After Effects是美國Adobe公司推出的一款影視編輯軟件，其特效制作功能非常強大，適用于電視欄目包裝、影視廣告制作、三維動畫合成、電視劇特效合成等領域。After Effects 2022是該軟件的最新版本，不僅保留了前期版本的強大功能，還增加了許多非常實用的新功能。 本書以案例為引導，系統、全面地講解After Effects 2022視頻處理與制作的相關功能及技能應用，內容包括After Effects 2022快速入門、添加與管理素材、圖層的操作及應用、蒙版工具與動畫制作、文字
本書是《C程序設計與問題求解》的配套實踐教材。本書旨在提高讀者的計算思維，以及問題求解類課程的教學效果和教學質量，使讀者在學習過程中通過同步練習、上機實驗及綜合實踐，深入理解和掌握計算思維，熟練使用C語言進行程序設計。《BR》本書共3篇：語法基礎實踐篇、問題求解實踐篇和綜合實踐案例篇。語法基礎實踐篇對《C程序設計與問題求解》教材各章的知識要點進行了總結，并精選大量的習題輔以同步練習，鞏固基礎語法知識；問題求解實踐篇按照《C程序設計與問題求解》教材中10章的內容，分別設計了程序設計與問題求解實驗內
本書共分為5章，涵蓋計算機的誕生與發展、計算機的組成與工作原理、計算機中數據的表示、如何利用計算機分析和求解問題、如何實現計算機資源的共享及信息的安全保障等。具體包括：計算的釋義、計算的本質、計算的啟蒙、高效便利計算的不懈追求等。
本書主要講述Linux操作系統的基本特性及完善的服務器功能特征等，引入大量企業實踐案例，深入淺出地分析了Linux操作系統基礎命令和服務器配置技巧方法等，具有較強的可研究性和實操性。首先對Linux操作系統的安裝、常用命令與文檔編輯、用戶和組管理基本磁盤管理等基礎操作作了詳細的講解；接著介紹文件權限與防火墻及shell編程的使用，以更好的shell程序調用系統命令來管理操作系統；然后介紹了網絡基礎配置，使讀者熟悉配置和管理網絡；最后本書以案例引入了各類服務器的安裝使用方法，以便讀者能更
本書專攻算法刷題，訓練算法思維，應對算法筆試，注重用套路和框架思維解決問題，以不變應萬變。第1章列舉了幾個最常見的算法類型及對應的解題框架思路，包括雙指針、滑動窗口等算法技巧，并把動態規劃、回溯算法、廣度優先搜索等技巧的核心抽象為二叉樹的兩種問題形式。第2章介紹了基礎數據結構相關的算法，包括數組鏈表的常見技巧匯總和數據結構設計的經典例題。第3章從二叉樹的幾種解題思路開始，嘗試從二叉樹的視角理解快速排序和歸并排序，進一步講解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具體介紹了動態規劃相關的技巧，例
本書以AT89S51單片機為例，詳細介紹51單片機的原理及接口技術，內容精練、案例豐富，每章都配有習題。全書具有較強的系統性、實用性、典型性。通過對本書的學習，讀者能夠掌握單片機系統開發設計的基礎知識和基本技能，達到快速入門的效果，而且可以較全面地掌握單片機的整個開發流程。本書的內容包括單片機概述，AT89S51的硬件結構，51單片機的指令系統及匯編語言程序設計，C51的程序設計，AT89S51的中斷系統，AT89S51的定時器/計數器，AT89S51的串行接口及串行通信，AT89S51的系統擴
本書旨在通過各個公司在工程創新、管理創新、產品創新、技術創新、效能創新上的最佳實踐，以及對案例的分析和總結，為其他公司提供一定的參考和借鑒，以幫助大家更快速地解決所遇到的問題。本書共包含22個實戰案例，涵蓋了研發效能提升、數字化實踐、敏捷轉型、研發管理、人才培養、AI視覺分析引擎構建等軟件研發各個領域的多個方面，適用于軟件研發行業中的各類管理人員和從業者。
本書以實際操作為導向，詳細講解基于Stable Diffusion進行AI繪畫的完整學習路線，包括繪畫技巧、圖片生成、提示詞編寫、ControlNet插件、模型訓練等，同時搭配了豐富的實際操作案例，在附錄中還提供了常用提示詞中英文對照表，涉及畫質、環境、風格、人物、發型、表情、表情符號、眼睛、服裝、褲襪與腿飾、鞋子、其他裝飾和動作。整本書內容全面、詳盡且深入淺出，實用性很強。本書總計8章。第1章為Stable Diffusion AI繪畫入門，帶領讀者認識AI繪畫，介紹StableDiffusi
全書共有9 章。第1 章介紹了圖像融合的定義、發展歷史、研究現狀和分類，讓讀者對圖像融合有一個直觀的認識。第2 章從研究背景與意義、研究現狀、評價體系三個角度講述了遙感圖像融合的基礎知識。第3～8 章系統地介紹了各種圖像融合方法。第9 章結合圖像融合的具體應用實例，介紹了圖像融合的應用，并且對未來的發展進行了展望。本書可作為高等院校高年級本科生、研究生學習圖像融合技術的教材和教學參考書，也可作為從事圖像融合研究和應用的科技人員的參考書。
本著作系統梳理介紹了人工智能技術在滲透測試領域的具體應用，并根據滲透測試的七步標準，詳細介紹了機器學習技術在其中的具體應用，并給出了實際的應用樣例。主要內容包括：人工智能算法、滲透測試基礎、智能化漏洞挖掘、智能化漏洞利用。
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