，向读者展示了基于APSoC的高性能嵌入式系统的详细设计思路、方法和步骤。

Go语言结合了底层系统语言的能力以及现代语言的高 级特性，旨在降低构建简单、可靠、高效软件的门槛。本书向读者提供一个专注、全面且符合语言习惯的视角。Go语言实战同时关注语言的规范和实现，涉及的内容包括语法、类型系统、并发、管道、测试，以及其他一些主题。 主要介绍了GIN框架。

Gin是一个用Go语言编写的web框架。它是一个类似于martini但拥有更好性能的API框架, 由于使用了ttprouter，速度提高了近40倍Go世界里最流行的Web框架，Github上有32K s

3ds Max 2024 是最新推出的软件，本书系统地讲解了中文版 3ds Max 2024 的各种工具和命令的使 用，包括初识 3ds Max 2024 界面操作、建模、灯光、摄影机、材质贴图、渲染、VRay 渲染器、动画 制作等知识。实战案例介绍了工业造型、角色造型、室内外渲染及工作中常用的动画制作方法，穿插 了大量技巧提示，帮助读者更好地理解知识点，为读者学习三维动画和工作打好基础。本书汇集了笔 者多年的设计经验和教学经验，讲解简练、直观，实用性强。本书普遍适合初、中级别的三维制作人

本书从信息技术的应用实践出发，阐述Ubuntu（Linux）操作系统的基础使用方法以及服务器相关配置的应用原理与实践，内容包括Ubuntu操作系统的安装与基本使用方法、用户与组管理、目录与文件管理、资源管理、系统管理、Shell编程、部署Ubuntu服务器、配置文件服务器和网络服务器，并将安全相关内容贯穿其中。本书采用了行业应用比较前沿的Ubuntu 18.04版本为基础环境，紧密跟踪行业需求和发展现状，以业内的典型实践来设计和开展相关教学与实践，培养读者的扎实理论基础和动手能力。

本书是一本非常实用的计算机体系结构入门书，所基于的RISC-V指令集架构是一种开源的机器语言，有望成为主流的设计语言。本书旨在指导读者动手设计RISC-V处理器，实现不同的处理器组织，如普通流水线、多周期操作流水线、多线程、多核等。在每一步的实现环节，都给出开源的C++HLS代码，可以在基于FPGA的开发板上进行集成和测试。

在社会安全领域，人群异常行为成为各类严重群体性安全事故的根本致因。研究和开发人群异常行为识别技术，成为破解人群踩踏难题的重要技术途径。为此，本书从计算机视觉角度，阐述了行人异常行为姿态、人群异常行为、恐慌行为、人群稳定性和计算机视觉技术等方面的发展与研究现状，系统地介绍了国际上人群异常行为视频数据资源；循序渐进地阐述了人体姿态特征识别模型、行人运动学质心模型和动力学质心模型、恐慌行为识别模型、广义异常行为识别方法、异常行为扰动与人群稳定性分析等核心理论；深入浅出地论述了计算机视觉检测技术相关的开

本书共13章，操作系统部分涉及内存管理、进程管理、文件系统、同步管理，以及系统调用。SoC(即片上系统)部分涉及SoC启动的过程、设备模型、设备树原理、电源模块、时钟模块、引脚模块、时间模块和中断模块，这些模块都是芯片运行的基本要求。作者站在一线开发者的角度先剖析了Kernel6.6的实现原理，然后结合恩智浦i.MX9芯片的SoC硬件原理，由浅入深地讲解了操作系统和SoC的深层原理。

本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流开发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深入解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eun

AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？
这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎开发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。
工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者打下AI基础；然后，详细讲解了La

本书通过具体的案例，循序渐进地讲解了计算机视觉和模型调优的相关内容。首先介绍基础知识，包括人工智能基础、计算机视觉基础、图像基础和编程基础相关知识。然后讲解传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，如卷积神经网络等。接着深入探讨算法原理，包括卷积、池化、批归一化、激活函数、残差结构、全连接、SoftMax等，并提供手写算法示例。最后介绍了模型在 Python 和 C++中的实际应用以及性能优化技巧，如计算向量化、权值预加载和多线程等。
本书内容实用，由浅入深，案例典型，讲解通俗易懂，随书提