《新能源技術(shù)》系統(tǒng)地介紹了太陽能、氫能、核能、化學(xué)電源、生物質(zhì)能、風(fēng)能、地?zé)崮堋⒑Ｑ竽芎蛢δ芗夹g(shù)等新能源的開發(fā)與應(yīng)用技術(shù)，包括技術(shù)原理、工藝流程、設(shè)備和發(fā)展趨勢等�！疤�陽能”一章主要介紹太陽能-熱能利用技術(shù)、太陽能-光電轉(zhuǎn)換技術(shù)和太陽能-化學(xué)能轉(zhuǎn)化技術(shù)。“氫能”一章主要介紹氫的制取、氫的儲存與輸運(yùn)和氫的應(yīng)用�！昂四堋币�

《工程測量實驗與實訓(xùn)》(第二版)是編者在多年測量實驗與測量實訓(xùn)教學(xué)經(jīng)驗以及教學(xué)改革的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前專業(yè)教學(xué)計劃和配套教材的內(nèi)容與要求編寫而成的，內(nèi)容主要包括測量實驗須知、測量實驗指導(dǎo)、測量實訓(xùn)指導(dǎo)等。本書對實驗與實訓(xùn)分別給出了較為詳盡的指導(dǎo)說明，并提供了工程測量實驗報告。本書配有在線視頻、在線題庫，讀者可掃碼獲取。本

《化工原理實驗》（第二版）以普通高等院�；�工原理實驗教學(xué)基本要求為依據(jù)，在第一版的基礎(chǔ)上進(jìn)行了修訂。保留了典型化工單元操作實驗內(nèi)容，如流體流動、離心泵、過濾、傳熱、精餾、吸收及干燥等，同時增加了Excel和Origin軟件在化工原理實驗數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用及化工仿真綜合實訓(xùn)。本書提供實驗視頻、程序文件、實驗報告樣例和附錄等

“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向。本叢書體系完整、內(nèi)容簡潔、語言通俗，綜合介紹了人工智能相關(guān)知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者能夠快速入門。《強(qiáng)化學(xué)習(xí)：人工智能如何知錯能改》是“人工智

本書基于作者多年研究成果，系統(tǒng)概述了齒形件表面強(qiáng)化技術(shù)研究背景和現(xiàn)狀，而后圍繞近年來激光熔覆技術(shù)的最新研究動態(tài)，分別詳細(xì)闡述了激光熔覆復(fù)合涂層的設(shè)計與試驗方法，激光熔覆工藝參數(shù)選擇與優(yōu)化，激光熔覆顆粒增強(qiáng)復(fù)合涂層、激光熔覆稀土增強(qiáng)復(fù)合涂層及脈沖激光熔覆復(fù)合涂層的組織與性能研究，主動輪齒面激光熔覆復(fù)合涂層多性能強(qiáng)化技術(shù)研

本書基于影視動畫、數(shù)字媒體行業(yè)應(yīng)用型人才培養(yǎng)而編寫，以Maya軟件為主，融入DAZStudio、MarvelousDesigner、SubstancePainter等軟件講解三維角色動畫創(chuàng)作知識、技能。全書共15章內(nèi)容，主要介紹三維技術(shù)的發(fā)展歷史、基本概念及常見類型，三維角色動畫制作的基本流程；三維動畫軟件操作的基礎(chǔ)知

《鉗工基礎(chǔ)》第二版從鉗工的基礎(chǔ)知識入手，以介紹鉗工加工方法和操作步驟為重點，依次介紹了鉗工常用量具、劃線、鋸削、銼削、鏨削、孔系加工、攻螺紋與套螺紋、刮削、研磨、矯正與彎曲、鉚接、裝配、鉗工技能訓(xùn)練和鉗工初級工、中級工、高級工考級訓(xùn)練。本書力求內(nèi)容實用、通俗易懂、圖文并茂、理論聯(lián)系實際，突出實用性和可操作性，突出鉗工職

軟件開發(fā)既需要理論和科學(xué)，也需要經(jīng)驗和手藝�？上В�一直以來許多圖書都只關(guān)注前一部分，而忽略了后一部分。Mark的這本書主要關(guān)注的就是經(jīng)驗和手藝的部分。本書既詳細(xì)講解了API設(shè)計、紅綠重構(gòu)等常用技術(shù)，也演示了如何撰寫提交說明、如何修改單元測試，同時對故障定位、代碼閱讀、團(tuán)隊合作等傳統(tǒng)上被認(rèn)為“難以說清”的話題，也給出了實

本書將理論和實踐結(jié)合在一起，一方面先從理論上闡明基本原理，然后結(jié)合實際應(yīng)用介紹理論實現(xiàn)的過程和方法，比如電流環(huán)控制器、電流控制策略與濾波器相關(guān)設(shè)計部分。另一方面，選取一些實際生產(chǎn)中常用的問題，然后推導(dǎo)其中蘊(yùn)含的理論知識，進(jìn)一步加深理解，比如主動發(fā)電原理分析、主動短路分析等。除此之外，本書還詳細(xì)介紹了參數(shù)辨識和觀測器在電

本書循序漸進(jìn)、詳細(xì)講解了大模型開發(fā)技術(shù)的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow和PyTorch開發(fā)大模型程序的方法和流程。 全書共12章，分別講解了大模型基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)集的加載、基本處理和制作，數(shù)據(jù)集的預(yù)處理，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特征提取，注意力機(jī)制，模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，模型推理和評估