玩不朽的浪漫网站

Bootstrap是一個基于HTML5和CSS3的前端開發框架，它現成可用的HTML標記、CSS樣式、JavaScript插件，極大地提高了Web前端界面的開發效率。目前，它已成為了前端設計領域流行的輔助技術。本書共分8章，圍繞Bootstrap4框架的使用，講述了Bootstrap4框架中各類排版元素，表單、表格、列表、圖片、導航等各類CSS組件和輪播、對話框、下拉菜單、滾動監聽等JavaScript插件。前7章都有豐富的實例，第8章是一個綜合案例。此外，個賬實訓案例均配有微課視頻。

·6.4萬字

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多源信息融合推理與應用

本書共共15章，主要包括多源信息融合處理理論與方法及多源信息目標檢測、識別和應用兩部分內容。書中具體講述了多源信息融合處理的基本概念以及多源信息融合發展的核心理論方法，如Dempster-Shafer證據理論等；介紹了多源高沖突信息魯棒性證據推理方法、多辨識框架下異構證據融合方法以及多值遷移融合方法等多種融合技術；給出了多源信息融合的典型應用，特別是在不確定數據分類、多源信息融合檢測與識別領域的實踐應用，如多源圖像數據融合目標識別和多特征融合目標檢測。

·17萬字

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H5頁面設計與制作標準教程（全彩微課版）

《H5頁面設計與制作標準教程（全彩微課版）》以H5為寫作基礎，以實際應用為指導思想，用通俗易懂的語言對H5頁面設計與制作的相關知識進行詳細介紹。H5頁面設計的魅力在于通過巧妙的設計手法，將復雜的功能簡化，將枯燥的信息趣味化，讓用戶在享受視覺盛宴的同時，輕松獲取所需內容。《H5頁面設計與制作標準教程（全彩微課版）》共7章，內容涵蓋初識H5、H5視覺交互設計技巧、H5頁面元素的設計與制作、H5頁面動效與活動設計、用易企秀平臺制作H5頁面，每章內容穿插動手練案例實戰或新手答疑板塊，以鞏固所學知識。最后兩章為綜合性實操案例，即企業宣傳和營銷活動典型案例的設計與制作，案例講解一步一圖，即學即用。同時，還專門安排了H5頁面營銷模式與引流方法等知識內容，以真正做到授人以漁。《H5頁面設計與制作標準教程（全彩微課版）》結構合理，所選案例貼合實際需求，實操性強，易教易學，適合H5頁面設計者、新媒體頁面設計與運營人員閱讀使用，也適合高等院校相關專業的師生學習使用，還適合作為社會培訓機構的培訓用書。

·6.6萬字

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剪映短視頻剪輯與運營標準教程（全彩微課版）

《剪映短視頻剪輯與運營標準教程（全彩微課版）》圍繞剪映短視頻的創作展開，由淺入深、全面系統地對短視頻的拍攝、剪輯、發布、運營等環節進行介紹，不僅能讓新手制作出精彩的短視頻，還可以讓有一定后期剪輯基礎的讀者掌握更多創意效果的制作方法。《剪映短視頻剪輯與運營標準教程（全彩微課版）》共9章，內容包括短視頻剪輯基礎知識、素材拍攝技法、短視頻剪輯工具—剪映的基本功能、短視頻字幕處理、音效的添加、視頻轉場特效設計、濾鏡和美顏的應用、短視頻發布與共享，以及短視頻的運營推廣等。在講解理論知識的同時，穿插動手練實操板塊，讓讀者能舉一反三進行練習。部分章結尾處安排了案例實戰和新手答疑板塊，真正做到授人以漁。《剪映短視頻剪輯與運營標準教程（全彩微課版）》內容新穎，案例豐富，不僅適合短視頻創作者、攝影愛好者、自媒體工作者等學習使用，也適合想進入短視頻創業領域的人員閱讀，還可作為高等院校相關專業課程的教學用書。

·6.3萬字

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UI設計基礎與應用標準教程（全彩微課版）

《UI設計基礎與應用標準教程（全彩微課版）》圍繞UI設計進行編寫，以理論+實操為編寫原則，用通俗易懂的語言對UI設計的相關知識進行詳細介紹。《UI設計基礎與應用標準教程（全彩微課版）》共9章，內容涵蓋UI設計學習入門、圖標設計、控件設計、動效設計、App界面設計、網頁界面設計、軟件界面設計、界面的標注與切圖、綜合實戰案例等。在介紹理論知識的同時，穿插了大量的實操案例，第1～8章結尾還安排了實戰演練與新手答疑板塊，旨在讓讀者學以致用，并能舉一反三。《UI設計基礎與應用標準教程（全彩微課版）》結構編排合理，所選案例貼合UI設計的實際需求，可操作性強。案例講解詳細，一步一圖，即學即用。《UI設計基礎與應用標準教程（全彩微課版）》適合高等院校師生、交互設計師等閱讀使用，也適合作為社會培訓機構相關課程的培訓教材。

