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本書詳細闡述了基礎設施即代碼的概念、原理、設計方法以及實踐，幫助讀者深入理解基礎設施即代碼的本質和價值。書中通過大量的案例和實踐經驗，展示了如何運用基礎設施即代碼來提高企業(yè)生產力，改變數據走向，優(yōu)化流量模式。

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本書采用簡潔直觀的方式來講解Vue2的各方面，并融入了關于Git的基礎和進階的知識，讓讀者在學習前端框架之余，還能學習到主流的團隊代碼管理工具和版本控制工具Git的知識應用。本書共11章，分為基礎篇和進階篇和項目實戰(zhàn)篇�；�礎篇（第1~3章）詳細講述Vue框架的基礎知識點，并以HTML文件的方式切入，淺顯易懂，讓你的學習

本書系統(tǒng)地論述了基于平面鏡配合的單目立體視覺技術，主要包括視覺圖像邊緣信息提取、單目立體視覺測量模型、單目立體視覺參數標定、單目立體視覺中的極線幾何及校正、單幅圖像的立體匹配和單目立體視覺的應用。本書各章節(jié)間既相互聯(lián)系，又相互獨立；本書內容是個開放體系，讀者在學習過程中可不斷地進行二次創(chuàng)新，提出新的理論。本書適合立體視

本書介紹了數字化轉型貫標的工作背景和試點工作安排，制造業(yè)數字化轉型的時代背景、基本概念、主要模式，詳細解讀了《數字化轉型成熟度模型》標準，并對數字化轉型成熟度貫標的推進機制、貫標實施流程、評估內容和貫標評估方法進行了重點介紹，力求使讀者系統(tǒng)地了解我國數字化轉型發(fā)展的現狀，掌握數字化轉型的推進方法和演進規(guī)律，明確數字化轉

本書是對DiffusionAI繪圖模型的綜合性講解書籍，書中包括最基礎的組件的用例演示，也包括具體的項目實戰(zhàn)，以及Diffusion模型的底層設計思路和實現原理的介紹。通過本書的學習，讀者可以快速掌握Diffusion模型的使用方法，掌握AI繪圖模型的訓練、測試過程，并能研發(fā)屬于自己的AI繪圖模型。本書共19章，分為快

本書圍繞Python技術棧，講解測試開發(fā)技術棧領域的各項核心技術要點。全書共11章，首先講解pytest單元測試框架在測試領域的技術棧要點，包含pytest從最基本的應用到高階應用。接著講解服務端測試開發(fā)領域主流的核心思想、主流測試開發(fā)工具在解決服務端測試開發(fā)中的技術難點，以及服務端測試框架的設計和項目實戰(zhàn)案例。在框架

《Python貝葉斯建模與計算》旨在幫助貝葉斯初學者成為中級從業(yè)者。本書使用了PyMC3、TensorFlowProbability和Arviz等多個軟件庫的實踐方法，重點是應用統(tǒng)計學的實踐方法，并參考了基礎數學理論。本書首先回顧了貝葉斯推斷的概念。第2章介紹了貝葉斯模型探索性分析的現代方法�；�于這兩個基本原理,接下來

本書以STM32G4系列32位FlashMCU為例，以“藍橋杯”嵌入式設計與開發(fā)競賽實訓平臺CT117E-M4（V1.2）為硬件平臺，以“一切從簡單開始”為宗旨，介紹嵌入式系統(tǒng)的設計與開發(fā)。全書分為12章，第1章簡單介紹STM32MCU和Cortex-M4，第2章介紹軟件開發(fā)環(huán)境與工具，第3～10章介紹GPIO、USA