这是一本深入探讨数字绘画艺术的著作。本书系统性地梳理了数字绘画的理论框架,对其实践应用进行了详尽的解析。书中不仅揭示了数字绘画技术背后的科学原理和独特性,还通过一系列精心挑选的艺术作品,展现了这一艺术形式在当代艺术创作中的创新潜力和审美价值。此外,作者结合大量实例,细致地描述了从素材选择到构思设计,再到技术实施的全过程,既有理论深度,又注重实践应用,为数字绘画领域的艺术家和对数字绘画感兴趣的学生提供了实用的指南和启发性的见解。
本书是一本全面介绍基于大语言模型的RAG应用开发的专业图书。本书共分为3篇:预备篇、基础篇和高级篇。预备篇旨在帮助你建立起对大模型与RAG的基本认识,并引导你搭建起RAG应用开发的基础环境;基础篇聚焦于经典RAG应用开发的核心要素与阶段,介绍关键模块的开发过程,剖析相关的技术原理,为后面的深入学习打下坚实的基础;高级篇聚焦于RAG应用开发的高阶模块与技巧,特别是在企业级RAG应用开发中的优化策略与技术实现,并探索了一些新型的RAG工作流与范式,旨在帮助你了解最新的RAG应用技术发展,掌握RAG应
这是一本关于零信任的全面、实用性指南。零信任是一种能够更有效地应对现代环境的复杂性和风险的新的安全模型。本书共11章,首先介绍了零信任的发展历史和零信任能力;接着介绍了零信任参考架构;然后讨论了将零信任模型应用于架构时,其在网络的不同层次(包括分支、园区、WAN、数据中心和云)上的结构变化;最后介绍了实施零信任时遇到的一些常见挑战,以帮助网络安全工程师和架构师更好地了解和学习零信任架构。
随着国内外网络安全法律法规的完善,用户网络安全意识的兴起,用户隐私保护以及数字信息版权保护和网络游戏的反作弊等需求,网络流量加密呈现出必然的增长趋势。这一趋势虽然有利于保护用户的隐私与安全,但是也给流量分析带来了巨大的挑战。本书面向因特网中加密流量真实场景,研究对加密流量进行精细化分析和识别的关键技术,包括加密视频识别、网站网页识别、用户行为识别等,旨在帮助读者全面掌握各类技术面临的挑战、最新方法、局限性及适用范围。
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本书首先界定了网络内容治理体系的相关概念,明确其主要由治理目标、治理主体、治理客体、规则保障体系和技术支撑体系构成,并揭示了其内在特征与关联。其次,结合理论与实践,对我国网络内容治理体系现状予以分析,指出我国初步形成了以政府一企业一行业协会一网民并行的治理主体内容-行为并重的治理客体、政策法规-行业规范一平台规范并进的规则保障体系和大数据一人工智能一区块链并举的技术支撑体系为构成要素的网络内容治理体系。再次,基于问卷调查,对我国网络内容治理体系面临的困境予以总结和梳理。最后,遵照主体-机制
本书围绕云时代安全面临的新形势、新问题、新挑战,全面阐述云安全建设的新思路、新技术、新方案,通过国内外先进的云安全技术研究,结合云计算应用的重点场景实践,从技术、方案、实践角度整体介绍云安全建设的方法路径。其中,围绕云安全重点技术场景,打造云安全技术能力框架,全面介绍组织的云安全技术建设路径。通过云安全评估,确保组织和云服务商将必要的安全控制集成到云环境中,验证云安全控制措施的有效性。在此基础上,随着组织从云计算到云原生应用的演进,推出先进云安全整体解决方案,并落地到5G和OT等典型应用场景中,
内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促进生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权
本书分为10章。第1章介绍PPT必会操作——布尔运算和渐变,以及常用的素材网站。第2章至第7章从分析内容、确定布局、设置字体、进行配色、修饰细节、完善整体6个方面对排版要素进行展开介绍。第8章是实战环节,也就是将第2章至第7章的知识运用到实际制作中,让你运用排版公式做出既有逻辑性又有美感的页面。第9章是完整的PPT案例解析,你只学会制作单页并不够,还要学会让一整套PPT和谐统一。第10章介绍了iSlide和boardmix这两个国内较成熟的AI工具。如果你在工作和学习中时常要用PPT,但对PPT
本书结合小波变换和深度学习这两种先进的技术手段,系统地设计多种小波域上的依赖关系,对小波变换域联合建模进行深入的研究,从而显著地提高小波对图像特征的表示能力,并推动小波分析在理论和应用方面的发展。本书首先介绍小波变换的基本原理和相关的数学知识,以及小波变换在图像处理中的应用;其次详细地讲解深度学习相关的理论知识和常用的图像处理方法;然后详细地介绍深度神经网络的基础理论和网络组件,以案例形式介绍PyTorch深度学习框架;最后,详细地介绍深度神经网络常用网络组件和模型,重点介绍和分析ResNet模