本書是計算機基礎(chǔ)分類培養(yǎng)課程體系中“多媒體技術(shù)”的配套教材，以教育部對高等院校計算機基礎(chǔ)教育的基本要求為指導(dǎo)，為了讓讀者全面掌握多媒體處理技術(shù)，系統(tǒng)地介紹了多媒體技術(shù)的基本理論和處理技術(shù)。本書立足于“以理論為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為目的”，采用了理論+技術(shù)的內(nèi)容組織方式。全書共7章，包括多媒體技術(shù)概述、常見媒體與處理軟件、圖形編

本書以3dsMax三維設(shè)計軟件為主線，構(gòu)建立體化的學(xué)習(xí)框架，多層次、多角度展開介紹，涵蓋3dsMax三維設(shè)計軟件在建筑設(shè)計、工業(yè)設(shè)計、游戲設(shè)計、動畫設(shè)計、三維效果圖制作、數(shù)字媒體建模等領(lǐng)域的模型的創(chuàng)建，材質(zhì)、貼圖的制作，照明系統(tǒng)的設(shè)置，三維場景的渲染、輸出及后期處理的完整流程，幫助學(xué)生解決未來生活、工作和創(chuàng)業(yè)環(huán)境中的相

本書基于Java的長期支持版本（Java?11）系統(tǒng)地講解Java的核心語法，內(nèi)容全面，深入淺出，貫穿了大量實例。本書詳細(xì)講解了Java及面向?qū)ο缶幊袒�礎(chǔ)、圖形用戶界面的編程方法、基礎(chǔ)類和工具類的使用方法、泛型與集合框架、Java?I/O技術(shù)、JDBC編程技術(shù)、多線程機制、網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)等實用內(nèi)容。本書強調(diào)理論與應(yīng)用相結(jié)

本書系統(tǒng)介紹了Python語言的主要語法特性，內(nèi)容設(shè)計上注重實戰(zhàn)，針對具體知識點設(shè)計了簡單、易懂的應(yīng)用案例，同時在每個章節(jié)最后設(shè)計了一個或多個實訓(xùn)任務(wù)，每個實訓(xùn)任務(wù)都會根據(jù)開發(fā)步驟詳細(xì)闡述編程實現(xiàn)過程。讀者可以結(jié)合具體的實訓(xùn)任務(wù)，在編程實戰(zhàn)中快速掌握Python編程技術(shù)。本書共14章，其中第1～7章主要介紹Python

本書清晰介紹了量子計算的核心概念、術(shù)語和技術(shù)，涵蓋必備的數(shù)學(xué)、物理學(xué)和信息論的基礎(chǔ)知識，同時提供了量子編程動手實踐。本書揭開了隱藏在量子計算中的技術(shù)概念和數(shù)學(xué)原理的神秘面紗，展示了量子計算系統(tǒng)的設(shè)計和構(gòu)建方式，解釋了量子計算系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)安全的影響，同時概括了抗量子密碼學(xué)的進(jìn)展。本書還扼要地介紹了當(dāng)今先進(jìn)的量子編程語言Mi

這是一本關(guān)于Python編程的書。它并未覆蓋Python的方方面面，其重點是呈現(xiàn)現(xiàn)代且精選的Python語言核心，即側(cè)重于Python編程本身。本書包括抽象實現(xiàn)、程序結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)、函數(shù)、對象、模塊等主題，這些主題能夠有效幫助Python程序員應(yīng)對各種項目規(guī)模的挑戰(zhàn)。同時，本書通常會省略那些完全可以通過IDE輕松獲取的參考

本書從實用的角度出發(fā)，全面、系統(tǒng)地講解了IllustratorCC的各項功能和使用方法。書中內(nèi)容基本涵蓋了IllustratorCC的工具和重要的功能，并將多個精彩實例貫穿于全書講解的過程，操作一目了然，語言通俗易懂，使讀者很容易達(dá)到自學(xué)的效果。本書配套資源不但提供了本書所有實例的源文件和素材，還提供了所有實例的多媒體

本書總結(jié)了作者多年的計算機網(wǎng)絡(luò)工程實踐及職業(yè)院校教學(xué)經(jīng)驗,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)工程實際工作中所需要的知識和技能抽象出10個教學(xué)項目，按照學(xué)習(xí)領(lǐng)域的課程教學(xué)改革思路進(jìn)行教材編寫，以工作過程為導(dǎo)向，按照項目的實際實施過程來設(shè)計項目，是為職業(yè)、技工院校學(xué)生量身定做的教材。本書內(nèi)容涵蓋了WindowsServer2012R2的安裝、配置、

本書通過展示如何編寫第一個hello-world程序，介紹了Transformers。然后將了解分詞器的工作原理以及如何訓(xùn)練您自己的分詞器。隨著學(xué)習(xí)的深入，將探索自動編碼模型（如BERT）和自回歸模型（如GPT）的架構(gòu)。還將了解如何針對各種自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)問題訓(xùn)練和微調(diào)模型，包括文本分類、

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