本書(shū)闡述了鋼筋平法的基礎(chǔ)知識(shí)，包括鋼筋的定義、用途以及在建筑工程中的重要性。本書(shū)講解了如何辨認(rèn)不同規(guī)格和類(lèi)型的鋼筋，了解其在結(jié)構(gòu)中的作用。在此基礎(chǔ)上，著重講解了梁、柱、剪力墻、板的制圖規(guī)則及構(gòu)造要求，覆蓋了如何進(jìn)行精確的鋼筋平法計(jì)算。通過(guò)實(shí)際案例和練習(xí)，讀者可掌握各種計(jì)算公式，以確保工程項(xiàng)目中鋼筋的精確計(jì)算，從而提高工

本書(shū)主要講述計(jì)算機(jī)科學(xué)的導(dǎo)引知識(shí)，介紹了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)概況、計(jì)算機(jī)硬件、計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)表示及分析處理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以及計(jì)算機(jī)熱門(mén)研究方向的相關(guān)應(yīng)用案例。所講內(nèi)容的展開(kāi)以數(shù)據(jù)和案例為牽引，分別呼應(yīng)了數(shù)據(jù)處理的環(huán)境、數(shù)據(jù)處理的硬件、數(shù)據(jù)處理的軟件、數(shù)據(jù)表示方式及分析處理方法、數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)流動(dòng)以及數(shù)據(jù)處理的案例。書(shū)中以數(shù)據(jù)為行文線(xiàn)

本書(shū)主要介紹對(duì)稱(chēng)密碼(尤其是分組密碼)的設(shè)計(jì)思想、實(shí)現(xiàn)原則和評(píng)估指標(biāo)，以及分組密碼工作模式特點(diǎn)。全書(shū)共9章。第1章介紹分組密碼發(fā)展歷史、現(xiàn)狀，以及基本數(shù)學(xué)模型、設(shè)計(jì)原則和安全性評(píng)估方法概況；第2章介紹分組密碼整體結(jié)構(gòu)，包含目前最流行的5種結(jié)構(gòu)及其安全性；第3、4章分別介紹非線(xiàn)性組件、線(xiàn)性組件的安全性指標(biāo)及設(shè)計(jì)方法；第5

本書(shū)內(nèi)容包括并行計(jì)算基礎(chǔ)知識(shí)、共享內(nèi)存系統(tǒng)的OpenMP和Pthreads多線(xiàn)程編程、消息傳遞系統(tǒng)的MPI編程、Slurm作業(yè)管理系統(tǒng)、GPU等異構(gòu)系統(tǒng)的CUDA/OpenCL/OpenACC/Athread編程、常用的并行設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化方法、典型并行應(yīng)用算法等，特別增加了針對(duì)我國(guó)自主研發(fā)的申威眾核處理器編程的相關(guān)內(nèi)容

本書(shū)主要介紹了AI攝影繪畫(huà)的相關(guān)內(nèi)容，從文案到圖片生成，再到視頻生成，是一本AI繪畫(huà)+AI攝影+AI短視頻小白的入門(mén)指南與實(shí)戰(zhàn)教程。本書(shū)分為三篇，分別為AI繪畫(huà)篇、AI攝影篇和AI視頻篇。AI繪畫(huà)篇介紹了AI的繪畫(huà)原理、生成指令、以文生圖、以圖生圖、繪畫(huà)實(shí)戰(zhàn)等內(nèi)容；AI攝影篇介紹了藝術(shù)風(fēng)格、構(gòu)圖和光線(xiàn)、攝影實(shí)戰(zhàn)等內(nèi)容；

本書(shū)是一本專(zhuān)門(mén)講解萬(wàn)用表使用、檢測(cè)與綜合應(yīng)用技能的圖書(shū)。本書(shū)以國(guó)家職業(yè)資格標(biāo)準(zhǔn)為指導(dǎo)，結(jié)合行業(yè)培訓(xùn)規(guī)范，依托典型案例介紹萬(wàn)用表的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、使用方法以及使用萬(wàn)用表檢測(cè)各種電子元器件、電氣部件、實(shí)用電路和電子產(chǎn)品的綜合實(shí)操技能。

本書(shū)是一本全面介紹StableDiffusionAI繪畫(huà)技術(shù)的教程，從基礎(chǔ)概念入手，逐步引導(dǎo)讀者深入了解StableDiffusion的原理和應(yīng)用，并通過(guò)大量的練習(xí)實(shí)例和綜合實(shí)例幫助讀者提高將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐應(yīng)用的能力，從而快速精通StableDiffusionAl繪畫(huà)實(shí)戰(zhàn)技術(shù)。全書(shū)共9章，具體內(nèi)容包括StableD

本書(shū)共分為十一章，涉及九個(gè)用于圖像分類(lèi)的著名卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別是：LeNet-5(識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字)、AlexNet(寵物貓狗識(shí)別)、VGG(表情識(shí)別)GoogleNet(車(chē)輛品牌識(shí)別)、ResNet(寵物貓狗品種識(shí)別)、MobileNet(新疆蘋(píng)果品種識(shí)別)、SqueezeNet(西紅柿病害識(shí)別)、SqueezeNe

本書(shū)分為6章,分別介紹了虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域,以及作者在三維建模技術(shù)、三維模型快速消隱技術(shù)、三維模型快速剖切技術(shù)和三維動(dòng)畫(huà)壓縮技術(shù)等虛擬現(xiàn)實(shí)關(guān)鍵核心技術(shù)上,所開(kāi)展的相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)展,并介紹了虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

本書(shū)是以實(shí)驗(yàn)案例方式而組織的,全書(shū)共給出了21個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)案例,覆蓋了人工智能課程涉及的主要內(nèi)容,包括搜索求解、邏輯推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫決策、監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等各個(gè)方面,也包含了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。為了便于教學(xué),每個(gè)實(shí)驗(yàn)案例對(duì)實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容、背景和目標(biāo)進(jìn)行了明確闡述,對(duì)所涉及的理論基礎(chǔ)及算法也進(jìn)行了詳細(xì)