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電子硬件工程師入職圖解手冊 硬件知識篇

本書分為兩篇:第1篇為實驗,內(nèi)容與主教材的章節(jié)順序一致,共8章,每章分別給出了相應(yīng)的知識提要和習(xí)題解答,主要內(nèi)容為主教材各章的知識導(dǎo)圖和學(xué)習(xí)目標(biāo)、習(xí)題和習(xí)題解答,以及典型例題解析;第2篇為實驗與課程設(shè)計,根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教學(xué)重點和難點,給出8個課程實驗題目和2個綜合性的課程設(shè)計題目,每個題目都有明確的要求。

本書采用項目教學(xué)法介紹使用Photoshop進行圖像處理的相關(guān)知識。全書共13個項目，前12個項目分別對PhotoshopCC2018基礎(chǔ)知識、使用選區(qū)、繪制和編輯圖像、使用圖層、圖層的高級操作、使用文字、通道與蒙版、使用濾鏡、矢量工具和路徑、調(diào)整圖像顏色、使用3D工具、批處理與打印圖像等知識進行講解；最后一個項目為綜

這是一本介紹用OpenAIGym構(gòu)建智能體的實戰(zhàn)指南。全書先簡要介紹智能體和學(xué)習(xí)環(huán)境的一些入門知識，概述強化學(xué)習(xí)和深度強化學(xué)習(xí)的基本概念和知識點，然后重點介紹OpenAIGym的相關(guān)內(nèi)容，隨后在具體的Gym環(huán)境中運用強化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能體。本書還探討了這些算法在游戲、自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。 本書適合想用OpenAIGym

本書主要介紹了Office2016的3個主要組件Word、Excel和PowerPoint在行政管理、財務(wù)會計、采購管理、市場營銷和電子商務(wù)方面的應(yīng)用。本書以工作情景為導(dǎo)向開展實操教學(xué)，涉及會議通知文檔、公司活動簡報文檔、往來對賬單表格、員工工資表表格、采購工作總結(jié)演示文稿、倉庫安全管理演示文稿、產(chǎn)品推廣策劃文檔、產(chǎn)品

《3dsMax三維建模案例大全》從實際操作和應(yīng)用的角度出發(fā)，通過182個精彩建模案例，全面、詳細(xì)地講解3dsMax三維建模的各種建模工具和建模命令的知識要點、使用方法以及創(chuàng)建各類三維模型的技巧與思路。 《3dsMax三維建模案例大全》共18章，從3dsMax不同類型的三維建模工具和建模命令的基本操作，到使用這些建模工具

本書系統(tǒng)介紹推薦系統(tǒng)的技術(shù)理論和實踐。首先介紹推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識；然后介紹推薦系統(tǒng)常用的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；接著重點介紹推薦系統(tǒng)的4層級聯(lián)架構(gòu)，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在4層級聯(lián)架構(gòu)中的模型設(shè)計和實現(xiàn)原理；緊接其后介紹多目標(biāo)排序在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，具體介紹阿里巴巴、谷歌等大型互

本書旨在幫助讀者掌握如何用Python有效地處理Excel數(shù)據(jù)，實現(xiàn)辦公自動化。本書首先介紹開發(fā)環(huán)境的搭建和Excel模塊的安裝，接著講解編寫代碼前的準(zhǔn)備，然后介紹如何使用openpyxl和pandas這兩個模塊編寫員工信息表查詢案例，最后介紹PyInstaller模塊與.py文件的編譯，以及如何快速移植本書案例的代碼

本書主要介紹如何使用Python處理Excel數(shù)據(jù)。本書內(nèi)容分為三大部分：第一部分主要介紹數(shù)據(jù)分析的概念和Python基礎(chǔ)；第二部分通過蜂蜜電商數(shù)據(jù)分析案例詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)分析的技術(shù)要點，包括讀寫Excel文件所需的xlwings庫和openpyxl庫、數(shù)據(jù)分析的pandas核心庫，以及數(shù)據(jù)可視化常用的Matplotlib

隨著我國經(jīng)濟、科技、技術(shù)的快速發(fā)展，自動化、智能化、信息化、智慧化技術(shù)已成功應(yīng)用于汽車、航空航天、鋼鐵、復(fù)合材料、精密電子等多行業(yè)生產(chǎn)制造，推動我國制造業(yè)向著更高精度、更高效率、更高質(zhì)量的方向發(fā)展。機器視覺智能檢測技術(shù)作為推進我國制造業(yè)邁向自動化、智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)，已經(jīng)為我國智能制造的快速發(fā)展貢獻(xiàn)了顯著力量。面

