本书共10章，主要描述了动力学系统建模的理论、方法及其在科学与工程中的应用，包括绪论、振动基础理论、有限元法、动态刚度法、谱元法、统计能量法、能量有限元法、动态子结构法、电磁超声检测、非线性振动。

本书共7章，面向文本、音频、图像、视频、时空数据等多媒体数据类型，从数据处理的角度组织章节内容，重点介绍多媒体数据采集、压缩、存储、传输、生成、分析及应用的相关原理和技术。本书编写深入浅出，既系统介绍基础知识，又力求讲清数理概念，也能紧跟大数据与智能领域的研究和技术前沿。

本书剖析了StableDiffusion艺术设计的原理，涉及其基础算法、模型的训练过程以及相应的优化手段。全书采取逐步深入的方式，从初始的软件安装、参数设定，到模型的训练，直至最终图像的生成，指导读者完成AI艺术设计的一系列步骤。通过具体实例，分析了AI艺术设计在实际应用中的长处与不足。

本书项目1介绍其发展历程、定义、分类及各行业典型应用，帮助学生快速建立整体认知，明晰其工业价值；项目2剖析机身、臂部、腕部等核心部件的结构与运动特性，为后续学习奠定坚实的机械基础；项目3聚焦编码器、传感器、视觉系统等“感官”装置，阐释其信号转换原理与环境感知机制；项目4解析控制结构、运动控制原理及伺服电机等驱动方式；项

本书第1章介绍了人工智能的定义、发展脉络、三大要素等基础知识；第2-3章聚焦自然语言处理、计算机视觉两大人工智能经典技术，解析人工智能如何“听懂语言、看懂世界”；第4-9章紧跟技术前沿，深入大语言模型、AIGC、RAG、Agent、多模态大模型、具身智能机器人等热点领域，帮助读者把握人工智能的最新发展方向与产业价值。

本书采用“基础理论-进阶方法-前沿拓展”的三段式知识体系,帮助读者由浅入深地掌握强化学习的核心思想与方法论。全书分为三部分:第一部分强化学习基础(第1-7章),从学科概览与发展脉络出发,介绍马尔可夫决策过程(MDP)的理论基础,重点讲解表格型强化学习方法,通过网格世界、悬崖行走等经典案例,帮助读者深入理解强化学习算法的

本书共10章,主要内容包括:面向对象编程概述、仓颉语言基础、函数编程、结构体与枚举及模式匹配、类和对象、类继承和接口继承、子类型关系和多态性、集合与包、I/O操作与异常处理、网络与并发编程。在每章的知识讲解后都配有相应的程序设计示例,这些示例既有助于读者巩固所学知识点,又能培养读者的实践能力和创新思维。

本书通过288个典型示例、20个精选案例、88个微课视频和181个“练一练”操作,系统讲解Python编程技术。全书分为三部分:基础篇(第1-5章)介绍Python语法规范、数据类型、基本语句、函数和面向对象编程;应用开发篇(第6-8章)讲解模块使用、文件处理和网络爬虫实现;数据科学篇(第9-11章)涵盖NumPy数值

本书共12章,内容涉及Linux系统的各个方面,从认识Linux与基础环境操作开始,逐步深入到软件与文件管理、磁盘与文件系统管理、网络配置与远程安全管理;再到文件共享与传输服务、Web、数据库、DNS、DHCP、邮件、代理、VPN等核心服务的部署与管理,以及Shell脚本和Ansible自动化任务的实践应用;最后延伸到

本书共10章,分别介绍了LangChain与大型语言模型、第一个LangChain程序、模型I/O与数据增强、输出解析器、检索增强生成、Composition(组合)、操作国产大模型、基于《哈利·波特》系列图书内容的问答系统、基于RAG的法律法规解析系统、基于本地知识库的自动问答系统。