本書共八章，介紹了通過關鍵詞描述生成圖像、用文字生成圖像的典型案例、使用“生成填充”功能移除對象或繪制新對象、制作各種文字廣告特效、為矢量圖像重新著色以及PSAI工具的運用技巧等內容。

本書從學術思想源流、臨床診療特色、婦科病的診療思路、處方用藥總結、典型病案分析等方面匯總吳作君老醫(yī)師的臨證經(jīng)驗，力求呈現(xiàn)吳老的學術思想。

專注工作、努力銷售夢境的佩妮，終于要接受年度調薪面談了。她在夢境行業(yè)還能怎樣更進步？她能否向老板提出自己希望投入與成長的方向？正當佩妮苦苦思索時，老板達勒古特忽然派她前往顧客投訴部門出差，了解顧客的苦惱與真正需要。她吃驚地發(fā)現(xiàn)，有個投訴理由是“請不要搶走我的夢”？而另一名“清醒夢”顧客的投訴，竟然是夢境打亂了生活里的現(xiàn)實分界。佩妮決定正式啟動“找回不再做夢的人”計劃，好好研究老顧客的夢境日記。問題是，在清醒與蒙眬邊緣的夢境殘影到底該怎么解讀？又要怎么說服客人再次入夢呢？韓國現(xiàn)象級暢銷小說、系列銷

本書精編了大量外科學不同領域的臨床經(jīng)驗處方，涉及普通外科、骨外科、肝膽外科、泌尿外科、神經(jīng)外科、肛腸外科和心血管外科，同時概括介紹了所治療疾病的診斷要點、鑒別診斷、治療原則、一般治療和藥物處方。

“方言文化進課堂”是近十多年來出現(xiàn)的新現(xiàn)象，不僅涉及語言文字領域普通話與方言的關系，還關聯(lián)教育、文化、新聞、社會治理等多個領域。本書以歷時九年的語情監(jiān)測為基礎，從地域差異、組織差異、層次內容差異、校內外關聯(lián)差異等線索切入，對各地開展“方言文化進課堂”的狀況及特點做了全景式梳理，并對“方言文化進課堂”的基本要素以及方言社會使用的若干問題提出了自己的思考。

流程設計原理與方法是抽象的，人們參加完流程設計相關培訓課程之后，往往還是覺得無從下手。 本書就是針對以上問題，聚焦如何開展高質量的流程設計，從理念、原理、方法、工具、案例系統(tǒng)的進行闡述，期待能夠讓這本書幫助讀者實現(xiàn)從懂到會的轉變。 本書所有的內容來自于作者實戰(zhàn)經(jīng)驗總結。企業(yè)高層管理者重點關注第一到五章，讓您掌握流程設計之道及總體的方法論；中層管理者、流程專業(yè)人員及業(yè)務專家，建議完整閱讀，做到流程設計高度與深度的結合。 期待本書幫助您：將最佳實踐轉化為卓越的流程設計，驅動業(yè)務實現(xiàn)高效運作，讓您從成

本書從股權制度、思維和觀念的轉變，到具體的架構設計、分配技巧與掌握控制權，再到融資退出與激勵，合伙人制度、股權思維、頂層設計、資本規(guī)劃，到股權分配、控制權、股權融資方法、股權激勵，再到并購重組、上市之路和市值管理，從觀點到實戰(zhàn)，全面解讀企業(yè)股權頂層設計的問題。

近年來，我國消費者追求生活審美和中國風審美的需求特點越來越凸顯，過去那種為產(chǎn)品本身的品質和功能而購買活動已經(jīng)升級為產(chǎn)品審美的附加價值而購買。因此，基于品牌審美的消費已經(jīng)成為了越來越普遍的現(xiàn)象。 《審美紅利》一書通過對審美消費現(xiàn)象的全面解讀與審美經(jīng)濟內涵的深度解析，揭示了審美紅利時代的全面到來。本書通過對消費端的時代變遷流量終結審美經(jīng)濟國潮崛起等市場經(jīng)濟現(xiàn)象的一一解讀，預示著審美經(jīng)濟將成為未來產(chǎn)品消費的重要力量，未來的產(chǎn)品經(jīng)營者和開發(fā)者都要全面重視審美價值在產(chǎn)品和品牌經(jīng)營中的重要意義。本書還從當今

本書以Python數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析作為中心，不求面面俱到，但求精練并強調實用性，注重提高學生應用Python解決實際問題能力的培養(yǎng)與訓練。全書內容共分三篇13章，第一篇先介紹Python開發(fā)環(huán)境，然后從Python數(shù)據(jù)類型、程序控制流程、函數(shù)、字符編碼與文件讀寫、面向對象的編程思想等方面介紹了Python編程的基礎內容；第二篇主要從網(wǎng)絡爬蟲、Scrapy爬蟲框架等方面介紹如何應用Python進行網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的采集；第三篇則是對采集到的數(shù)據(jù)進行分析，介紹Python中常用到的兩種數(shù)據(jù)結構Series

本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學習程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學習基礎知識；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成式對抗網(wǎng)絡、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡、強化學習、無監(jiān)督學習、TensorFlowLite移動端與嵌入式輕量級開發(fā)、TensorFlow.js智能前端開發(fā)等實戰(zhàn)應用內容；最后通過開發(fā)姿勢預測器和智能客服系統(tǒng)，講解Te