·6萬字

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深度強化學習：算法原理與金融實踐入門

深度強化學習是人工智能和機器學習的重要分支領域，有著廣泛應用，如AlphaGo和ChatGPT。本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能覆蓋深度強化學習的基礎知識和經典算法。全書共10章，大致分為4部分：第1部分（第1～2章）介紹深度強化學習背景（智能決策、人工智能和機器學習）；第2部分（第3～4章）介紹深度強化學習基礎知識（深度學習和強化學習）；第3部分（第5～9章）介紹深度強化學習經典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）為總結和展望。每章都附有習題并介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步深入探索。本書可作為高等院校計算機、智能金融及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對深度強化學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

·16.9萬字

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文心一言從新手到高手（寫作+繪畫+教育+編程+助手）

文心一言是百度推出的一款基于大語言模型的生成式AI產品，《文心一言從新手到高手（寫作+繪畫+教育+編程+助手）》詳細介紹了其在不同領域的應用方法，是一本全面、詳盡的文心一言使用指南。《文心一言從新手到高手（寫作+繪畫+教育+編程+助手）》共8章，依次講解了文心一言的基礎知識、創意寫作、零基礎繪畫、數據分析、營銷文案寫作、職場百寶箱、求職招聘、教育教學、學生學習、編程輔助、生活顧問、插件、文心一言App和文心一格等功能和應用技巧。《文心一言從新手到高手（寫作+繪畫+教育+編程+助手）》適合對文心一言感興趣的初學者、愛好者以及希望利用人工智能提高工作、學習效率或生活質量的人群閱讀。

·12.2萬字

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可持續設計：數字·多元·安全

《可持續設計：數字·多元·安全》是國際體驗設計大會的演講案例的論文集，匯聚了當下具有影響力的數位國內外知名企業的設計師、商業領袖、專家的大量實踐案例與前沿學術觀點，分享并解決了新興領域所面臨的新問題，為企業人員提供豐富的設計手段、方法與策略。

·19.5萬字

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偏最小二乘法優化及其在中醫藥領域的應用研究

本書內容是在充分利用偏最小二乘原理優勢的基礎上，重點研究改進與優化偏最小二乘的不足方面，使其更好地適應中醫藥數據分析。主要內容包括分別引入非徑向數據包絡分析和降噪稀疏自編碼器優化偏最小二乘的噪聲處理，使其處理缺失值和噪聲更有效；分別引入特征相關、L1正則項和灰色關聯優化偏最小二乘的特征提取，實現有效降維和提取特征子集；分別融合受限玻爾茲曼機、稀疏自編碼器、深度置信網絡提取非線性成分，優化偏最小二乘線性提取；采用模型樹、隨機森林和softmax實現偏最小二乘非線性回歸，使非線性領域模型構建更有效。

·10.5萬字

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WPS Office高級應用與設計標準教程（計算機等級考試二級·實戰微課版）

本書以理論為基礎，以應用為導向，用大量的實例對WPS文字處理、電子表格、演示文檔三大板塊進行全面講解。全書共12章，主要內容包括WPS綜合應用基礎、PDF文件的查看及處理、常規文檔的創建和編輯、長文檔的高效編排、文檔的校對與批量處理、WPS制表入門操作、公式與函數的應用、圖形和圖表的應用、對數據進行處理與分析、基本演示文稿的創建、動態交互式演示文稿的創建、演示文稿的放映與輸出等。知識點全面覆蓋《全國計算機等級考試二級WPSOffice高級應用與設計》考試大綱規定的內容。書中在講解WPS基礎知識時，安排了大量的動手練案例，以及新手答疑板塊，讓讀者既能學會理論知識又能熟練操作，真正做到授人以漁。本書內容講解通俗易懂、案例選擇貼合實際，圖文并茂、易教易學，具有很強的指導性和可操作性。適合作為高等院校相關專業的教學用書，也適合作為初中級讀者的學習用書，還適合作為辦公新人入門WPS的參考用書。

