本書闡述了鋼筋平法的基礎(chǔ)知識，包括鋼筋的定義、用途以及在建筑工程中的重要性。本書講解了如何辨認不同規(guī)格和類型的鋼筋，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，覆蓋了如何進行精確的鋼筋平法計算。通過實際案例和練習，讀者可掌握各種計算公式，以確保工程項目中鋼筋的精確計算，從而提高工

本書主要講述計算機科學的導引知識，介紹了計算機系統(tǒng)概況、計算機硬件、計算機軟件、數(shù)據(jù)表示及分析處理、計算機網(wǎng)絡(luò)以及計算機熱門研究方向的相關(guān)應(yīng)用案例。所講內(nèi)容的展開以數(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)流動以及數(shù)據(jù)處理的案例。書中以數(shù)據(jù)為行文線

本書主要介紹對稱密碼(尤其是分組密碼)的設(shè)計思想、實現(xiàn)原則和評估指標，以及分組密碼工作模式特點。全書共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)學模型、設(shè)計原則和安全性評估方法概況；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章分別介紹非線性組件、線性組件的安全性指標及設(shè)計方法；第5

本書內(nèi)容包括并行計算基礎(chǔ)知識、共享內(nèi)存系統(tǒng)的OpenMP和Pthreads多線程編程、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，特別增加了針對我國自主研發(fā)的申威眾核處理器編程的相關(guān)內(nèi)容

本書主要介紹了AI攝影繪畫的相關(guān)內(nèi)容，從文案到圖片生成，再到視頻生成，是一本AI繪畫+AI攝影+AI短視頻小白的入門指南與實戰(zhàn)教程。本書分為三篇，分別為AI繪畫篇、AI攝影篇和AI視頻篇。AI繪畫篇介紹了AI的繪畫原理、生成指令、以文生圖、以圖生圖、繪畫實戰(zhàn)等內(nèi)容；AI攝影篇介紹了藝術(shù)風格、構(gòu)圖和光線、攝影實戰(zhàn)等內(nèi)容；

本書是一本專門講解萬用表使用、檢測與綜合應(yīng)用技能的圖書。本書以國家職業(yè)資格標準為指導，結(jié)合行業(yè)培訓規(guī)范，依托典型案例介紹萬用表的結(jié)構(gòu)、特點、使用方法以及使用萬用表檢測各種電子元器件、電氣部件、實用電路和電子產(chǎn)品的綜合實操技能。

本書是一本全面介紹StableDiffusionAI繪畫技術(shù)的教程，從基礎(chǔ)概念入手，逐步引導讀者深入了解StableDiffusion的原理和應(yīng)用，并通過大量的練習實例和綜合實例幫助讀者提高將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐應(yīng)用的能力，從而快速精通StableDiffusionAl繪畫實戰(zhàn)技術(shù)。全書共9章，具體內(nèi)容包括StableD

本書共分為十一章，涉及九個用于圖像分類的著名卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別是：LeNet-5(識別手寫數(shù)字)、AlexNet(寵物貓狗識別)、VGG(表情識別)GoogleNet(車輛品牌識別)、ResNet(寵物貓狗品種識別)、MobileNet(新疆蘋果品種識別)、SqueezeNet(西紅柿病害識別)、SqueezeNe

本書分為6章,分別介紹了虛擬現(xiàn)實技術(shù)的國內(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)和三維動畫壓縮技術(shù)等虛擬現(xiàn)實關(guān)鍵核心技術(shù)上,所開展的相關(guān)技術(shù)研究進展,并介紹了虛擬現(xiàn)實技術(shù)的未來發(fā)展趨勢。

本書是以實驗案例方式而組織的,全書共給出了21個人工智能實驗案例,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)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習等各個方面,也包含了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。為了便于教學,每個實驗案例對實驗的內(nèi)容、背景和目標進行了明確闡述,對所涉及的理論基礎(chǔ)及算法也進行了詳細