本书共分16章，包括“宇宙第一”IDE——Visual Studio、踏上C#开发的征程、必须学会的C#语法、流程控制语句、数组——批量数据处理、看似简单的字符串、面向对象程序设计、Windows交互式图形界面、Windows控件——C/S程序的基础等。

Illustrator是Adobe 公司推出的一款功能强大的矢量应用软件，可以用来绘制插画、制作海报、设计网页等。它既可以用来处理矢量图形，也可以用来处理位图。本书正是一本优秀的实训学习用书。本书采用理论结合实战的方式编写，兼具实战技巧和应用理论，随书附赠所有案例的源文件、素材、视频教程和教学PPT。视频教程可以让读者在类似看电影的轻松状态下了解案例的具体制作过程，结合源文件和素材能使读者更快速地提高设计水平。作者编写本书的初衷是兼顾理论与实践，所以在内容编排上通过理论与案例相结合的形式来展现每

本书以智能机器人开发的基本技术为主要脉络，以 ROS 作为核心开发平台，以企业真实产品为载体，以岗位能力要求为导向。本书主要内容包括智能机器人认知与组成架构、智能机器人运动控制、智能机器人环境建图、智能机器人自主导航、智能机器人自主无线充电、智能机器人避障、智能机器人语音控制、智能机器人目标跟随、智能机器人的机械臂运动控制、智能机器人的机械臂视觉抓取、智能机器人目标检测、智能机器人戴口罩人脸识别、智能机器人仓储应用场景开发、智能机器人导游应用场景开发、智能机器人家政服务应用场景开发。

本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第1

本书探讨了AI领域的AI Agent（智能体）和生成式AI的前沿进展，以及这些技术如何重塑我们的生活和工作方式。本书首先回顾了AI技术的演变历程，并强调了智能体的定义及其在客户服务、医疗健康和制造业等领域的广泛应用。本书也对智能体与传统软件进行了对比，分析了智能体的自主性、适应性和协作能力。生成式AI的崛起也被特别提及，其在艺术创作、数据增强等领域的应用被广泛讨论。本书还探讨了智能体在多智能体系统中的协同作用和具身智能的概念，分析了智能体的商业应用，包括企业级应用与任务规划、流程优化等，同时也指

本书的结构由浅入深，第1章和第2章介绍大语言模型和LangChain的基础知识，使读者能够对本书内容有整体的认识，并完成运行环境的安装配置，为后续实践奠定基础。第3章至第8章详细介绍LangChain的重要模块，包括模型调用、链、智能体等，深入浅出地介绍了各模块的原理和使用方式。第9章至第11章涉及实践项目，包括对话机器人、代码理解、检索增强生成，通过这些项目，读者能更好地理解如何基于LangChain构建自己的大语言模型应用系统。

本书从打字习惯认知入手，首先对汉字的编码、键盘的使用、输入法的类型进行了简要介绍，随后对五笔输入法、键位分区、击键指法、字根表与助记词、汉字的拆分、简码的输入、词组的输入，以及98版五笔输入法等内容作了详细介绍。同时，还汇总整理了难拆难打汉字汇总表、拼音打字快速入门，以及五笔字型编码查询手册。

了解过计算技术在历史上的一步步演化，体验过身边那些融入生活点滴的计算技术，那么在未来的科幻世界中，计算技术会以什么样的形态出现在我们身边，并让我们的生活进一步改变呢？本书由计算机领域的科学家和科幻作家携手打造，为读者描绘一个未来世界，看看在那里，计算技术会发展成什么样子。
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全书共15章，第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python；第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装；第3章讲解编程的常识，包括io、文件系统、编码格式等；第4章介绍Excel和text文本的读写；第5章介绍数据处理神器-pandas；第6章介绍python的编程调试；从第7章开始进入数据分析的范畴，第7章介绍进行数据预处理；第8章介绍数据分析的常见问题和方法；第9章介绍在python中如何寻找异常值；第10章介绍相关和回归；第11章介绍聚类技术；第

这是一部从企业架构视角系统讲解企业级数据架构的著作，包含数据架构的原理、方法和实践。本书拟分为四个部分共17个章节来系统性的阐述数据架构相关内容；第1部分 架构基础主要包含1个章节1.数据架构与企业架构 其主要从宏观的角度阐述企业架构与数据架构的关系以及重要性使读者明白数据架构并不是孤立存在的且与企业架构息息相关第2部分 数据架构基础主要包含5个章节从理论以及工具层面阐述数据架构的构成2.数据架构构成 介绍数据架构的主要组成以及框架3.数据存储 数据架构落地中常见的存储选型以及实用场景4.数据调