本書是一本適用于零基礎(chǔ)讀者學(xué)習(xí)Photoshop的教材，把Photoshop的操作方法及技巧與項(xiàng)目結(jié)合，淡化理論，注重實(shí)踐。本書共分為六個項(xiàng)目。項(xiàng)目一從編輯圖片模塊展開，選擇性講解Photoshop常見入]知識與基礎(chǔ)操作；項(xiàng)目二以選取圖形展開，詳細(xì)講解證件照、人物摳圖、毛絨玩偶摳圖、產(chǎn)品制作效果圖、復(fù)雜合照背景摳圖等；

計算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)是中職生適應(yīng)社會發(fā)展必須掌握的一1門基礎(chǔ)學(xué)科。本書分為六個單元，包括認(rèn)識計算機(jī)、Windows7操作系統(tǒng)的使用、Word2010文字處理軟件的應(yīng)用、Exce12010電子表格處理軟件的應(yīng)用、PowerPoint2010演示文稿的應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等內(nèi)容。本書在內(nèi)容的選取上，以典型的工作項(xiàng)目為主體，在課程內(nèi)容的

本書是“計算機(jī)專業(yè)大學(xué)生之路”的第二部“實(shí)戰(zhàn)篇”一“3年成為實(shí)戰(zhàn)高手”。主要圍繞計算機(jī)大學(xué)生畢業(yè)可能從事的幾個IT工作崗位，即產(chǎn)品經(jīng)理、需求分析師、Web前端開發(fā)、Web后端開發(fā)、移動開發(fā)、軟件測試、IT售前、IT售后、IT運(yùn)維等，來介紹各個工作的崗位職責(zé)、技能要求以及在校期間應(yīng)該怎樣提升相關(guān)的動手能力。除了上述實(shí)戰(zhàn)部

本書在介紹傳感器陣列遠(yuǎn)近場混合源定位模型基礎(chǔ)上，從特征子空間框架和稀疏重構(gòu)框架兩個方面講述了典型的遠(yuǎn)近場混合源定位參量估計方法，包括斜投影方法、子空間差分方法、協(xié)方差差分方法、稀疏重構(gòu)方法、壓縮感知方法等。依據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，將傳統(tǒng)的信源定位技術(shù)分為遠(yuǎn)場源定位和近場源定位進(jìn)行講解。從本質(zhì)上分析了遠(yuǎn)場源定位模型和近場源定位

本書是作者在視覺運(yùn)動目標(biāo)理解與分析領(lǐng)域多年研究成果的積累，具體包括背景建模與運(yùn)動目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割、單目標(biāo)跟蹤、多目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)重識別等內(nèi)容。全書共分為6章：第1章簡述了視覺運(yùn)動目標(biāo)理解與分析的背景、概念及其應(yīng)用與發(fā)展趨勢；第2章闡述了視覺運(yùn)動目標(biāo)理解與分析的基礎(chǔ)理論和技術(shù)，重點(diǎn)是背景建模、運(yùn)動目標(biāo)檢測以及運(yùn)動目標(biāo)分割

本書講授的是全鏈路設(shè)計思想。首先，介紹了全鏈路設(shè)計師的概念；其次，介紹了UX設(shè)計基礎(chǔ)知識和UX設(shè)計輸出技能；再次，介紹了UI設(shè)計基礎(chǔ)知識和UI設(shè)計輸出技能，包括如何掌握純粹的設(shè)計思維，以及如何按照設(shè)計師的思考方式來推進(jìn)設(shè)計的執(zhí)行等；最后，介紹了全鏈路設(shè)計師的進(jìn)階要求和實(shí)踐與求職的相關(guān)知識，以更好地促進(jìn)設(shè)計師的成長。對U

本書從人工智能的理論和實(shí)踐出發(fā)，重點(diǎn)論述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在遙感應(yīng)用中所需解決的算法優(yōu)化問題及硬件實(shí)現(xiàn)方案。全書按內(nèi)容可主要分為五部分，分別是遙感技術(shù)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化壓縮算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速設(shè)計、硬件加速器的編譯軟件設(shè)計、基于HLS的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速實(shí)現(xiàn)。書后附有相關(guān)的參考

本書從通用構(gòu)造方法、底層技術(shù)原理、協(xié)議性能表現(xiàn)、實(shí)際工程應(yīng)用等角度深入研究了現(xiàn)有的簡潔非交互零知識證明。首先，總結(jié)了簡潔非交互零知識證明的通用構(gòu)造方法。其次，分別基于信息論安全證明和底層關(guān)鍵技術(shù)對現(xiàn)有的簡潔非交互零知識證明進(jìn)行分類并提煉了核心思路，深入分析了典型協(xié)議的實(shí)現(xiàn)原理。研究辨析了各類協(xié)議的性能表現(xiàn)，探討其安全性

本書從量子計算的核心概念開始，逐步介紹量子比特和量子門、疊加態(tài)、量子糾纏、混合計算，以及Shor、Deutsch-jozsa、Grover搜索等量子算法，帶領(lǐng)讀者為即將到來的量子計算時代打好知識基礎(chǔ)。

本書圍繞小樣本遙感圖像分類任務(wù)展開具體研究工作，研究過程采用改善圖像特征提取和分類器設(shè)計兩種不同的子空間學(xué)習(xí)模式，重點(diǎn)解決小樣本圖像分類任務(wù)中存在的由于預(yù)訓(xùn)練特征提取器無法適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類別，導(dǎo)致提取的特征鑒別性不足以及含標(biāo)簽樣本過少，帶來的樣本分布與實(shí)際數(shù)據(jù)分布存在偏差等問題。本書提出了系列的子空間學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步改善