"“量子图”被认为是一维复合体，并配备了微分算子（“Hamilton算子”）。当人们考虑各种波通过类似于图的薄邻域的准一维（例如“中等尺度”或“纳米尺度”）系统传播时，量子图在数学、物理、化学和工程中自然而然地作为简化模型出现。至少从 20世纪30年代开始，有关量子图的研究已经出现，从那时起，量子图技术已经成功地应用于数学物理、一般数学及其应用的各个领域。例如，动力系统理论、控制理论、量子混沌、Anderson局域化、微电子学、光子晶体、物理化学、纳米科学、超导理论等。    量子图提

《嵌入式计算机智能系统设计》从微型计算机应用需求的角度，介绍了嵌入式计算机智能系统设计的基础知识、关键技术和实例分析，内容涵盖计算机应用系统的基础知识，嵌入式计算机智能系统中的MCS-51、PIC、MSP430、ARM、DSP系列微处理器等，系统输入/输出通道，数据采集接口设计，模拟量与开关量（数字量）输出通道设计，系统外设处理接口技术，系统中的通信接口，系统的数据处理，系统的抗干扰技术，系统的设计及实例，智能车路协同系统设计与实现。

本书是国内首先使用 Python tkinter 设计 GUI 的中文书籍之一。本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户接口 (GUI) 程序，让用户可以利用图形接口与计算机沟通。 tkinter 模块是一个跨平台的窗口应用程序，使用它设计的程序可以在 Windows 、macOS 、Linux 系 统上执行。
2019 年《Python GUI 设计 tkinter 菜鸟编程》一经出版便受到广大读者的喜爱。为了使其内容 更丰富，本书在其基础上

《AI绘画全面精通：软件平台+脚本文案+设计制作+案例实战》汇集了抖音、快手、B站、小红书中的AI绘画火爆案例，从两条主线，帮助读者全面精通AI绘画。
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《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。

《Python数据分析与应用》从结构上分为编程基础、数据分析和数据应用三部分。 第一部分（第1～6章）是Python语言入门及进阶，内容包括Python语法和程序设计；第二部分（第7～10章）是Python核心数据分析演练，主要介绍Python核心数据处理库和专业库；第三部分（第11～15章）是Python在金融行业的应用，通过金融应用案例培养学生运用Python进行数据分析和解决实际问题的能力。 《Python数据分析与应用》可作为高校财经类学生“数据分析”课程的教材，也可供从事数据分析工作的

本书专注于深度学习在图像识别领域的应用。不仅详细讲解了各种模型的理论知识，还为读者提供了丰富的实践操作指南。旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导，涵盖2012至2023间的经典和前沿模型。
本书在第1章介绍人工智能在计算机视觉领域的现状，第2章和第3章是编程基础章节，有基础的同学可以跳过阅读。第4章和第5章详细讲解卷积算法和基于卷积算法具有里程碑意义的模型。第6章介绍工业中常用的轻量级卷积模型。第7章和第8章对现阶段前沿的图像识别模型进行讲解。
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本书对计算机图形学的基本原理进行了深入浅出的阐述，书中不仅配有丰富的图例和例题，而且采用C语言对课程主要算法进行了编程实现，并以实现OpenGL状态机为主线将课程主要知识点串连起来。这种理论和实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的计算机图形学理论的系统理解和掌握。本书共10章，内容包括绪论、计算机图形系统、OpenGL编程环境介绍、基本图形生成算法、二维变换和二维观察、三维变换和三维观察、三维对象的表示、消隐计算、颜色模型以及真实感图形绘制。
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Swift语言是Apple公司推出的开发Apple平台应用软件的程序设计语言。《Swift语言程序设计基于Swift 5.8和Xcode 15》基于2023年6月的Swift语言(版本5.8)和Xcode集成开发环境(版本15.0)介绍Swift语言程序设计技术。全书共9章，第1章为Swift开发基础，介绍了变量类型和工程框架； 第2章为Swift数据表示，讨论Swift数据类型； 第3章为运算符与程序控制，阐述表达式与程序控制方式； 第4章为函数与闭包，分析函数的定义与用法； 第5章为枚

近年来，演化计算作为计算智能领域的经典优化技术，已经广泛应用于求解组合优化、工程优化等理论和工程类的优化问题，形成了一种基于演化的智能优化方法。针对高维空间的多目标优化问题，近年来基于分解的多目标演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目标或高维多目标优化问题的难度。根据分解的形式不同，基于分解的MOEAs又进一步细分为基于聚合的MOEAs和基于参考点的MOEAs。尽管基于分解的MOEAs是目前求解高维多目标优化问题最有前景的技术之一，然而它在方法和应用层面均存在着缺陷和不足。