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本書(shū)深入淺出地介紹Vue.js前端開(kāi)發(fā)框架應(yīng)用相關(guān)的技術(shù)，主要包括Vue.js基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)綁定、指令、事件處理、樣式綁定、組件、路由、渲染方法等，邏輯嚴(yán)密，實(shí)例豐富，內(nèi)容翔實(shí)，可操作性強(qiáng)。本書(shū)還包含兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目——“待辦事項(xiàng)”和“大學(xué)生志愿者服務(wù)”，幫助讀者更深入地理解Vue.js框架在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。 本書(shū)可作為職業(yè)

本書(shū)全面系統(tǒng)地介紹了AfterEffectsCC2020的基本操作方法和影視后期制作技巧，內(nèi)容包括AfterEffects入門(mén)知識(shí)、圖層的應(yīng)用、制作蒙版動(dòng)畫(huà)、應(yīng)用時(shí)間軸制作效果、創(chuàng)建文字、應(yīng)用效果、跟蹤與表達(dá)式、摳像、添加聲音效果、制作三維合成效果、渲染與輸出及綜合設(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)等內(nèi)容。 本書(shū)內(nèi)容的講解均以案例為主線，通過(guò)案

本書(shū)是一本零基礎(chǔ)的Illustrator軟件的實(shí)戰(zhàn)教材，旨在介紹如何使用Illustrator軟件在平面設(shè)計(jì)領(lǐng)域的使用方法與技巧。本書(shū)首先介紹Illustrator軟件在平面領(lǐng)域中的主要應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，然后逐步由淺入深的介紹如何使用軟件完成圖形的設(shè)計(jì)與編輯、路徑的繪制與編輯、圖形樣式的創(chuàng)建與編輯、文本與圖表的創(chuàng)建與編輯

全書(shū)共四篇，第一篇：人工智能基礎(chǔ)。主要內(nèi)容包括緒論、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、搜索求解策略。第二篇：人工智能熱點(diǎn)技術(shù)。主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像和視頻處理、智能計(jì)算。第三篇：人工智能技術(shù)的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括智慧交通、智能機(jī)器人、智慧航空、智慧生態(tài)保護(hù)。第四篇：人工智能安全關(guān)切及未來(lái)展望。主要內(nèi)容包括人

本書(shū)循序漸進(jìn)地講解了使用FinalCutPro進(jìn)行短視頻剪輯的方法和技巧，可以幫助讀者輕松、快速地掌握FinalCutPro的操作方法。全書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括FinalCutPro的基本操作、剪輯技巧、添加音頻、添加字幕、轉(zhuǎn)場(chǎng)效果、動(dòng)畫(huà)合成畫(huà)面調(diào)色、視頻輸出、項(xiàng)目管理及綜合實(shí)例等。 本書(shū)提供了案例配套素材及教學(xué)視頻，

本書(shū)針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過(guò)擬合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（主要指隱節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問(wèn)題，在分析BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本集的復(fù)雜性對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響的基礎(chǔ)上，提出用"廣義"復(fù)相關(guān)系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質(zhì)量在內(nèi)的樣本集的復(fù)雜性；建立用含參數(shù)的檢測(cè)誤差E2表示BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的定

本書(shū)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和探索、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)建模預(yù)測(cè)等技術(shù)，并通過(guò)文本、圖像、語(yǔ)音等前沿應(yīng)用，引入人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的新成果。全書(shū)設(shè)計(jì)收集了多個(gè)數(shù)據(jù)分析案例，采用Python及相關(guān)科學(xué)計(jì)算工具包介紹數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)的方法，幫助讀者通過(guò)實(shí)際應(yīng)用理解數(shù)據(jù)科學(xué)

本書(shū)圍繞高光譜遙感圖像智能分類與檢測(cè)這一主題，著重介紹以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等為代表的智能新方法和新技術(shù)在高光譜圖像分類與檢測(cè)中的應(yīng)用，反映該領(lǐng)域目前最新研究成果與趨勢(shì)，突出先進(jìn)性和前瞻性。本書(shū)在介紹智能算法基本原理的同時(shí)，注重闡述算法與應(yīng)用問(wèn)題的機(jī)理性結(jié)合，突出啟發(fā)性和實(shí)用性。

本書(shū)針對(duì)現(xiàn)有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據(jù)認(rèn)知差異調(diào)整融合策略等問(wèn)題，將擬態(tài)章魚(yú)的擬態(tài)特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態(tài)融合的思想。圖像擬態(tài)融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優(yōu)勢(shì)性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適