片上系统设计思想与源代码分析

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下最新的基于Python3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。全书共分为4部分，分别如下。入门篇：包括对全书核心概念的指南性介绍，

《Oracle从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了使用Oracle19c进行数据管理的各方面技术。全书分为4篇，共21章，内容包括Oracle19c概述，Oracle体系结构，Oracle管理工具，SQL*Plus命令，SQL语言基础，PL/SQL编程，过程、函数、触发器和包，管理控制文件和日志文件，管理表空间和数据文件，数据表对象，其他数据对象

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参

随着人机交互和AI技术的快速发展，设计师需要从基于屏幕的图形用户界面设计思维，转变为空间交互及智能交互的设计思维。本书从设计师要懂技术的原因讲起，引导设计师结合技术去思考设计，并针对跨设备交互设计、基于AI的设计及各种传感技术（姿态和手势识别、人脸识别和追踪、眼动追踪等）进行解读与案例分析，帮助设计师更好地应对未来的工作挑战。

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析

本书共分为11章，将从源码角度入手，由浅入深分析Vue3框架的核心逻辑。首先通过极简demo引出Vue3框架核心思想，其次结合源码分析Vue3框架核心逻辑的实现原理，最后介绍Vue3框架常用命令、组件等底层实现逻辑。帮助读者深入理解Vue3框架的内部实现原理与运行逻辑，理解Vue3框架语法，揭开藏在表面的内容，让开发者能知其然还能知其所以然。本书面向有Vue开发经验和熟悉框架开发的前端

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLA

本书以Python的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习Python的编程基础和实际应用。本书共17章，可分为4部分。第一部分Python编程环境搭建和Python的基础知识（第1~6章）、第二部分数学运算（第7~9章）、第三部分绘制图像（第10~12章）、第四部分办公自动化（第13~17章）。本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。