Illustrator是用户量大且深受用户和企业青睐的矢量绘图软件，在商标设计、插画设计、海报设计、画册设计、VI设计、包装设计、UI设计等领域被广泛应用。本书以Illustrator CC 2022为蓝本，讲解Illustrator在平面设计中的基础应用。全书共10章，内容包括Illustrator CC入门、图形的绘制与编辑、复杂图形的绘制、对象的管理、色彩运用、文本运用、符号与图表应用、图形常见效果运用、图形特殊效果运用及综合案例。本书设计了“疑难解答”“技能提升”“提示”等小栏目，并且在

本书是大数据分析技术的入门图书，内容分为大数据分析与挖掘概述、Spark SQL结构化数据分析与处理、Spark Streaming流数据分析与处理、Spark GraphX图数据分析与处理、Spark MLlib机器学习和大数据分析系统等6章。通过每章的章节导读，读者能够快速了解本章相关内容的背景意义；通过相关理论及概念的介绍，读者能够对大数据分析的基本方法有整体认识和了解；通过典型案例的讲解，读者能够对大数据分析技术的应用有深刻认识。本书既注重基础知识也关注前沿问题，通过知识链接、

本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际数据介绍可视化方法。全书共10章，内容包括数据可视化的基本问题以及R语言数据处理的基本方法、传统绘图包graphics和ggplot2包简介、类别数据可视化、数据分布可视化、变量间关系可视化、样本相似性可视化、时间序列可视化、概率分布可视化、一些特殊的可视化图形及可视化相的关主题和注意事项等。本书有以下特色。
◆不同的可视化视角。与其他可视化书籍不同，本书根据数据类型和可视化目的对图形进行分类，有利于读者根据所面对的数据类型

本书围绕小样本遥感图像分类任务展开具体研究工作，研究过程采用改善图像特征提取和分类器设计两种不同的子空间学习模式，重点解决小样本图像分类任务中存在的由于预训练特征提取器无法适应新的数据类别，导致提取的特征鉴别性不足以及含标签样本过少，带来的样本分布与实际数据分布存在偏差等问题。本书提出了系列的子空间学习算法，进一步改善小样本遥感图像分类性能，并在公有遥感数据集及自行构建遥感数据集进行实验测试、数据统计、图表分析和遥感实景图片可视化展示。

本书共分为12章。第1章对企业网进行了概述；第2~11章分别讲解了网络冗余技术、访问控制列表的使用、网络地址转换技术、广域网技术的原理与配置、DHCP的原理与配置、IPv6基础、IPv6路由配置、网络安全技术、WLAN技术和网络管理协议相关的知识；第12章对SDN与Python的基础知识进行了介绍。 本书除了适用于高等院校相关专业的学生外，还适合正在备考HCIA认证或者正在参加HCIA技术培训的人士阅读和参考。其他从事 ICT 行业的人员及网络技术爱好者也可以通过阅读本书，加深对网络技术的理解

本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重点阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；最后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相

本书通过88个照片后期处理案例，结合Photoshop、Adobe Camera Raw、Snapseed 等图像后期处理软件的使用技法，分享了大量实用的后期修片技巧。除了讲解案例的具体操作方法，本书还着重分析了调修思路、技法等，从而让读者将每个案例理解透彻，掌握其精髓，以应对各种不同的后期处理需求。

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本书基于华为HCIA-Datacom V1.0考试大纲编写, 采用基础知识讲解+原理剖析+实战案例分析的方式, 以助力读者通过华为HCIA-Datacom认证考试。本书主要内容包括计算机通信基础、IP地址和子网划分、管理华为设备、静态路由、动态路由、交换机组网、网络安全与网络地址转换、网络服务、无线局域网、IPv6、广域网、园区网典型组网案例、SDN与自动化运维等。

本书是根据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（中级）编写的配套的实践教程，其中涉及的项目代码使用HBuilder开发工具和开源Eclipse开发工具进行编译，并且均可在主流浏览器中运行。本书将中职、高职院校和应用型本科院校的计算机应用、软件技术等相关专业开设的Web前端开发方向的课程体系，与企业Web前端开发岗位能力模型相结合，依据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（中级）的技能要求，形成三位一体的Web前端开发技术知识地图。本书以实践能力为导向，以开发企业真实应用为目标，遵循企

本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将实践解决方案应用于常见的IoT问题。