本書以當(dāng)前AI繪畫領(lǐng)域熱門的AI繪畫工具StableDiffusion和Midjourney為例,全面系統(tǒng)地講述了它們的應(yīng)用方法、繪畫技巧,以及在游戲美術(shù)設(shè)計領(lǐng)域中的實戰(zhàn)應(yīng)用。 全書共分11章,第1~4章介紹了游戲美術(shù)設(shè)計和AI工具原理方面的基礎(chǔ)知識;第5~9章介紹了StableDiffusion和Midjourney
本書是根據(jù)教育部對高等學(xué)校計算機公共基礎(chǔ)課程的教學(xué)基本要求編寫的。全書分為7章,主要內(nèi)容包括:第1章介紹了計算機的基本知識和基本概念、計算機的組成和工作原理、信息在計算機中的表示形式和編碼;第2章介紹了廣泛使用的計算機新技術(shù),包括云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等內(nèi)容;第3章介紹了操作系統(tǒng)基礎(chǔ)知識;第4章介紹了辦公自動
本書是鄧安遠、楊焱林教授主編的《大學(xué)計算機基礎(chǔ)(第3版)》(北京大學(xué)出版社)的配套教材,用于指導(dǎo)學(xué)生實驗教學(xué),也可以作為學(xué)生課后學(xué)習(xí)的參考教材。本書分為兩大部分。第一部分為實驗指導(dǎo)部分,內(nèi)容包括指法練習(xí)和文字錄入、Windows操作系統(tǒng)的使用、文字處理基本操作、電子表格基本操作、演示文稿基本操作、Raptor編程設(shè)計、
本書以珠海極海半導(dǎo)體有限公司設(shè)計生產(chǎn)的APM32E103微控制器為例,詳細講解了ARMCortex-M3處理器內(nèi)核的基本原理及APM32E103微控制器的外設(shè)接口、SDK庫和編程。主要內(nèi)容包括ARMCortex-M3處理器內(nèi)核、APM32E103微控制器及SDK庫、通用輸入輸出、中斷和事件、定時器、USART接口、I2
"本書是一本以項目為導(dǎo)向,結(jié)合微課視頻資源的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教材。本書主要包括項目準(zhǔn)備及網(wǎng)線制作與雙機直連、組建局域網(wǎng)、添加靜態(tài)路由、配置動態(tài)路由、實現(xiàn)VLAN間通信、部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換、協(xié)議分析、無線局域網(wǎng)搭建以及接入廣域網(wǎng)等內(nèi)容,涵蓋了計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的多個關(guān)鍵主題。本書旨在通過一系列精心設(shè)計的項目和實驗,讓
"《StableDiffusionAI繪畫從新手到高手》是主講如何使用StableDiffusion軟件的技術(shù)手冊。全書共8章,包含軟件界面、文生圖、圖生圖、Lora模型、ControlNet應(yīng)用、OpenPose應(yīng)用、3D骨架模型編輯、ADetailer應(yīng)用、AnimateDiff動畫視頻生成等內(nèi)容。《StableD
"《循序漸進Vue.js3.x前端開發(fā)實踐》由一位擁有豐富前端開發(fā)經(jīng)驗的架構(gòu)師撰寫,旨在通過詳盡的理論知識講解和豐富的實踐練習(xí),幫助初學(xué)者深入掌握Vue.js框架,并能夠獨立開發(fā)商業(yè)級別的Web應(yīng)用程序。本書分為14章,內(nèi)容涵蓋Vue.js的基本概念、模板語法、組件使用、用戶交互處理、動畫效果實現(xiàn)、腳手架工具Vite的
"本書深入貫徹1+X職業(yè)技能等級證書——物聯(lián)網(wǎng)安裝調(diào)試與運維(中級)的核心精神,旨在為讀者提供一本具有實際操作指導(dǎo)意義的專業(yè)教材。作為該**證書的配套教材,本書的編寫理念是構(gòu)建一個以實際項目為驅(qū)動、以讀者興趣為導(dǎo)向的現(xiàn)代化課程體系。本書精心策劃了5個貼近現(xiàn)實的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景,包括新能源工廠智慧園區(qū)系統(tǒng)設(shè)計、智能生產(chǎn)終端
"JavaScript是開發(fā)Web前端必須掌握的編程語言,《JavaScript前端開發(fā)案例教程:微課視頻版》以真實的項目需求為導(dǎo)向,循序漸進、深入淺出地講解JavaScript開發(fā)技術(shù)。每章均由知識點講解、案例實踐、面試題和學(xué)科競賽題四部分組成,并配套提供案例源代碼、PPT課件、課后習(xí)題答案、微課視頻、教案、教學(xué)大綱
"本書旨在幫助讀者理解開源大語言模型的架構(gòu)、訓(xùn)練和推理過程,以及相關(guān)的源代碼。主要研究對象是Meta開源的Llama模型。本書從PythonNumpy實現(xiàn)單層感知機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,逐步講解了如何實現(xiàn)Transformer模型和Llama模型。此外,本書還介紹了增量預(yù)訓(xùn)練模型、監(jiān)督微調(diào)和人類反饋強化學(xué)習(xí)等模型訓(xùn)練過程。對