《移動端電商動態(tài)設(shè)計進階應(yīng)用（AfterEffects篇）》主要講解使用AfterEffects軟件進行移動端電商動態(tài)設(shè)計，全書分八大主題，內(nèi)容主要包括商品細節(jié)動效元素制作、熱賣寶貝光線動效制作、網(wǎng)店絢麗色彩動效制作、鉅惠商品自然動效制作、促銷季進度動效制作、藝術(shù)化修飾字體動畫制作、商品趣味主題動畫制作、大牌商品表現(xiàn)力

《UI設(shè)計技術(shù)與應(yīng)用案例解析》以案例為指引，以理論做鋪墊，全面系統(tǒng)地對UI設(shè)計的方法與技巧進行了講解。書中用通俗易懂的語言、圖文并茂的形式對Photoshop、Illustrator、MasterGo軟件在UI設(shè)計中的應(yīng)用進行了細致的剖析。全書共8章，遵循由淺入深、從基礎(chǔ)知識到案例進階的學(xué)習(xí)原則，對UI設(shè)計的基礎(chǔ)知識、

《網(wǎng)頁設(shè)計技術(shù)與應(yīng)用案例解析》以實戰(zhàn)案例為指引，以理論講解作鋪墊，對網(wǎng)頁設(shè)計的方法與技巧進行了講解，并用通俗易懂的語言、圖文并茂的形式對Dreamweaver在網(wǎng)頁設(shè)計中的應(yīng)用進行了全面細致的剖析。全書共10章，遵循由淺入深、從基礎(chǔ)知識到案例進階的學(xué)習(xí)原則，對零基礎(chǔ)學(xué)網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)頁設(shè)計基本操作、常見網(wǎng)頁元素及應(yīng)用、網(wǎng)頁

這是一本關(guān)于“高級/進階”算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖書，主要介紹了用于Web應(yīng)用程序、系統(tǒng)編程和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的各種算法，旨在讓讀者了解如何用這些算法應(yīng)對各種棘手的編碼挑戰(zhàn)，以及如何將其應(yīng)用于具體問題，以應(yīng)對新技術(shù)浪潮下的“棘手”問題。 本書對一些廣為人知的基本算法進行了擴展，還介紹了用于改善優(yōu)先隊列、有效緩存、對數(shù)據(jù)進行集群等

本書以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為背景，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)大棚綜合應(yīng)用系統(tǒng)。本書涵蓋了農(nóng)業(yè)學(xué)科、電子工程學(xué)科、計算機科學(xué)學(xué)科、數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科和機械工程學(xué)科等，將理論與實踐相結(jié)合，引導(dǎo)讀者在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下進行一系列的關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)大棚的實驗項目，從而實該系統(tǒng)。本書闡述了實驗進行原理、實驗過程等，讓讀者將理論與實踐相聯(lián)系進行系統(tǒng)的

本書在人工智能框架下，以數(shù)字圖像處理與計算機視覺為應(yīng)用背景介紹了模式識別的概念、原理、方法和典型應(yīng)用。全書共11章，內(nèi)容如下：緒論部分在人工智能的框架下探討了圖像模式識別在智能科學(xué)中的重要意義；第二章和第三章介紹了數(shù)字圖像處理中的像素級圖像特征分析方法和圖像模式識別中常用的局部特征計算方法；第四章到第十一章分別介紹了圖

Linux環(huán)境與程序設(shè)計作為智能醫(yī)療裝備技術(shù)專業(yè)的實踐性很強的專業(yè)拓展課程之一，結(jié)合專業(yè)人才培養(yǎng)需求和崗位任務(wù)要點編寫了Linux環(huán)境與程序設(shè)計實訓(xùn)手冊。本教材的主要目標(biāo)以任務(wù)驅(qū)動為基本教學(xué)方法，采用以項目實例吸引學(xué)生學(xué)習(xí)主動性和積極性的方法，通過演示給出學(xué)生理論知識點，反復(fù)講解重點內(nèi)容。以學(xué)生操作為主體，實例基礎(chǔ)部分

本書主要從數(shù)據(jù)機房的建設(shè)的總體規(guī)劃開始起筆，從機房選址，環(huán)境建設(shè)，機房各應(yīng)用系統(tǒng)的應(yīng)用需求，建設(shè)細節(jié)，從使用的角度來避免建設(shè)運維中的不確定性。從機房環(huán)境系統(tǒng)的實際運行情況，進行全方位的規(guī)劃闡述，并輔以實例參考，從機房環(huán)境建設(shè)，運維體系及環(huán)保節(jié)能各方面進行剖析，對從事信息機房建設(shè)及運維人員，望有所裨益。數(shù)據(jù)信息機房的運維

計算機視覺是人工智能技術(shù)體系中的發(fā)展較成熟的技術(shù)領(lǐng)域之一，其旨在創(chuàng)造一種具有與生物視覺相似的智能機器系統(tǒng)，因此其主要任務(wù)是通過對二維圖像的分析和處理，并獲得圖片中三維場景中的信息，在通過數(shù)據(jù)對比等方法實現(xiàn)對場景中的數(shù)據(jù)進行邏輯推理和跟蹤決策等功能。計算機視覺技術(shù)是人工智能的重要核心技術(shù)之一，目前我國計算機視覺技術(shù)水平已

室內(nèi)移動對象的位置信息包括當(dāng)前位置與移動軌跡兩個方面，目前提出的軌跡跟蹤模型大都將移動對象的軌跡定義為通過實內(nèi)定位設(shè)備感知的位置序列，也就是先定位，再形成軌跡。由于定位誤差不可避免，軌跡中包含的原始位置信息在空間上不一定連續(xù)，造成這種現(xiàn)象的原因是在定位時沒有考慮定位信息是在相鄰的位置產(chǎn)生的。本文基于位置指紋進行定位與軌