本书内容: Python语言开发应hon封装版本, 并适配其新一代产品-0t6。Qt是一套功能丰富的图形程序开发核心的知识点。其中包括环境搭建、Ot用程序, 对初学者比较友好。本书以简单易学的示例为基础, 阐述了PySide6最栏、列表模型与视图、样式、动画、对象模型、基础窗口、按钮组件、交互组件、容器组件、组件布局、菜单与工具本书适用于具备QML语言、多线程。程爱好者的工具书。

本书剖析了主流开源分布式系统模式，包括模式中的常见问题和解决方案，并展示了Kafka和Kubernetes等系统的真实代码示例，以帮助企业架构师和开发人员更好地理解这些系统的工作原理，以及分布式系统的设计原则。

本书共六篇，介绍基于视频图像处理的人体行为轨迹估计与跟踪、2D人体姿态估计、3D人体姿态估计、舞蹈姿态估计与对比分析、汉字字体自动生成以及应用研究。

《剪映：即梦AI绘画与视频制作从新手到高手》从AI绘画与视频制作的基础知识出发，逐步深入高级技巧和实战案例，旨在帮助读者快速掌握即梦AI工具的使用，打造专业级艺术作品。
首先，《剪映：即梦AI绘画与视频制作从新手到高手》揭开了AI绘画与AI视频技术的神秘面纱，解释了它们的技术原理和特点，并强调了AI艺术创作的意义；详细介绍了即梦AI工具的历史、发展、优势和核心功能，以及其在不同领域的适用场景，如自媒体、广告、艺术等。其次，《剪映：即梦AI绘画与视频制作从新手到高手》提供了即梦平

近年来，随着人工智能技术的不断发展，智能对话系统开始在私人助理、智能客服、现代搜索引擎等领域逐渐应用，为大众提供不同程度的智能高效服务。本书旨在指导初学者轻松进入智能对话领域，并逐步深入实战中，同时通过项目案例将理论与实战相结合，使读者不仅能系统地学习智能对话的基本理论，还能快速地将其应用于实践。 本书共分为12章，分为三部分。第一部分是理论基础篇，主要介绍了概率统计、统计学习、深度学习和强化学习等方面的基本理论。第二部分是技术篇，着重讲解了智能对话系统中常见的功能系统及几个著名企业的智能问答架

本书共分4篇，针对Python爬虫初学者，从零开始系统地讲解了如何利用Python进行网络爬虫程序开发。 第1篇快速入门篇（第1～9章）：本篇主要介绍了Python环境的搭建和一些Python的基础语法知识、Python爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。 第2篇技能进阶篇（第10～12章）：本篇主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法

"本书以实战项目为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式地学习 Vue + Spring Boot。 Vue 可以驱动采用单文件组件和 Vue 生态系统支持的库来开发复杂的单页面应用；Spring Boot框架是目前微服务框架的**选择之一。 Vue + Spring Boot的完美结合，能够让我们在开发前后端分离项目时得心应手，从而快速开发大型 SPA 应用。
本书共18章，分为 Vue 篇和Spring Boot篇。 Vue 篇（第1~9章）循序渐进地介绍当前流行的前端框架Vue 3.

"本书基于网络通信的基础理论和仓颉语言的自身特点，系统性讲解了如何实现高效、安全的网络传输；对于网络编程中的常见问题，详细分析其产生原因并探讨具体的解决方案，然后使用仓颉语言的类库和语法给出开发示例。
本书共13章，分为4部分，第一部分（第1~3章）讲解网络编程的基础知识和常用工具；第二部分（第4~7章）讲解套接字编程的具体实现；第三部分（第8章和第9章）讲解如何实现安全网络通信；第四部分（第10~13章）讲解Web编程的具体实现。
本书按照从底层到高层、从明文通信到安全通信的顺序进

"随着社会需求的变化，越来越多的人工智能应用涉及多标签学习问题，如文本分类、语义标注、社交网络、基因预测和疾病诊疗等，多标签学习已成为当前人工智能领域的研究热点之一。本书基于集成学习相关理论，围绕多标签局部依赖、多标签缺失补全、极端量级多标签学习、长尾多标签学习和开放词多标签学习等一系列问题进行展开，提出了一系列高效的集成多标签学习方法。我们提出了一种集成多标签学习方法，该方法巧妙融合了多标签学习与集成学习的优势，旨在克服传统多标签学习在多样化应用场景中面临的挑战。本书将详细阐述方法在不同实际场

"《构建低代码开发平台:基础、实现与AIGC应用》作为低代码平台开发的入门指南，深入浅出地阐述低代码开发的核心基础知识和架构原理，旨在帮助读者迅速掌握低代码平台编程技术。通过《构建低代码开发平台:基础、实现与AIGC应用》的学习，读者将系统掌握低代码开发的理论和实践，能够熟练设计高效、稳定的低代码架构，为企业的数字化转型提供有力支持。《构建低代码开发平台:基础、实现与AIGC应用》配套示例源码、PPT课件与作者微信群答疑服务。
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