本书全面系统地介绍After Effects CS6的基本操作方法和影视后期制作技巧,内容包括After Effects CS6基础操作、应用图层、制作遮罩动画、应用时间线制作特效、创建文字、应用特效、跟踪与表达式、制作抠像、添加声音特效、制作三维合成特效、渲染与输出及综合设计实训等。 本书内容的介绍均以课堂实训案例为主线,通过案例的操作,学生可以快速熟悉案例的设计理念。通过书中软件相关功能的解析可以使学生深入学习软件功能,课堂实战演练和课后综合案例可以提高学生的实际应用能力。云盘中包含了书中所
本书以目前被广泛应用的Windows Server 2012 R2为例,采用教、学、做相结合的模式,着眼实践应用,以企业真实案例为基础,全面、系统地介绍活动目录在企业中的应用。全书共分3部分:构建AD DS环境、配置与管理组策略和管理与维护AD DS。 本书结构合理,知识全面且实例丰富,语言通俗易懂。本书采用“任务驱动、项目导向”的方式,注重知识的实用性和可操作性,强调职业技能训练。本书所有项目的知识点、技能点和项目实训操作都已录制成微课,并以二维码形式嵌入相应位置,读者可通过扫码看微课。 本书
本书是计算机平面设计专业主干课程,根据教育部2010版专业目录确定的专业教学指导方案编写而成。本书面向的职业岗位为数码照片艺术处理、广告图像处理、VI图形绘制、电子商务美工。本书从这4个职业岗位中选取典型、真实的工作任务作为教学的载体,对真实任务进行知识、技能分析,以工作任务为导向,将工作任务进行分解,精心设计既可独立又有一定联系的教学案例作为课堂教学实施的载体,通过将知识和技能融入任务来组织教学。学生学习的过程,就是学习职业岗位技能的过程,帮助学生在学习的过程中积累工作经验,实现零距离
本书是与《操作系统原理》(黑新宏 胡元义主编,电子工业出版社,2018,ISBN978-7-121-34038-3)一书配套的辅导教材,包括习题解析和上机实践两篇。本书注重操作系统知识的系统性、原理性、完整性和连贯性,将操作系统理论知识与具体实践有机结合起来,融知识传授和能力培养于一体。帮助学生深刻理解操作系统的原理和概念,掌握操作系统的学习方法,提高学生将操作系统理论知识转化为实际动手的能力,开拓学习视野,进而透彻地领悟操作系统的精髓。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的操作系统课程的
《C语言程序设计实验与学习辅导》是C语言程序设计的辅导用书,《C语言程序设计实验与学习辅导》共分三大部分,第一部分是课程实验,包括基础实验、进阶实验和综合实验部分,这种分层次的实验设计思路有利于学生循序渐进地掌握C程序的编程思想和编程技巧,突出技术应用能力的培养。第二部分是课程辅导,包含了对课程内容知识的梳理和巩固,精选例题习题的讲解和练习,共12章,内容包括C语言基础知识、C程序的控制结构、数组与指针、函数、结构体与共用体、文件操作和位运算等。第三部分是附录,包括第二部分学习辅导习题答案、
本书从网站基础开始,结合大量案例,全面、翔实地介绍了使用HTML5+CSS3+JavaScript开发Web网站前端页面的具体方法与步骤,引导读者从零开发,一步步掌握Web开发的全过程。本书共分为11章,主要内容包括网页设计基础、HTML5网页设计文档结构、文本、图像、超链接、表格、表单等;用CSS3设置文本、表格、图片、背景和边框等;讲述了JavaScript的语法、函数和对象、DOM和BOM、JavaScript与HTML5新标签搭配使用的方法和技术等;最后通过专题效果、集团网站综合案例详细
本书共分六章,内容包括:计算机基础知识、Windows7操作系统、文字处理与排版Word2016、电子表格软件Excel2016、演示软件PowerPoint2016等。
本书以零基础讲解为宗旨,用大量案例引导读者学习,由浅入深、层层递进,用朴实生动的语言阐述复杂的问题。本书以2-3个案例贯穿全书,将主要语法知识串联在一起,引导读者建立编程思维。本书主要包括10章,覆盖C语言程序设计的全部知识点,由浅入深。
大数据导论是了解和学习大数据的基础,本书系统地讲解了大数据基本概念、大数据的架构、大数 据的采集方式和预处理、数据仓库的构建模式、大数据的存储,数据挖掘的方法及大数据的可视化技术, 从而更好地将大数据技术应用在各行业领域,更深入地开展大数据技术的应用研究。从基础开始,由浅 入深进行学习,逐步理清大数据的核心技术和发展趋势。 本书系统地讲解了大数据基本概念,尽可能希望通过理论与实际案例相结合,寻找合适的切入点, 让读者对理论知识的掌握更直接、更快速。可以作为培养应用型人才的课程教材,也适用于大数据
本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。