本書按照軟件功能以及實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行劃分，每一章的實(shí)例在編排上循序漸進(jìn)，其中既有打基礎(chǔ)、筑根基的部分，又不乏綜合創(chuàng)新的例子。其特點(diǎn)是把PhotoshopCC2021的知識(shí)點(diǎn)融入到實(shí)例中，讀者將從中學(xué)到PhotoshopCC2021基礎(chǔ)應(yīng)用、平面廣告設(shè)計(jì)中常用字體的表現(xiàn)、圖像處理技術(shù)點(diǎn)撥、數(shù)碼照片處理、婚紗照片的處理、制作廣

本書我們將從簡單的注冊(cè)賬戶、熟悉操作界面開始，分步指導(dǎo)并演示基本的繪圖步驟，通過文生圖、圖生圖、圖生文三種繪圖方式的詳細(xì)講解，讓繪圖選擇變得更加靈活。本書還會(huì)介紹Midjourney的眾多交互指令，使用這些指令可以完成風(fēng)格的預(yù)設(shè)、設(shè)定自定義參數(shù)、查看個(gè)人訂閱信息或者尋求幫助等。針對(duì)一系列復(fù)雜的功能按鈕，本書對(duì)22個(gè)圖像

本書以C語言的基礎(chǔ)應(yīng)用“程序設(shè)計(jì)”為主線，將C語言的基本概念和編程基礎(chǔ)與程序的設(shè)計(jì)過程一步一步、巧妙地相結(jié)合，讓學(xué)習(xí)者在程序設(shè)計(jì)的過程中去理解基本概念，在理解概念的過程中推進(jìn)程序的設(shè)計(jì)和編程能力的提高，達(dá)到事半功倍的效果。本書采用啟發(fā)、引導(dǎo)式的教學(xué)思路，運(yùn)用通俗易懂的語言，將抽象的概念具體化，將復(fù)雜的問題簡單化，有效提

LinuxC/C++編程在Linux應(yīng)用程序開發(fā)中占有重要的地位，掌握這項(xiàng)技能將在就業(yè)競(jìng)爭中立于不敗之地。本書內(nèi)容針對(duì)初中級(jí)讀者，貼近軟件公司一線開發(fā)實(shí)踐。全書知識(shí)點(diǎn)豐富，內(nèi)容翔實(shí)，并配套示例源碼、作者QQ群答疑服務(wù)。本書共分為16章，內(nèi)容包括Linux概述、搭建開發(fā)環(huán)境、C++語言基礎(chǔ)、Linux文件編程、多進(jìn)程編程

本書分為2個(gè)部分，共12章。第1章-11章為理論知識(shí)部分，以軟件開發(fā)流程為主線，分別從結(jié)構(gòu)化方法和面向?qū)ο蠓椒▋蓚�(gè)方面進(jìn)行編寫。將“高校財(cái)務(wù)問答系統(tǒng)”進(jìn)行拆分，作為軟件工程概述、可行性研究、軟件需求工程、結(jié)構(gòu)化分析、結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)、面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì)、軟件實(shí)現(xiàn)、軟件測(cè)試等章節(jié)的應(yīng)用案例。第12章為實(shí)踐案例部分，以“學(xué)生選課

本書以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主題，詳細(xì)介紹算法的理論細(xì)節(jié)與應(yīng)用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機(jī)模型、集成學(xué)習(xí)框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等基礎(chǔ)模型或算法，以及8個(gè)綜合項(xiàng)目實(shí)例。本書重視理論與實(shí)踐相結(jié)合，希望為讀者提供全面而細(xì)致的學(xué)習(xí)指導(dǎo)

本書內(nèi)容已經(jīng)外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。本書是一本關(guān)于如何利用ChatGPT進(jìn)行自動(dòng)化辦公的指南。通過深入講解ChatGPT的注冊(cè)和使用方法，以及與Python編程的結(jié)合，讀者將學(xué)會(huì)如何與ChatGPT交談并利用其輔助編寫高質(zhì)量的代碼。此外，本書還介紹了ChatGPT在Python數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、

本書針對(duì)多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計(jì)算技術(shù)、基于多模型融合的信用評(píng)估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測(cè)試與評(píng)估技術(shù)，以及基于信用評(píng)估的金融交易風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對(duì)知識(shí)點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對(duì)應(yīng)用問

大數(shù)據(jù)時(shí)代越來越多的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出維數(shù)過高、結(jié)構(gòu)非線性、數(shù)據(jù)量過大、高增長率等特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)，如何發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)分布的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)，進(jìn)而挖掘出高維數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律及本征信息，有效結(jié)合可視化技術(shù)在低維空間來研究超高維數(shù)據(jù)的內(nèi)部特性是迫在眉睫的重要任務(wù)。超高維數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域更是遭遇維數(shù)災(zāi)難問題，維數(shù)膨