《新媒体电商美工设计与广告制作(微视频版)》采用理论与实践相结合的方式,讲解了如何利用Photoshop软件进行新媒体美工设计与制作,主要内容包括认识新媒体电商美工、掌握电商美工设计工具——Photoshop、商品图片美化与调色、图像抠图与作品合成、商品图像特效与批处理、灵活运用文字、网页切片与输出、信息平台界面制作、音视频平台界面制作以及H5手机网页界面设计。《新媒体电商美工设计与广告制作(微视频版)》结构清晰,适合新媒体广告设计初学者、内容创作者、新媒体从业者等学习使用,同时也可以作
本书深入浅出地阐述Python程序设计的基础知识,同时着重介绍NumPy库、Pandas数据分析方法和Matplotlib/Seaborn可视化的内容,并提供上机实验指导。通过丰富的实例与实验设计,将Python理论与实践有机结合,让编程变得不再枯燥,易学有趣。全书内容分为三篇: 第1~8章为基础篇,着重介绍Python编程的基础知识; 第9~11章为进阶篇,主要介绍数据分析中常用的NumPy、Pandas与Matplotlib库的使用; 第12章和第13章为实践篇,着重介绍实践
MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统,有着强大的功能和广泛的应用领域,对促进信息化建设、推动数字经济发展起着重要的作用。本书全面介绍了MySQL数据库的技术原理、应用场景和开发实践,帮助读者掌握MySQL数据库的基本概念和高级特性,提升数据库设计与开发的能力。全书共11章,从数据库基础知识讲起,包括数据库概述、关系型数据库设计原则、SQL语言基础等内容,逐步深入介绍MySQL数据库的高级特性和应用技巧,如查询优化、事务管理、索引优化,延伸学习在数字经济发展情境下,数据库的发展趋势和应用等
《学习Spring Boot 3.0》详细阐述了与Spring Boot 3.0相关的基本解决方案,主要包括Spring Boot的核心功能、使用Spring Boot创建Web应用程序、使用Spring Boot查询数据、使用Spring Boot保护应用程序、使用Spring Boot进行测试、使用Spring Boot配置应用程序、使用Spring Boot发布应用程序、使用Spring Boot构建原生程序、编写响应式Web控制器、响应式处理数据等内容。此外,本书还提供了相应的示例
《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法,对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码,使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。 全书共分为12章,前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例;第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数,并给出MATLAB代码;第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系,选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析
机器学习是数据科学不可或缺的重要组成部分,是数据科学人才培养的核心内容之一。本书以机器学习理论+Python编程+应用实践的“三位一体”讲解方式,引领读者进入Python机器学习领域。理论上,突出机器学习理论讲解的可读性并兼具知识的深度和广度,旨在指导Python编程调参和实践应用;Python编程上,突出以数据和问题为导向的Python学习路径,借助基于模拟数据的编程直观展示理论背后的朴素道理反刍理论理解,借助基于案例的编程完成机器学习的应用落地;应用实践上,突出案例选择的典型性、综合性和多样
本书以Oracle 21c数据库为基础,系统、完整地介绍Oracle应用开发与系统管理的基础知识。全书共分15章,内容包括Oracle起步入门,表及其管理,使用SELECT查询,常用内置函数,模式对象管理,PL/SQL编程基础,函数、过程、程序包和触发器,Oracle体系结构,用户与权限管理,事务与并发控制,Oracle存储管理,备份与恢复,闪回技术,多租户体系结构,最后介绍一个项目开发案例,附录中给出了SQL Plus的常用命令及使用说明。 本书结构编排合理,内容循序渐进,语言通俗易懂,
本书共有14 个项目,内容包括初识平面设计、初识Adobe Illustrator CC 、Adobe Illustrator CC 的使用、图形绘制、对象组织、图形编辑、基本外观、颜色填充、艺术效果外观、文本处理、图表制作、自动化、文档存储和输出、设计实践案例。本书内容从理论和实战两方面入手,对进行Adobe Illustrator 学习的读者非常具有参考价值,可作为高等院校平面设计相关专业的教学用书,也可作为相关技术人员技术培训或工作的参考用书。
本书全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识,全书共分为14章,包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数组计算、Pandas基础知识、Pandas数据获取与清洗、Pandas数据形式变化、Pandas数据分析与可视化、Pandas数据处理与分析实战、Matplotlib库绘制可视化图表、图表辅助元素定制与美化、Seaborn绘制数据分析图表、时间序列数据处理与分析、文本数据分析、图像处理与分析等内容。结合了有应用背景的数据分析示例,系统介绍了数据分析与可视化方法