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"當今的網(wǎng)頁設(shè)計師不僅需要掌握網(wǎng)頁制作技術(shù)，還需要掌握有關(guān)網(wǎng)頁UI布局與配色設(shè)計等方面的知識，再通過自己的實踐積累，才能逐步成為一個優(yōu)秀的網(wǎng)頁設(shè)計師。在多姿多彩的互聯(lián)網(wǎng)世界中，悅目的視覺效果和合理的頁面布局能夠給瀏覽者留下深刻的印象�！段⒄n學網(wǎng)頁UI布局與配色》全面解析了網(wǎng)頁UI布局與配色設(shè)計的相關(guān)知識，拋開有關(guān)設(shè)計軟

"《基于DeepSeek大模型的深度應用實踐》結(jié)合大模型的理論基礎(chǔ)，系統(tǒng)地闡述了DeepSeek大模型的技術(shù)架構(gòu)、開發(fā)實踐與行業(yè)應用。全書分為3部分11章，第1~4章深入介紹大模型的理論基礎(chǔ)與核心技術(shù)，包括大模型的核心概念、Transformer與MoE機制，以及DeepSeek架構(gòu)的關(guān)鍵設(shè)計思想、優(yōu)化策略與開發(fā)基礎(chǔ)等

"《Transformer深度解析與NLP應用開發(fā)》系統(tǒng)解析Transformer的核心原理，從理論到實踐，幫助讀者全面掌握其在語言模型中的應用，并通過豐富案例剖析技術(shù)細節(jié)。《Transformer深度解析與NLP應用開發(fā)》共12章，內(nèi)容涵蓋Transformer模型的架構(gòu)原理、自注意力機制及其相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢，并

"《向量數(shù)據(jù)庫:大模型驅(qū)動的智能檢索與應用》系統(tǒng)地介紹向量數(shù)據(jù)庫的原理、技術(shù)實現(xiàn)及其應用，重點分析傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在處理高維向量數(shù)據(jù)時的局限性，并提供相應的解決方案�！断蛄繑�(shù)據(jù)庫:大模型驅(qū)動的智能檢索與應用》分為4個部分，共13章，內(nèi)容涵蓋從理論基礎(chǔ)到技術(shù)實踐的多個方面，詳細討論高維向量表示中的信息丟失、嵌入空間誤差和維度詛

"《大模型輕量化:模型壓縮與訓練加速》圍繞大模型輕量化這一主題，系統(tǒng)地闡述大模型輕量化的基本理論與實現(xiàn)方法，旨在提升模型的部署效率和計算性能。全書分為3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介紹大模型的背景與面臨的問題，以及Transformer和MoE架構(gòu)的基本原理；重點講解模型壓縮、訓練加速和推理優(yōu)化等核心技術(shù)，

"本書系統(tǒng)介紹信息安全涉及的各類知識，幫助讀者全面了解信息安全的基本概念、重要性以及面臨的重大威脅。同時，本書還介紹各種信息安全防護技術(shù)和信息安全威脅的解決方案，幫助讀者快速提升保護數(shù)據(jù)信息安全的能力。全書共9章，包括信息安全技術(shù)概述、信息加密技術(shù)、身份認證技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)模型中的安全體系、網(wǎng)絡(luò)威脅與防御方法、防火墻及入侵檢

"本書圍繞UI動效設(shè)計展開創(chuàng)作，以“理論+實操”為寫作原則，用通俗易懂的語言對UI動效設(shè)計的相關(guān)知識進行詳細介紹。本書共8章，內(nèi)容涵蓋UI動效設(shè)計基礎(chǔ)、AfterEffects應用基礎(chǔ)、圖層控制與動畫、蒙版動效制作、文本動效制作、界面動效設(shè)計、Photoshop動效制作、綜合案例等。在介紹理論知識的同時，穿插大量的實操

"本書共9章36節(jié)，以作者學習與從業(yè)經(jīng)歷所跨越的四個時期為線索，內(nèi)容主要包括初識編程與軟件架構(gòu)的歷程、軟件生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的革命、軟件架構(gòu)領(lǐng)域的定理及定律、架構(gòu)管理全景結(jié)構(gòu)解析、五大軟件架構(gòu)設(shè)計的驅(qū)動方式、技術(shù)決策的六大特定關(guān)切、大型復雜系統(tǒng)的韌性之道，以及智能原生時代的技術(shù)思考。本書以人為本、以史為鑒，內(nèi)容直擊架構(gòu)設(shè)

"本書以應用案例的講解為主，以理論知識的闡述為輔，對Illustrator這一軟件進行了全面闡述。全書共12章，依次對Illustrator基礎(chǔ)知識、基本圖形的繪制與編輯、復雜圖形的繪制與編輯、圖形的填充和描邊、對象的基本操作、對象的高級管理、文字工具的應用、圖表的的繪制與編輯、符號的繪制與編輯、效果的應用、打印與文件