本书共分为9章,具体包括Python概述、Python语言基础、流程控制语句、字符串和正则表达式、函数和模块、组合数据类型、面向对象编程、文件操作和异常、项目实训等内容。第9章配备的10个综合实训项目实用性强,可帮助读者进一步理解Python的应用。

本书详细介绍和分析了软件体系结构的理论基础、研究内容、发展状况和实践应用。通过阅读本书,读者可以掌握软件体系结构的研究背景、基本概念、描述方法、设计风格、评估方法、开发工具,以及柔性软件体系结构等内容。本书采用近年来的相关案例、数据与图示等材料,反映了软件体系结构领域的最新发展。

本书系统讲解了Web前端开发技术的基础知识,全面覆盖了HTML、CSS与JavaScript三大Web前端开发核心技术。本书内容从基础的HTML、CSS延伸至JavaScript,再到DOM和BOM对象,同时结合HTML5、CSS3及现代Web开发实践,体系完整且覆盖面广,能帮助读者从零开始构建完整的Web开发知识体系

本书共10章,内容包括SoC芯片架构概述,SoC芯片的基本组成,SoC芯片设计的相关工具,处理器架构设计,内存架构设计,互连架构设计,SoC电源管理设计,SoC时钟管理设计,SoC芯片低功耗设计,基于FPGA的赛车游戏。

本书共分11章,内容涵盖CoreIDRAW2025快速入门、文档与页面的基本操作、简单操作图形对象、绘制基本图形、线条的绘制与调整、矢量对象的形态调整、填充与轮廓的设置、文本的编辑与处理、应用表格、制作矢量对象的特殊效果和编辑图像效果等。

本书内容分为基础篇、高级篇和拓展篇。基础篇包括学习任务1至学习任务5,介绍Python基础语法;高级篇包括学习任务6至学习任务10,介绍Python高级语法及操作;拓展篇包括学习任务11和学习任务12,介绍Python的实际应用。

本书系统介绍了深度学习时代下计算机视觉的基础、工具、核心技术及其应用。全书分为3部分,共9章,内容包括计算机视觉基础,计算机视觉的常用库与工具包,深度学习基础,计算机视觉的4大研究领域(分类、识别、检测和分割)。本书对每一大类研究领域均进行了深入的阐述,讲解了真实应用场景下的主流方法,给出了具体案例的设计和实现。此外,

本书共分为8章,内容涵盖硬件平台基础、软件开发基础以及图像配准、目标检测、图像分类、人脸检测与识别、SAR成像目标识别等专题,并选编了竞赛作品。每个专题均精选典型方法,进行实验和深入讲解。

本书系统介绍了有关数据分析、机器学习和人工智能算法设计过程中数据表示、度量、建模、评价和求解所要用到的最基础的数学知识,全书分为9章,在微积分、线性代数、概率论基础等平台课程基础上,进一步讲述线性空间与线性变换、矩阵分析、矩阵分解、矩阵计算问题、概率模型和参数估计、最优化基础知识、最优性条件和对偶理论、优化算法和信息论

本书共分7章,涵盖了人工智能概述、人工智能的应用、机器学习技术、深度学习技术、大语言模型概述、智能体与具身智能、AIGC应用与实践等内容。