"本书由浅入深、循序渐进地、比较全面地介绍了运用photoshop软件进行图形图像处理与编辑制作的基本技巧和方法。全书共有图形与图像基础、图形与图像编辑和美化、图形与图像商业应用案例实战三个学习单元；主要包含：Photoshop基础操作、抠图技巧、图像修饰技巧、图像调色技巧、图像合成与特效制作、营销图设计与制作、店铺首页设计、商品详情页设计、手机端电商店铺设计、新媒体图文设计等。 本书注重实践，以项目案例为依托，内容详实、浅显易懂、图文并茂。既可作为高等院校电子商务、移动商务、跨境电子
本书是作者在多年教学工作、工程实践经验并结合国内外该领域的教学和技术发展等基础上编写而成的，按照传感器技术在机器人系统中的典型应用分门别类，重点介绍机器人传感器集成应用技术。本书针对常用机器人传感器提供了实际的应用电路，取材新颖、内容丰富、分析详尽。书中每种传感器的应用都按照项目的方式展开，按照实践、理论、再实践的方法，实践过程由易到难，逐步强化读者的传感器技术应用能力。本书可作为高等学校自动化专业及相关专业传感器类课程的教材或教学参考书，也可供相关技术人员参考。通过对本书的学习
本书侧重于培养学生使用Java语言进行面向对象程序设计的思路和技能，而并非对Java技术进行百科全书式的介绍。本书以初学者为起点，对面向对象思想进行深入透彻的剖析。全书用16个任务作为引子，通过对任务的分析，引入相关的知识和技术，同时精选了大量的生活案例来形象地溶解知识，在学习和掌握了相关知识的基础上,通过任务实施环节来完成任务描述中提出的任务，从而达到强化技能培养的目标。为使内容通俗易懂，激发学生的学习兴趣，教材中的任务通过口语化的语言将抽象的知识形象化，增强学生对知识的理解与运用。全
装和管理、表管理、视图管理、 索引管理、修改数据、查询数据、汇总查询结果、子查询、表连接、 MySQL 数据库中特有的SQL语句、MySQL数据库开发、利用Java程序访问MySQL数据库和利用Python程序访问MySQL数据库。另外,每章安排了“同步练习”实践环节,旨在帮助读者消化和吸收本章所讲解的知识点,并在本书附录A中提供了同步练习参考答案。为了便于读者高效学习,快速掌握SQL语言,本书配套提供完整的教学课件、程序代码、视频教程及在线答疑服务。本书
数字化浪潮奔涌而来，组织和个人要么主动拥抱数字化，要么在迟疑中被数字化。对于数字化，不仅要“知其然”，还要“知其所以然”。《数字化基础》从比特这一最基本的概念出发，提炼了比特与编码、运算与存储、指令与程序、通信与交互、数据与算法、智能与大脑、经济与产业、决策与优化、转型与升级，以及量子比特等核心概念，将数字化技术、工程和管理融为一体，力图建立数字化的基 础知识地图。《数字化基础》可作为高等院校信息管理与信息系统、工业工程等传统专业，以及大数据、智能制造等新工科专业本科生教材，也可供广大数
8大专题内容深度讲解、80多个热门、高频的ChatGPT+Excel智能办公案例实战！ 130多分钟教学视频讲解、130页PPT教学课件、170多款素材与效果文件超值赠送！ 全书通过理论+实例的形式，分别介绍了掌握Excel基本操作、加速输入数据资料、掌握ChatGPT基本用法、用ChatGPT统计求和、用ChatGPT编写函数公式、将ChatGPT接入到Excel中、用ChatGPT创建Excel宏和用ChatGPT协助办公等内容。 本书结构清晰，案例
《商用级AIGC绘画创作与技巧(Midjourney+Stable Diffusion)》围绕AI绘画这个主题展开，介绍AI绘画的基础知识以及Midjourney和Stable Diffusion两大流行AI绘画工具的用法。《商用级AIGC绘画创作与技巧(Midjourney+Stable Diffusion)》共10章，内容细致，逻辑清晰，语言通俗易懂，从AI绘画的基本概念以及发展历史讲起，随后结合Midjourney和Stable Diffusion，详细介绍AI绘画的使用方法以及常
本书坚持理论够用、侧重实用的原则，以Proteus虚拟仿真技术和Keil C51为基础，用案例/示例来讲解每个知识点，对8051单片机的软、硬件做了较为详细的阐述。全书内容充实、结构清晰、通俗易懂，力争做到使初学者充满兴趣地学习8051单片机技术。本书共11章，分别为： 8051单片机基本结构、单片机仿真环境、指令系统与汇编语言程序设计、C51语言程序设计、键盘与显示器接口技术、中断系统、定时器/计数器、串行口、数模与模数转换接口技术、单片机系统扩展以及Proteus仿真设计实例。其中，第
本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架, 以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术, 为读者揭示大模型开发技术。本书共18章, 内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码
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