《剪映：即梦AI绘画与视频制作从新手到高手》从AI绘画与视频制作的基础知识出发，逐步深入高级技巧和实战案例，旨在帮助读者快速掌握即梦AI工具的使用，打造专业级艺术作品。
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近年来，随着人工智能技术的不断发展，智能对话系统开始在私人助理、智能客服、现代搜索引擎等领域逐渐应用，为大众提供不同程度的智能高效服务。本书旨在指导初学者轻松进入智能对话领域，并逐步深入实战中，同时通过项目案例将理论与实战相结合，使读者不仅能系统地学习智能对话的基本理论，还能快速地将其应用于实践。 本书共分为12章，分为三部分。第一部分是理论基础篇，主要介绍了概率统计、统计学习、深度学习和强化学习等方面的基本理论。第二部分是技术篇，着重讲解了智能对话系统中常见的功能系统及几个著名企业的智能问答架

本书共分4篇，针对Python爬虫初学者，从零开始系统地讲解了如何利用Python进行网络爬虫程序开发。 第1篇快速入门篇（第1～9章）：本篇主要介绍了Python环境的搭建和一些Python的基础语法知识、Python爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。 第2篇技能进阶篇（第10～12章）：本篇主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法

"本书系统讲述了Stable Diffusion图像生成技术。本书从基础理论出发，详细讲解了软件的安装和使用方法，并深入讲解了其在各艺术领域的应用案例，包括绘画创作、概念设计、游戏美术、建筑设计以及摄影艺术等。书中还包含50个微课视频教程，提供了一种更加直观和交互式的学习体验。
全书共分3部分： 第1部分为基础知识（第1~2章），详细介绍人工智能在艺术创作中的应用以及AI生成图像技术的发展脉络；第2部分为功能应用（第3~5章），详细介绍Stable Diffusion的各种功能以及应用；第

"Spline作为一款轻量级3D设计利器，革新性地允许用户以2D设计的直观思维无缝过渡到3D创作领域，而无须深厚的3D软件基础。它聚焦于激发设计灵感，让用户能够迅速搭建出引人入胜的3D场景，轻松实现创意构想。
全书共分为7章，包括初识Spline，熟悉Spline的基本操作，3D模型的创建与编辑，材质与着色，灯光、相机与动画制作，交互动画的制作，以及团队协作与导出。每一章均采用理论知识+案例实战相结合的教学模式，确保知识吸收与技能提升并重。
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遥感技术广泛应用于气象、环境、农业和城市规划。偏振遥感技术通过测量光波偏振状态来提供独特信息，对精度要求极高。本书以一种特定的遥感仪器——多通道偏振辐射计为例，分析其影响精度的因素，提出定标模型，探讨提高偏振测量精度的方法。本书特别关注误差来源，提出控制未知参数误差容限的思路；设计定标测试方案，全面评估仪器关键参数。 本书适合对偏振遥感技术感兴趣的初学者及相关工程师等阅读和学习。

本书从分布式光纤温度传感技术的智能化发展趋势出发，结合实际应用场景中的具体需求，全面展示分布式光纤温度传感智能信息处理技术的内容。全书共6章，首先，介绍分布式光纤传感技术的发展历程、原理、系统结构及关键性能指标。其次，提出分布式光纤温度传感技术面临的主要问题。同时，结合实际应用场景的具体需求，开展相应的模拟实验和实地实验，测试提出相应方法的性能。最后，总结分布式光纤温度传感智能信息处理技术的性能及局限，并通过分析近年来分布式光纤温度传感技术的发展和应用，展望分布式光纤温度传感智能信息处理技术未来

本书从数据驱动决策与最优化角度出发，深入细致地阐述不确定环境下选址决策与优化问题中面临的一系列挑战，并提出相应的数据驱动鲁棒选址优化建模方法。主要内容包括基于有限概率分布信息的数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法、基于决策依赖型结构化数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法以及基于时间序列预测模型的多阶段（分布）鲁棒选址优化方法等等。本书以相关企业实际供应链决策问题为背景，全面阐述不确定环境下数据驱动鲁棒选址优化建模框架及求解算法，不仅丰富了选址优化建模理论，而且为企业提升选址与供应链运营决策质量提供了切实

《WPS Office AI智能化高效办公从入门到精通》以WPS Office AI软件为蓝本，从办公工作需求出发，由浅入深，并安排了丰富的职场案例，全面地讲解了WPS Office AI智能化办公相关功能的操作与实战应用。
《WPS Office AI智能化高效办公从入门到精通》以快速掌握WPS Office AI智能化办公为出发点，系统地讲解了WPS Office AI办公应用的各个AI功能模块。全书共6章，具体章节安排为：第1章 WPS Office AI 概述；第2章 W

全书共分为12章，首先介绍大模型的基础知识与发展历程，从神经网络的起源到大规模预训练模型的演化，再到Transformer、BERT与GPT等模型架构的深入剖析，帮助读者理解大模型的技术基石。其次详细解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在强化学习与模型架构上的核心技术，包括混合专家模型、动态学习率调度、分布式训练及高效推理优化策略等。再次聚焦于模型训练与开发实践，介绍API调用、上下文拼接、模型微调、知识蒸馏等关键技术，并结合DeepSeek实际案例展示其在数学推理、代码生成等