本書介紹了MATLAB數(shù)字圖像處理及其應(yīng)用實驗,提供了大量的數(shù)字圖像處理實驗代碼和典型應(yīng)用案例,在新工科和人工智能的背景下,由淺入深地設(shè)計了創(chuàng)新性的應(yīng)用實驗。全書可分為三部分:MATLAB數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識、基礎(chǔ)性實驗和應(yīng)用性實驗。本書可作為高等院校電子信息科學(xué)與工程類相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生的教材,也可以供相關(guān)領(lǐng)域
本書基于項目式教學(xué)方法編寫,將Web前端開發(fā)的知識融入其中,相關(guān)知識包括網(wǎng)頁顯示、網(wǎng)頁布局、網(wǎng)頁常用標(biāo)簽、JavaScript事件、DOM操作、多媒體標(biāo)簽處理、表單數(shù)據(jù)處理、幀頻動畫、CSS3動畫、AJAX應(yīng)用等。此外,本書涉及的知識,可以讓讀者對"1+X”Web前端開發(fā)職業(yè)技能等級證書(初級)考試中的HTML5、CS
滲透測試是檢驗網(wǎng)絡(luò)安全的一個重要手段,但滲透測試本身又是一項極具藝術(shù)性的工作。它涉及的知識領(lǐng)域很廣泛,甚至不限于計算機領(lǐng)域。 為了方便讀者掌握這一技術(shù),本書全面講解了滲透測試的相關(guān)內(nèi)容,包括Web滲透測試的本質(zhì)——冒用身份、Web滲透測試基礎(chǔ)知識、常用工具介紹、簡單Web滲透測試實驗室搭建指南、面向服務(wù)器的滲透測試、面
本書是一本幫助AutoCAD2022初學(xué)者實現(xiàn)入門、提高到精通的完全自學(xué)教程,并配有同步講解視頻,手機掃碼即可觀看。本書由基礎(chǔ)操作篇、機械制圖篇、室內(nèi)制圖篇、建筑制圖篇、園林制圖篇、三維制圖篇六大篇組成,共26章。基礎(chǔ)操作篇基本涵蓋了AutoCAD中常用命令的使用方法介紹,并配有大量練習(xí)供讀者學(xué)以致用。機械、室內(nèi)、建筑
本書通過對HTML5+Vue.js3.x實例的介紹與演練,使讀者快速掌握HTML5+Vue.js3.x框架的用法,提高Web前端實戰(zhàn)開發(fā)的能力。本書配套案例源碼、PPT課件、教學(xué)教案、同步教學(xué)視頻、上機習(xí)題及答案,以及其他教學(xué)資源與答疑服務(wù)。本書共分21章。內(nèi)容包括HTML5快速入門,文本、圖像和超鏈接,創(chuàng)建表格和表單
本書包括PhotoshopCC2018的基本操作,選區(qū)和移動工具的應(yīng)用,填充工具、繪畫工具、修復(fù)工具和圖章工具的應(yīng)用,路徑和矢量圖形工具的應(yīng)用,文字工具和其他工具的應(yīng)用,圖層、蒙版和通道的應(yīng)用,圖像顏色的調(diào)整、濾鏡的應(yīng)用及綜合案例11個項目。 本書采用項目教學(xué)法,項目一至項目式按照“任務(wù)—項目實訓(xùn)—項目拓展—習(xí)題”的體
我們都生活在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,個人信息、企業(yè)信息、政府信息都暴露在互聯(lián)網(wǎng)之下。一旦有居心叵測的人攻破網(wǎng)絡(luò),會造成無法估量的損失。本書結(jié)合紅日安全團隊的多年經(jīng)驗,深入講解Web安全的相關(guān)知識。 全書共有21個章節(jié),第1章到第6章講解Web攻防入門知識,包括HTTP基本概念、工具實戰(zhàn)、信息收集、靶場搭建等內(nèi)容;第7章到第2
本書采用理論與實踐相結(jié)合的方式,循序漸進地介紹Maya動畫建;A(chǔ)與實戰(zhàn)的相關(guān)知識。全書共5章,分別介紹Maya的基本知識、多邊形建;A(chǔ)、復(fù)雜道具的建模、卡通角色的建模和硬表面的建模,書中的每個知識點都配有相應(yīng)的操作步驟講解和實例演練。
本書以介紹物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)知識為目標(biāo),全面介紹物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)過程中所涉及的元器件基礎(chǔ)、電路設(shè)計與制作基礎(chǔ)、嵌入式系統(tǒng)開發(fā)基礎(chǔ)以及Android應(yīng)用開發(fā)入門等基礎(chǔ)知識和基本技能。全書共分5章:第1章著重介紹構(gòu)建嵌入式系統(tǒng)常見的電子元器件以及相關(guān)儀器儀表的使用方法;第2章介紹電路設(shè)計軟件AltiumDesigner的應(yīng)
文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中,語義表示學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器理解自然語言的第一步,是機器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ),其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此,語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎(chǔ)理論,詳