TRSim軟件是南網(wǎng)科研院聯(lián)合國內(nèi)頭部仿真軟件企業(yè)開發(fā)的全國產(chǎn)內(nèi)核的高壓電力裝備多物理場計算專用軟件，本書為該系列軟件之一TRSim-Pre的的基礎教程。本書內(nèi)容包括TRSim-Pre的界面布局、功能介紹和操作指引，包括TRSim-Pre應用基礎、基準面/基準軸、草圖、曲面、造型、幾何編輯、幾何修復、裝配、網(wǎng)格剖分等基

該教材主要包括Vue3簡介、Vue3開發(fā)環(huán)境、Vue3項目創(chuàng)建、Vue3變量和方法、Vue3響應式數(shù)據(jù)、Vue3模板語法、Vue3狀態(tài)監(jiān)聽、Vue3計算屬性、Vue3組件、Vue3插槽、Vue3生命周期、Vue3過渡與動畫、Vue3路由、Vue3狀態(tài)管理、Vue3數(shù)據(jù)請求、綜合項目實戰(zhàn)等內(nèi)容。特色是采用“崗課賽證”融合

本書獨立于具體的數(shù)據(jù)庫教材，遵循數(shù)據(jù)庫設計的具體要求，除了介紹傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫開發(fā)階段，還介紹了微信云開發(fā)數(shù)據(jù)庫設計。本書共5章，第1、2章介紹數(shù)據(jù)庫設計的基礎知識和步驟；第3、4章介紹數(shù)據(jù)庫課程設計的規(guī)范和可用的數(shù)據(jù)庫安裝；第5章詳細介紹了5個案例的開發(fā)過程，目的是力爭讓讀者加強實踐動手能力，可參考案例進行應用系統(tǒng)開發(fā)的

本書探索了人工智能與計算機信息技術(shù)的發(fā)展，書中首先界定了人工智能的基本概念，探討了其不同的學術(shù)流派，并概述了人工智能在研究和應用領(lǐng)域的廣泛影響。接著詳細闡述了自然語言處理、智能信息處理等關(guān)鍵技術(shù)，以及分布式人工智能和Agent技術(shù)在現(xiàn)代計算中的重要性。在計算機系統(tǒng)部分，詳細介紹了硬件、軟件、操作系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)基礎，為讀者

本書從H5的產(chǎn)生背景出發(fā)，詳細闡述了H5的概念及特點、內(nèi)容策劃、視覺傳達、交互敘事和聲音設計等多個層面的知識內(nèi)容。本書通過大量行業(yè)經(jīng)典案例分析了H5作品在行業(yè)中的應用情景，提煉出H5設計的核心要素和方法，并通過選題策劃、頁面設計、交互設計、案例實戰(zhàn)等講解了H5作品的設計實現(xiàn)，每一章配套有相應的實踐拓展練習及優(yōu)秀作業(yè)賞析

2024年是中國全功能接入國際互聯(lián)網(wǎng)的第30年。30年來，互聯(lián)網(wǎng)在中國大地落地生根，經(jīng)歷動蕩，從大型機時代、個人電腦時代、再到移動互聯(lián)時代，電子商務及社交網(wǎng)絡快速崛起，如今我們又步入了“互聯(lián)網(wǎng)”時代，智能化、場景化、萬物互聯(lián)，互聯(lián)網(wǎng)一步步地深刻改變了人們的生產(chǎn)生活方式，推動了社會變革，中國互聯(lián)網(wǎng)后來居上、在自身發(fā)展的同

目前，有效地分析和處理海量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，迅速、精準地挖掘出有效的潛在語義信息，已成為機器學習、自然語言處理等領(lǐng)域所面臨的巨大挑戰(zhàn)之一。本書聚焦話題模型，進行文本智能處理研究以探索其在語義分析等領(lǐng)域的具體應用。本書主要有三部分，分別從時間信息、文本特征和用戶興趣這三點出發(fā)進行面向文本語義分析應用的話題模型研究。具體

本書是Java程序入門教材，內(nèi)容涵蓋了Java語言概述、開發(fā)工具的使用、Java語言的基本語法、運算符與流程控制、數(shù)組、常用類、面向?qū)ο蠡�礎、繼承與多態(tài)等。全書共分為7個模塊，每個模塊包括了若干個任務。通過完成這些任務，讀者將掌握Java編程的基本技巧，并能夠獨立完成小型項目。此外，全書融入了兩個典型項目案例，以便讀者

本書將課題組近年來對復雜網(wǎng)絡理論和軟件智能化分析的研究成果進行了系統(tǒng)梳理，形成一套系統(tǒng)性的結(jié)合復雜網(wǎng)絡理論和智能化技術(shù)的軟件分析方法，核心內(nèi)容包括：基于復雜網(wǎng)絡理論的多尺度軟件網(wǎng)絡演化分析、基于網(wǎng)絡度量的軟件故障數(shù)量預測、基于網(wǎng)絡節(jié)點重要度的集成測試序列生成、基于網(wǎng)絡譜的軟件故障定位、基于軟件多層網(wǎng)絡模型的仿真分析等。

本書從人體骨架行為識別的優(yōu)勢和研究難點出發(fā)，對基于深度學習的人體骨架行為識別方法進行了詳細的論述。全書共九章，主要內(nèi)容包括人體骨架的幾何代數(shù)表示及行為識別、基于時空視角不變表征的骨架行為識別、基于人體骨架金字塔模型的行為識別、基于李群骨架表示的行為識別、基于注意力機制的骨架行為識別深度網(wǎng)絡、基于自適應多視角圖卷積網(wǎng)絡的