HTML5+CSS3 Web前端开发技术（第2版）

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下最新的基于Python3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。全书共分为4部分，分别如下。入门篇：包括对全书核心概念的指南性介绍，

《C语言王者归来》详细讲解了C语言的相关知识，从基本概念开始，逐步讲解程序流程控制、循环、字符串、指针、函数、结构、文件输入与输出，以及完整的大型项目设计。同时本书还进一步讲解了数据结构的基础知识，如串行、堆栈、队列与二叉树，奠定读者未来学习算法的基础。本书最后一章则是介绍C++与C语言的差异，由此可以帮助读者学习面向对象的程序开发方法。

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLA

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、Ten

《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》是一本FFmpeg开发的实战教程，由浅入深，由基础到高级，带领读者一步一步走进音视频开发的神奇世界。全书共分为12章。其中，第1～5章是基础部分，主要讲解FFmpeg的环境搭建、FFmpeg的开发基础、FFmpeg的编解码、FFmpeg处理图像和FFmpeg处理音频；第6～10章是进阶部分，主要讲解FFmpeg加工视频、FFmpeg添加图文、FFmpe

本书为UiPath的入门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程开发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际开发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPathOrchestrator和机器人企业框架

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参

本书为软件测试初学者量身打造，从零开始，覆盖软件公司招聘的基本要求。全书分为16章，涵盖了软件测试的核心概念、功能测试方法、Linux基础知识、MySQL数据库管理、Web自动化测试框架、HTTP接口测试、Charles抓包工具的使用、Python接口自动化测试、AI赋能软件测试，以及如何制作求职简历等内容。此外，本书还提供精选面试题及参考答案，助力读者通过面试。全书知识体系循序渐进，紧跟读者需求