本书通过22个经典案例，深入介绍了Stable Diffusion AI绘画的核心功能，随书赠送了112分钟教学视频+20个素材文件+134个效果文件+75组AI绘画提示词+152页PPT课件+电子教案，帮助大家从入门到精通Stable Diffusion，从新手成为AI商业设计高手！
22个经典Stable Diffusion AI绘画案例，包括动漫插图、艺术插画、写实风景、人像摄影、视觉设计、电商产品、电商模特、建筑设计、室内设计、游戏设计、3D设计、服饰设计、玩具设计、汽车设计、影视

本书共17章。第1章为全书的开篇，为读者搭建起对.NET安全领域的初步认知。第2章为.NET基础知识，深入探讨.NET框架的核心技术原理。第3章聚焦于.NET代码审计领域的知识，详细介绍SQL注入的原理、分类及其在.NETWebForms、MVC及.NETCoreMVC等不同框架下的表现形式。第4章全面解析XSS漏洞的原理、分类及其在.NET应用中的触发条件。第5章介绍几种CSRF攻击的实施手法，并通过实例展示如何构建CSRF攻击载荷。同时，还将介绍几种有效的CSRF防御策略。第6章详

本书是AJAX之父的经典之作。本书用简洁的语言系统化地诠释了设计、技术和商业融合是最重要的发展趋势。全书共8章，包括关于用户体验以及为什么它如此重要、认识这些要素、战略层、范围层、结构层、框架层、表现层以及要素的应用。

本书共分为13章, 主要内容涵盖开发环境的搭建、Vue.js基础与核心、前端路由Vue Router、全局状态管理Pinia、SCSS的使用、UI框架Element Plus的应用、数据请求Axios的集成、类型校验TypeScript的应用、脚手架Vite的使用、代码管理仓库Git的基本操作等。

本书为上海哲学社会科学中青班专项课题成果。本书围绕互联网治理的历史、理论和实践进行系统的梳理，结合从互联网治理的历史演进和现实需求分析，重点从基础设施层、技术协议和标准层、应用程序层和信息层四个维度对当前互联网治理的重要或热点议题展开了分析，力图为提升网络空间治理水平提供较具针对性的政策建议。

《AI摄影绘画创作完全自学一本通》是一本专为初学者设计的AI摄影绘画自学教程，旨在帮助读者精通AI摄影绘画技术。本书从实战角度出发，详细解说了AI绘画的创作、优化和实战案例，同时安排了80多个针对性实例，并配有教学视频，让读者轻松掌握操作技巧。此外，本书还提供了丰富的素材文件和效果文件，涉及人像绘画、艺术绘画、游戏设计等多个行业。通过全面讲解AI摄影绘画的相关技巧，以及赠送15000多个AI绘画提示词，本书助力读者从新手入门到精通，让学习更高效。

《像摄影师一样调色》是一本专为摄影爱好者打造的后期调色指南。不同于市面上过于高深或片面的教程，本书注重实战与美学的结合，旨在帮助读者快速掌握调色精髓，发挥创作潜能。全书分为五章，从美学养成到后期技术养成，再到静物美食、生活扫街、不同影调的实战演练，内容循序渐进，既涵盖基础又触及进阶，满足不同层次读者的需求。本书强调，技术无高低之分，关键在于应用与场景。通过学习，读者将能用最少的时间和精力，掌握调色技能，实现预期效果，甚至踏上专业摄影之路。

本书共18章, 分为入门篇、提高篇和实战篇三部分。其中入门篇详细介绍了文生图、图生图和脚本等Stable Diffusion软件的基础功能和操作方法; 提高篇深入探索Stable Diffusion的模型训练功能, 并详细介绍了ControlNet、Embedding、Hypernetwork、LoRA软件常用的四大模型的训练方式, 读者可利用这些高级功能创造出更精美的图像, 提升AI绘画的效率和创新能力; 实战篇是本书的主体内容, 通过40个典型的实操案例详细介绍了StableDif

近年来，在深度学习、大数据等革命性技术的推动下，人工智能领域迎来了又一个春天。在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20 余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和实用技术，已应用于舆

本书系统地介绍了大语言模型的理论基础、技术架构、应用实践和发展趋势，旨在为读者深入了解大语言模型相关知识提供参考。本书共10章，从逻辑上分为四部分：第一部分(第1-4章)由语言模型的基本概念入手，介绍了大模型的基础构件、技术发展的脉络及范式，以及模型对齐的方法；第二部分(第5和6章)详细介绍了大模型的评测与分布式训练的基本原理；第三部分(第7-9章)着重介绍了大模型在垂直场景的应用、知识融合与工具使用的方法及大模型优化的高级话题；第四部分(第10章)展望了大模型未来的发展方向和挑战。<