·9.3萬字

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重構知識：在線知識傳播的疆域、結構與機制

《重構知識：在線知識傳播的疆域、結構與機制》旨在探究社會化媒體知識分享平臺的知識分享行為規律、知識疆域結構特征、知識構建的動力機制以及知識普惠的技術實現。依托于當前人文社會科學新文科建設總體要求，本書基于傳播學理論視野，利用信息科學計算技術，結合復雜網絡分析框架，致力于解決當前傳播學現實問題。具體而言，本研究旨在探究基于互聯網技術的知識傳播，提高知識傳播效率，推進知識普惠，探究信息技術能夠惠及廣泛社會群體的可能性與可行方案。本書適合計算社會科學領域、計算傳播學領域，以及信息科學領域的學者與青年學生閱讀。書中關于數據分析方法的章節，能夠為計算傳播學和計算社會科學領域的研究和教學提供文獻支撐。

·11.1萬字

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深度探索Vue.js：原理剖析與實戰應用

本書系統的介紹了Vue框架基礎、框架應用、生態組成、項目實戰、框架演進、Vue原理剖析及Vue框架的原理實現。全書共分為8章：第1章為行業發展介紹，第2章為Vue2.x的開發基礎，第3章為Vue2.x的組件開發，第4章為VueCLI開發完全指南，第5章為VueCLI項目實戰，第6章為Vite+Vue3完全開發指南，第7章為Vue3.x項目實戰，第8章為實現原理介紹。書中主要內容包括：Web前端發展史、Vue的誕生、Vue2.x基礎指令、Vue2.x常用API、Vue2.x組件系統、Vue2.x組件化實戰、VueCLI腳手架搭建、VueRouter3.x路由系統、Vuex3.x狀態管理系統、Axios網絡插件、ElementUI框架、Vue2.x綜合項目實戰、Vue3.x基礎語法、Vue3.x組合式API、Vue3.x響應式API、Vite腳手架、Vue3.x函數式編程、VueRouter4.x路由系統、Vuex4.x狀態管理系統、Pinia狀態管理系統、ElementPlus框架、Vue3.x的綜合項目實戰、Vue2.x的響應式數據原理、Vue3.x的響應式數據原理、虛擬DOM原理、Vue2.x仿真實現、Vue3.x仿真實現、VueRouter仿真實現和狀態管理的高級原理。書中包含大量應用示例，從基礎入門到進階開發最終滲透到原理和實現。書中的開發示例基于VSCode開發工具和Chrome瀏覽器實現，書中從框架基礎到商城項目的實際開發，分別通過Vue2.x和Vue3.x兩套生態體系完整的闡述了如何使用Vue框架生態進行完整的應用開發，內容完整、步驟清晰，提供了工程化的解決方案。本書可作為Vue框架初學者的入門書籍，也可以作為行業在職前端程序員及培訓機構的參考書籍。

·13.9萬字

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細說機器學習：從理論到實踐

《細說機器學習：從理論到實踐》從數學知識入手，詳盡細致地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架，并以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：第一篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特征工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，并結合大量示例幫助讀者輕松入門。第二篇為算法應用，涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型，包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個算法的原理，還提供大量注釋詳盡的代碼示例，使這些算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用，包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網絡、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級，帶領讀者跨過機器學習的門檻，進行真實項目的實踐與部署。《細說機器學習：從理論到實踐》內容豐富、系統且實用，大量相關代碼示例貼近實戰，能夠為讀者學習機器學習打下扎實的基礎，并真正掌握運用這些知識與算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者，以及各行業技術人員和科研人員使用，也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。

·17.6萬字

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微課設計與制作標準教程（全彩微課版）

《微課設計與制作標準教程（全彩微課版）》內容圍繞微課制作展開，以實用高效為寫作目的，用通俗易懂的語言對微課設計與制作的相關知識進行詳細介紹。

·6.6萬字

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Web 3.0：具有顛覆性與重大機遇的第三代互聯網

《Web3.0》針對當下火熱的Web3.0話題，介紹Web3.0的相關專業知識、技術實現方法及應用前景。全書共9章，第1章介紹了Web3.0的基本知識；第2、3章介紹了Web3.0的基礎技術棧和拓展技術棧；第4章介紹了Web3.0的生態構建，包括去中心化自治組織、開放式金融、加密貨幣、代幣經濟與數字市場、數字身份、創造者經濟、注意力經濟等；第5章闡述了Web3.0的行業應用；第6章介紹了Web3.0與SaaS平臺的關系；第7章關注Web3.0的行為準則，包括互聯網協議、數字身份管理、網絡制衡機制、鏈上管理和鏈下管理等機制；第8章介紹了Web3.0的應用挑戰；第9章對Web3.0進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對繁雜的概念及相關的技術進行詳盡的闡述。《Web3.0》適合Web3.0從業人員、相關技術人員，以及金融、計算機專業的大學生、研究生參考與學習。

·13萬字

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深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow 2實踐

