本書分為10個項目，包括課程準備、車輛行駛狀態(tài)顯示（輸入、輸出）、車輛數(shù)據(jù)類型選擇（選擇結構）、車輛電池數(shù)據(jù)監(jiān)測（循環(huán)結構）、汽車銷售數(shù)據(jù)（數(shù)組）、模塊化設計（函數(shù)）、汽車數(shù)據(jù)間接顯示（指針）、汽車數(shù)據(jù)顯示（結構體）、汽車數(shù)據(jù)文件的讀/寫操作（文件）、綜合任務：車輛數(shù)據(jù)收發(fā)模擬器。每個項目都設定了學習目標，分解后的每個

本書介紹了計算方法中常用算法的應用背景、基本原理、Python算法實現(xiàn)、案例分析及思政融合，力求做到算法原理淺顯易懂，算法步驟清晰明了，算法實現(xiàn)穩(wěn)定可靠，強化思政鑄魂育人。本書共八章，包括插值法、曲線擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、線性方程組的直接解法、線性方程組的迭代解法、方程求根、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、矩陣特征值

本書使用最新版本的Python3.x和TensorFlow2的人工智能暢銷指南的更新和擴展版本。不僅提供了人工智能的介紹，更進一步提供了讀者擁有探索智能應用程序的神奇世界和創(chuàng)建自己的應用程序所需的工具。包括七個新章節(jié)，介紹了更高級的人工智能概念，包括人工智能的基本用例、機器學習管道、特征選擇和特征工程、云上人工智能、聊

本書是作者研究和實踐人工智能算法的經驗總結。本書通過圖表、案例和示例代碼相結合的方式，介紹TensorFlow框架的相關知識，幫助讀者打好扎實的人工智能理論基礎，并將理論付諸實踐，通過“干中學”的方式讓讀者全面掌握復雜的算法理論。 本書共3篇。第1篇“TensorFlow基礎”，主要介紹TensorFlow的基本開發(fā)

本書首先介紹了3dsMax的基本操作，包括熟悉3dsMax操作界面、三維軟件工作流程；然后系統(tǒng)講解了工作中常用的各種建模方法，包括修改器建模、二維圖形建模，以及最重要的多邊形建模；接著講解了燈光與攝像機的建立與設置方法，在材質與貼圖教學單單，詳細講解了材質編輯器的使用方法，以及高級物理材質的應用技巧；后又對環(huán)境效果、場

本書系統(tǒng)地介紹AutoCAD2020中文版的功能和操作技巧，包括AutoCAD2020中文版入門知識、繪圖設置、基本繪圖操作、高級繪圖操作、圖形編輯操作、圖塊與外部參照、書寫文字與應用表格、尺寸標注、三維圖形基礎、獲取圖形對象信息、圖形打印與輸出、綜合設計實訓等內容。

本書共10章，內容包括視頻后期制作基礎、Premiere的基本操作、剪輯視頻、應用視頻效果、制作字幕與音頻、AfterEffects的基本操作、制作視頻特效、三維合成、渲染與輸出文件及綜合案例——制作“魅力鄉(xiāng)村”宣傳短片。本書設計了“疑難解答”“技巧提升”“提示”等小欄目，并且附有操作視頻及效果展示等。

無線傳感器網(wǎng)絡是物聯(lián)網(wǎng)的基礎關鍵性技術。智慧城市、電網(wǎng)、軍事等重要物聯(lián)網(wǎng)場景均依賴無線傳感器網(wǎng)絡以支撐其大規(guī)模感知、協(xié)同等應用。時間同步是無線傳感器網(wǎng)絡實現(xiàn)統(tǒng)一時間基準進而支撐大規(guī)模應用的基石。受限于有限的計算和電池資源，無線傳感器網(wǎng)絡的時間同步需在保證高時間同步精度的同時，實現(xiàn)低能耗和低計算復雜度。本書圍繞無線傳感器

本書以統(tǒng)計/數(shù)學為出發(fā)點,介紹深度學習必備的數(shù)理基礎,講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能,包括常見算法與相關套件的使用方法,例如對象偵測、生成對抗網(wǎng)絡、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機器人、強化學習、自動語音識別、知識圖譜等。

本書在系統(tǒng)介紹人工智能應用開發(fā)環(huán)境與平臺的基礎上,對圖像識別、人臉識別、車輛識別、語音識別、語音合成、機器翻譯、聊天機器人等關鍵模塊予以展開,并在其間穿插目前市場上主流的企業(yè)級人工智能應用平臺和典型的場景化應用開發(fā)實例,可供廣大人工智能應用開發(fā)者借鑒,從而幫助降低人工智能應用開發(fā)門檻,提高人工智能應用開發(fā)效率,切實解決