本書比較全面地介紹了計算機輔助幾何設(shè)計的發(fā)展歷史及其主要內(nèi)容和**進展。本書第1章對計算機輔助幾何設(shè)計的歷史進行了描述，第2章給出了計算機輔助幾何設(shè)計的核心內(nèi)容即Bezier曲線曲面，第3章給出了Bezier曲線曲面的推廣即有理Bezier曲線曲面，第4章給出了Bezier曲線曲面的改進即B樣條曲線曲面，第5章給出了B

微處理器是集成電路之巔。目前事務(wù)處理型微處理器仍主要采用x86體系結(jié)構(gòu)。但其可公開獲取的研究資料很少，真實產(chǎn)品設(shè)計細(xì)節(jié)更是秘而不宣。本書以研究專利中的公開技術(shù)作為x86體系結(jié)構(gòu)研究的新方法。按照“指令集結(jié)構(gòu)—微結(jié)構(gòu)—物理實現(xiàn)”層級，沿著數(shù)據(jù)類型從標(biāo)量—矢量—矩陣進程脈絡(luò)，本書按照x86通用指令集、浮點指令集、安全保護類

本書從三維計算機視覺技術(shù)的特點入手，詳細(xì)介紹了**的研究進展，并以電力行業(yè)作為典型的應(yīng)用場景，闡述了其重要的社會意義。全書共有7章，內(nèi)容包括三維視覺技術(shù)概述、關(guān)鍵點檢測與描述、顯著性區(qū)域檢測、三維非剛性模型配準(zhǔn)、三維目標(biāo)姿態(tài)估計、三維目標(biāo)跟蹤、三維視覺技術(shù)電力應(yīng)用實例等。

本書圍繞圖像可逆信息隱藏技術(shù)，深入研究基于像素值排序的高效率可逆信息隱藏算法、改進的基于像素的像素值排序可逆信息隱藏算法、基于多值預(yù)測模型的高性能可逆信息隱藏算法、基于多直方圖修改的**嵌入率可逆信息隱藏算法、基于圖像分塊的密文域可逆信息隱藏算法、高嵌入率密文域可逆信息隱藏算法、基于位平面無損壓縮的圖像密文域可逆信息隱

本書以經(jīng)典的關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論和技術(shù)為基礎(chǔ)，介紹了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述與體系結(jié)構(gòu)、關(guān)系數(shù)據(jù)模型、結(jié)構(gòu)化查詢語言、過程化SQL、數(shù)據(jù)庫模式設(shè)計、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)庫事務(wù)、故障恢復(fù)、并發(fā)控制、數(shù)據(jù)庫完整性、數(shù)據(jù)庫安全性以及數(shù)據(jù)庫技術(shù)新發(fā)展等內(nèi)容。在理論方面，本書重點介紹關(guān)系數(shù)據(jù)模型、關(guān)系模式規(guī)范化、并發(fā)調(diào)度的可串性

Istio作為服務(wù)網(wǎng)格技術(shù)最具代表性的產(chǎn)品，歷經(jīng)多年發(fā)展已日漸成熟，并受到越來越多開發(fā)者的青睞。本書以Istio服務(wù)網(wǎng)格為核心，內(nèi)容包括基本概念、核心功能、運維、企業(yè)級落地四大部分，從基本的安裝部署到功能實踐，從底層原理分析到故障排查，從進階操作到企業(yè)級實戰(zhàn)，由淺入深地介紹了Istio服務(wù)網(wǎng)格的各個方面。本書適合正在使

本書以Xilinx公司7系列FPGA、UltraScale/UltraScale+和VersalACAP內(nèi)部架構(gòu)為基礎(chǔ)，介紹了與之匹配的RTL代碼風(fēng)格（采用SytemVerilog語言）和基于Vivado的設(shè)計分析方法。全書共10章內(nèi)容，包括了時鐘網(wǎng)絡(luò)、組合邏輯、觸發(fā)器、移位寄存器、存儲器、乘加運算單元和狀態(tài)機的代碼風(fēng)

本書主要以Java虛擬機的基本特性及運行原理為中心，深入淺出地分析JVM的組成結(jié)構(gòu)和底層實現(xiàn)，介紹了很多性能調(diào)優(yōu)的方案和工具的使用方法。最后還擴展介紹了JMM內(nèi)存模型的實現(xiàn)原理和Java編譯器的優(yōu)化機制，讓讀者不僅可以學(xué)習(xí)JVM的核心技術(shù)知識，還能夯實JVM調(diào)優(yōu)及代碼優(yōu)化的技術(shù)功底。 本書適合已具有一定Java編程基

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)進行補充和說明。書中不僅介紹了OpenCV函數(shù)的使用方法，還介紹了函數(shù)實現(xiàn)的算法原理。在介紹OpenCV函數(shù)的使用方法時，提供了大量的程序示例。而且在介紹函數(shù)對圖像的處

本書按實戰(zhàn)項目研發(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)