本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源
《JSP Web开发基础教程(微课版)》由浅入深、循序渐进地介绍了JSP Web的技术原理。书中每个知识点都配有实例说明，并以网上购物商城为案例对全书知识进行了综合运用。《JSP Web开发基础教程(微课版)》内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例典型。全书共15章：前14章内容为Java Web应用开发概述、HTML与CSS网页开发基础、JavaScript脚本语言、JSP基本语法、JSP内置对象、JavaBean技术、Servlet技术、过滤器和监听器、Java Web的数
本书是一本综合讲述数据结构及其算法的入门书，内容浅显易懂、逻辑严谨，力求在适用性上兼顾教师教学和学生自学。全书从基本的数据结构概念开始讲解，以新版的Java语言详细诠释数组结构、队列、堆栈、链表、树结构、图结构、排序和查找等数据结构的基础知识，书中收录了精华的算法及范例程序的实现过程，辅以丰富的图示解析。全书的范例程序均采用Eclipse IDE for Java Developers集成开发工具进行编译、执行、测试及调试。此外，本书各章末尾都安排了配合教学内容的习题和选自各类考试的试题
《剪映：短、中、长视频剪辑全攻略（手机版+电脑版）》一书不仅介绍了如何用剪映手机版剪辑短视频，同时也介绍了剪映专业版，教你如何用电脑处理中、长视频。 本书具体内容主要分为以下三篇。 基础与核心技能篇：介绍剪映最基础的知识与核心的功能，适合所有视频剪辑初学者。 手机短视频案例篇：全部以案例为主，介绍抖音爆款效果制作的方法，如卡点视频和热门视频等。 电脑中长视频处理篇：以中、长视频实例为主，介绍中型、大型案例的视频制作方法。 本书
《用户体验增长》是国际体验设计大会的演讲案例的论文集，汇聚了当下具有影响力的数位国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略。 本书适合用户体验、交互设计的从业者阅读，也适合管理者、创业者以及即将投身于这个领域的爱好者、相关专业的学生阅读。
《 HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通（微课精编版）（第2版）》系统地讲解了HTML5、CSS3和JavaScript的基础理论和实际运用技术，结合大量实例进行深入浅出的讲解。全书分为上下两册，共31章。上册为HTML5+CSS3篇，内容包括HTML5基础、设计HTML5文档结构、设计HTML5文本、设计HTML5图像和多媒体、设计列表和超链接、设计表格、设计表单、CSS3基础、字体和文本样式、背景样式、列表和超链接样式、表格和表单样式、CSS3盒模型、网页布局基础、CSS3
WPS致力于打造一个集协作工作空间、开放平台、云服务于一体的办公环境，迎合云办公的现代化办公需求，因此受到了众多用户的喜爱。WPS Office可以实现日常办公中常用的文字、表格、演示等多种功能。本书从实际工作应用出发，以 WPS软件为平台，全面系统地讲解文字、表格、演示文稿等组件的应用技巧。《WPS Office高效办公入门与应用（微课版）》从办公人员的工作需求出发，结合大量典型案例，以帮助读者轻松、高效地完成办公任务。《WPS Office高效办公入门与应用（微课版）》的特点是不仅指导读者“
本书在函数应用方面做到详尽、实用、易操作、能举一反三，同时也是一本 Excel 疑难问题解答手册，是您工作中案头必备工具书，方便随用随查！无论您是初学者，还是经常使用 Excel 的行家，学习本书都会有一个质的飞跃。无论何时何地，当需要查阅时打开本书就会找到您需要的内容。 本书共 11 章，分别讲解函数是什么？公式要怎么用、逻辑函数范例、文本函数范例、日期与时间函数范例、数学函数范例、统计函数范例、财务函数范例、查找和引用函数范例、信息函数范例、数据库函数范例、用公式设置单元格格式及限制
本书第 1、2 章介绍数据库的发展史和现状，讲述分布式数据库的架构，带读者从整体上认识分布式数据库。第 3~5 章着重介绍 AntDB 数据库，对其分布式架构、存储引擎和事务机制等方面进行较为详细的介绍，并且结合实际案例进行说明。第 6、7 章主要介绍分布式数据库的高可用性方案，以及线下实际应用案例，并对高可用性方案的设计进行说明，同时对分布式数据库技术未来的发展进行展望。 本书不是分布式数据库的入门书，适合熟悉数据库理论和概念的读者阅读。对于研发人员，可以将本书作为案头参考书，在日常研
本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语
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