本书主要介绍作者近年来在深度学习与图像处理等方面的研究成果，包括图像去模糊、视频信息缺失补全、图像分类识别、图像领域自适应、多源跨域图像迁移学习相关理论和方法，用到的模型主要包括多尺度编解码深度卷积神经网络、多尺度特征金字塔网络、双判别器生成对抗网络、渐进增长生成对抗网络、贝叶斯正则化深度卷积神经网络、深度对抗域自适应网络、深度加权子域自适应网络等。

什么是 Stable Diffusion？简而言之，Stable Diffusion 是一款 AI 绘画工具。本书从零开始讲述了AI绘画的基本知识具体讲解Stable Diffusion这个开源绘画引擎工具的本地部署使用和各种基本技巧。内容包括Stable Diffusion 简介、Stable Diffusion 安装和配置、Stable Diffusion 基础功能、Stable Diffusion 高级技巧、Stable Diffusion 实战案例。

本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现图像视觉处理应用的简捷、功能

本书首先阐述了图像处理的基本概念，介绍了数字图像的表示、采集和存储，为读者建立起坚实的基础。随后系统地介绍了图像增强、滤波、分割、特征提取、图像识别等核心技术，通过丰富的案例和实际应用，帮助读者掌握从简单到复杂的图像处理方法。本书不仅注重理论，还强调实践。在介绍各种图像处理技术的同时，书中涵盖了大量的实际应用，包括医学影像分析、遥感图像处理、安全监控、艺术创作等领域。读者将通过这些实例了解图像处理在现实生活和工程领域中的广泛应用，以及如何将理论知识转化为创新性的解决方案。

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本书以Adobe After Effects软件为平台，以影视项目（商业案例）制作流程为主线，以影视制作职业能力培养为目标，以技能应用为切入点，详细讲解了该软件在影视编辑、合成、动画、特效制作中的典型应用和综合应用。本书主要内容包括2大部分，第一部分为Adobe After Effects软件基础篇，第二部分是商业案例实战篇，实战篇又分8个模块讲解该软件的综合运用。本书主要面向影视编辑与特效制作的初、中级读者，尤其适合高职院校数字媒体、动漫和多媒体技术等专业（电子信息大类）的教与学，同时也可作为

本书介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的讨论。

本书共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适

自然语言处理（NLP）的目标是使计算机能够像人类一样理解语言。近年来自然语言处理作为一门学科发展迅速，得到了越来越广泛的应用。本书从基本概念出发，对于自然语言基础任务进行介绍：中文分词、关键词抽取、词向量、文本分类、命名实体识别和关系抽取。对自然语言处理当前热门应用任务如知识图谱、阅读理解、摘要和对话等进行介绍。全书内容由浅入深，先从基本概念，再引出简单应用实例。本书可作为高等学校相关专业教材，是自然语言处理领域的入门教材。