本書較好地體現(xiàn)了軟件工程的實(shí)用性，并對軟件工程知識體系有比較全面的介紹，對軟件工程的概念、規(guī)則、方法等有比較生動(dòng)的基于案例的講解。全書共15章。第1~4章為工程基礎(chǔ)，涉及軟件工程概述、軟件項(xiàng)目管理、軟件工程過程模式，以及基于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)工程等內(nèi)容。第5~9章為工程任務(wù)，基于軟件生命周期進(jìn)行內(nèi)容編排，涉及軟件需求分析、軟

近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在這六年里，我跟蹤過許多微妙線索，與超過千余位AI從業(yè)者進(jìn)行了談話，見證了一段AI的發(fā)展，看見了技術(shù)風(fēng)暴。正是AI算力、框架、平臺、算法模型的合力創(chuàng)造了AI大模型的成功。在扎實(shí)的基建之上，ChatGPT這個(gè)“龐然大物”得以橫空出世。本書講述了微軟、阿里、京東、華為、百度等科技巨頭，以及科創(chuàng)企業(yè)AI技術(shù)演進(jìn)的故事，每個(gè)故

本書書針對ipad手繪軟件Procreate而編寫的。該書通過業(yè)內(nèi)著名的動(dòng)畫導(dǎo)演、插畫家提供有代表性的作品實(shí)例，向讀者介紹用Procreate進(jìn)行人物角色設(shè)計(jì)創(chuàng)作的方法和技巧。書中簡要介紹了Procreat的基礎(chǔ)入門知識、人物角色的繪畫流程、五官、頭發(fā)、材質(zhì)等繪畫基礎(chǔ)知識，并提供了6個(gè)完整的角色設(shè)計(jì)實(shí)例，向讀者演示了陽

本書結(jié)合計(jì)算機(jī)類相關(guān)專業(yè)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)要求和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)工程項(xiàng)目進(jìn)行編寫，是高等職業(yè)教育數(shù)字職業(yè)暨計(jì)算機(jī)類專業(yè)高質(zhì)量、高水平系列緊缺教材建設(shè)工程創(chuàng)新成果。本書將網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與大眾的應(yīng)用作為全書的切入點(diǎn)，設(shè)計(jì)了認(rèn)識計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、搭建小型局域網(wǎng)、管理小型局域網(wǎng)、互聯(lián)不同的網(wǎng)絡(luò)、使用常用的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、在線信息交流、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理7個(gè)單元，內(nèi)容

本書講解Docker容器的配置、部署與應(yīng)用，一共分為11個(gè)項(xiàng)目，包括工程項(xiàng)目文檔編寫、Docker基礎(chǔ)、Docker安裝、Docker鏡像基本知識、Dockerfile定制鏡像、Docker容器基本知識、私有Registry、握Docker存儲、Docker網(wǎng)絡(luò)、compose基本原理、項(xiàng)目部署。本書的重點(diǎn)和特色是整本

本書基于面向Python的OpenCV（OpenCVforPython），介紹了圖像處理的方方面面。本書以O(shè)penCV官方文檔的知識脈絡(luò)為主線，并對細(xì)節(jié)進(jìn)行補(bǔ)充和說明。書中不僅介紹了OpenCV函數(shù)的使用方法，還介紹了函數(shù)實(shí)現(xiàn)的算法原理。在介紹OpenCV函數(shù)的使用方法時(shí)，提供了大量的程序示例。而且在介紹函數(shù)對圖像的處

本書按實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目研發(fā)的先后順序，介紹了目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從研發(fā)到運(yùn)營的全生命周期。首先介紹了目標(biāo)檢測場景下的圖片標(biāo)注方法和數(shù)據(jù)格式，以及與之密切相關(guān)的特征融合網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)；介紹了數(shù)據(jù)"后處理”所涉及的NMS算法及其變種，在此基礎(chǔ)上，讀者只需結(jié)合各式各樣的骨干網(wǎng)絡(luò)就可以搭建完整的一階段目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。接下來介紹了神經(jīng)

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