网络安全技术标准教程（实战微课版）

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• 深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow 2实践

  《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识，还囊括了注意力机制、序列到序列问题

  阮翀计算机21.9万字
• 测试设计思想

  测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

  周海旭编著计算机20.4万字
• UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）

  《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》围绕UI设计进行编写，以理论+实操为编写原则，用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》共9章，内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时，穿插了大量的实操案例，第1～8章结尾还安排了实战演练

  魏砚雨 孙峰峰编著计算机6万字
• 文档处理与排版标准教程（Word+InDesign）

  本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目，以便增强学习效果，使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章，内容分为Word和InDesign两部分：Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、

  宋翔编著计算机9.9万字
• 文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）

  文心一言是百度推出的一款基于大语言模型的生成式AI产品，《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》详细介绍了其在不同领域的应用方法，是一本全面、详尽的文心一言使用指南。《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》共8章，依次讲解了文心一言的基础知识、创意写作、零基础绘画、数据分析、营销文案写作、职场百宝箱、求职招聘、教育教学、学生学习、编程辅助、生活顾问、插件、文心一言A

  姜旬恂 乔通宇编著计算机12.2万字
• Audition音频编辑标准教程（全彩微课版）

  《Audition音频编辑标准教程（全彩微课版）》以AdobeAudition2022为写作平台，用通俗易懂的语言、精心挑选的实用技巧、翔实生动的操作案例，对AdobeAudition这款主流的音频处理软件进行了详细的阐述。全书共9章，内容涵盖音频知识、Audition入门基础、工作区与显示控制、音频的录制、音频的编辑、噪声的处理、效果器的应用、多轨会话、后期混音及输出等方面的知识、技巧，在需

  钱慎一 潘化冰编著计算机8.1万字
• Web 3.0：具有颠覆性与重大机遇的第三代互联网

  《Web3.0》针对当下火热的Web3.0话题，介绍Web3.0的相关专业知识、技术实现方法及应用前景。全书共9章，第1章介绍了Web3.0的基本知识；第2、3章介绍了Web3.0的基础技术栈和拓展技术栈；第4章介绍了Web3.0的生态构建，包括去中心化自治组织、开放式金融、加密货币、代币经济与数字市场、数字身份、创造者经济、注意力经济等；第5章阐述了Web3.0的行业应用；第6章介

  成生辉计算机13万字
• 人工智能数学基础

  本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇，共19章：微积分篇（第1～5章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第6～10章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统

  陆伟峰 谷瑞主编计算机8.5万字
• 会员

  决策算法

  本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书

  (美)米凯尔·J.科申德弗 (美)蒂姆·A.惠勒 (美)凯尔·H.雷计算机25.7万字