《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》以自然語言和語音信號處理兩大應用領域為載體，詳細介紹深度學習中的各種常用序列模型。在講述理論知識的同時輔以代碼實現和講解，幫助讀者深入掌握相關知識技能。《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環神經網絡、卷積神經網絡、Transformer等基礎知識，還囊括了注意力機制、序列到序列問題等高級專題，同時還包含其他書籍中較少涉及的預訓練語言模型、生成對抗網絡、強化學習、流模型等前沿內容，以拓寬讀者視野。《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》既適合互聯網公司算法工程師等群體閱讀，又可以作為本科高年級或研究生級別的自然語言處理和深度學習課程的參考教材。

·21.9萬字

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SPSS統計分析標準教程（實戰微課版）

本書以SPSS28.0中文版為平臺，以實用為原則，由淺入深，全面系統地介紹SPSS的基本功能和實際應用方法。本書涉及面廣，從SPSS基本操作開始介紹，覆蓋大部分常用功能和高級統計分析方法。本書共11章，內容包括SPSS基礎知識、建立與整理數據、SPSS基本統計分析、假設檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類和判別分析、統計圖形和SPSS數據分析綜合應用。在介紹的過程中，圖文并茂地對知識進行了全面剖析。針對性的案例詳解，方便讀者舉一反三。本書內容豐富、結構清晰、語言通俗、案例實用、可操作性強，適合SPSS初學者使用，也適合有一定統計基礎的人員閱讀，還適合作為高等院校相關專業的教材。

·10.2萬字

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深度強化學習理論與實踐

本書比較全面、系統地介紹了深度強化學習的理論和算法，并配有大量的案例和編程實現。全書核心內容可以分為3部分，第一部分為經典強化學習，包括第2、3、4章，主要內容有動態規劃法，蒙特卡洛法、時序差分法；第二部分為深度強化學習，包括第6、7、8章，主要內容有值函數近似法、策略梯度法、策略梯度法進階；第三部分重點介紹了深度強化學習的經典應用——AlphaGo系列算法。另外，作為理論和算法的輔助，第1章介紹了強化學習的模型，第5章簡單介紹了深度學習和PyTorch編程框架。本書可以作為理工科大學相關專業研究生的學位課教材，也可以作為人工智能、機器學習相關專業高年級本科生的選修課教材，還可以作為相關領域學術研究人員、教師和工程技術人員的參考資料。

·12.5萬字

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大話機器學習：原理|算法|建模|代碼30講

本書是作者多年在數據智能領域中利用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結。出于回歸事物本質，規律性、系統性地思考問題理論為實踐服務并且反過來充實理論，為更多人服務的想法和初心，本書系統地闡述了機器學習理論和工程方法論，并結合實際商業場景落地。全書分為3部分。第1部分是機器學習的數學理論理解，這部分不是對于機器學習數學理論的嚴謹推導和證明，更多是對于理論背后的到底是什么，為什么要這樣做的通俗理解。盡可能通過對應到日常生活中的現象來進行講述。第2部分是機器學習模型、方法及本質，這一部分針對機器學習的方法論及具體的處理過程進行闡述。涉及數據準備、異常值的檢測和處理、特征的處理、典型模型的介紹、代價函數、激活函數及模型性能評價等，是本書的核心內容。我們學習知識的主要目的是解決問題，特別是對于企業的從業人員，對在商業實戰環境中出現的問題，希望通過機器學習的方式來更好地解決。第3部分是機器學習實例展示。

·17.3萬字

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人工智能數學基礎

本書面向廣大數據科學與人工智能專業的學生及初學者，力求通俗易懂、簡潔清晰地呈現學習大數據與人工智能需要的基礎數學知識，助力讀者為進一步學習人工智能打好數學基礎。全書分為4篇，共19章：微積分篇（第1～5章），主要介紹極限、導數、極值、多元函數導數與極值、梯度下降法等；線性代數篇（第6～10章），主要介紹向量、矩陣、行列式、線性方程組、特征值和特征向量等，并介紹這些數學知識在人工智能中的應用；概率統計篇（第11～17章），主要介紹概率、隨機變量、數字特征、相關分析和回歸分析，并介紹數據處理的基本方法和Pandas在數據處理中的應用；應用篇（第18章和第19章），主要介紹人工智能中典型的全連接神經網絡和卷積神經網絡。本書既有理論又有應用，既可以用紙筆計算，也可以用Python編程計算，讀者可在學習過程中根據需要合理地選擇側重點。本書既可作為高職院校數據科學與人工智能專業的教材，也可作為相關產業從業者的自學或參考用書。

·8.5萬字

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