全書內(nèi)容包括7個(gè)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目細(xì)分為23個(gè)任務(wù)，內(nèi)容涵蓋單片機(jī)系統(tǒng)開發(fā)相關(guān)的知識(shí)與技能。通過(guò)學(xué)習(xí)這7個(gè)項(xiàng)目，希望讀者能夠借此進(jìn)入單片機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的大千世界，充分享受技術(shù)開發(fā)的樂(lè)趣。

本書分為10個(gè)項(xiàng)目，包括課程準(zhǔn)備、車輛行駛狀態(tài)顯示（輸入、輸出）、車輛數(shù)據(jù)類型選擇（選擇結(jié)構(gòu)）、車輛電池?cái)?shù)據(jù)監(jiān)測(cè)（循環(huán)結(jié)構(gòu)）、汽車銷售數(shù)據(jù)（數(shù)組）、模塊化設(shè)計(jì)（函數(shù)）、汽車數(shù)據(jù)間接顯示（指針）、汽車數(shù)據(jù)顯示（結(jié)構(gòu)體）、汽車數(shù)據(jù)文件的讀/寫操作（文件）、綜合任務(wù)：車輛數(shù)據(jù)收發(fā)模擬器。每個(gè)項(xiàng)目都設(shè)定了學(xué)習(xí)目標(biāo)，分解后的每個(gè)

本書介紹了計(jì)算方法中常用算法的應(yīng)用背景、基本原理、Python算法實(shí)現(xiàn)、案例分析及思政融合，力求做到算法原理淺顯易懂，算法步驟清晰明了，算法實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠，強(qiáng)化思政鑄魂育人。本書共八章，包括插值法、曲線擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、線性方程組的直接解法、線性方程組的迭代解法、方程求根、常微分方程初值問(wèn)題的數(shù)值解法、矩陣特征值

本書使用最新版本的Python3.x和TensorFlow2的人工智能暢銷指南的更新和擴(kuò)展版本。不僅提供了人工智能的介紹，更進(jìn)一步提供了讀者擁有探索智能應(yīng)用程序的神奇世界和創(chuàng)建自己的應(yīng)用程序所需的工具。包括七個(gè)新章節(jié)，介紹了更高級(jí)的人工智能概念，包括人工智能的基本用例、機(jī)器學(xué)習(xí)管道、特征選擇和特征工程、云上人工智能、聊

本書是作者研究和實(shí)踐人工智能算法的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。本書通過(guò)圖表、案例和示例代碼相結(jié)合的方式，介紹TensorFlow框架的相關(guān)知識(shí)，幫助讀者打好扎實(shí)的人工智能理論基礎(chǔ)，并將理論付諸實(shí)踐，通過(guò)“干中學(xué)”的方式讓讀者全面掌握復(fù)雜的算法理論。 本書共3篇。第1篇“TensorFlow基礎(chǔ)”，主要介紹TensorFlow的基本開發(fā)

本書首先介紹了3dsMax的基本操作，包括熟悉3dsMax操作界面、三維軟件工作流程；然后系統(tǒng)講解了工作中常用的各種建模方法，包括修改器建模、二維圖形建模，以及最重要的多邊形建模；接著講解了燈光與攝像機(jī)的建立與設(shè)置方法，在材質(zhì)與貼圖教學(xué)單單，詳細(xì)講解了材質(zhì)編輯器的使用方法，以及高級(jí)物理材質(zhì)的應(yīng)用技巧；后又對(duì)環(huán)境效果、場(chǎng)

本書系統(tǒng)地介紹AutoCAD2020中文版的功能和操作技巧，包括AutoCAD2020中文版入門知識(shí)、繪圖設(shè)置、基本繪圖操作、高級(jí)繪圖操作、圖形編輯操作、圖塊與外部參照、書寫文字與應(yīng)用表格、尺寸標(biāo)注、三維圖形基礎(chǔ)、獲取圖形對(duì)象信息、圖形打印與輸出、綜合設(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)等內(nèi)容。

本書共10章，內(nèi)容包括視頻后期制作基礎(chǔ)、Premiere的基本操作、剪輯視頻、應(yīng)用視頻效果、制作字幕與音頻、AfterEffects的基本操作、制作視頻特效、三維合成、渲染與輸出文件及綜合案例——制作“魅力鄉(xiāng)村”宣傳短片。本書設(shè)計(jì)了“疑難解答”“技巧提升”“提示”等小欄目，并且附有操作視頻及效果展示等。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)關(guān)鍵性技術(shù)。智慧城市、電網(wǎng)、軍事等重要物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景均依賴無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以支撐其大規(guī)模感知、協(xié)同等應(yīng)用。時(shí)間同步是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一時(shí)間基準(zhǔn)進(jìn)而支撐大規(guī)模應(yīng)用的基石。受限于有限的計(jì)算和電池資源，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間同步需在保證高時(shí)間同步精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)低能耗和低計(jì)算復(fù)雜度。本書圍繞無(wú)線傳感器

本書以統(tǒng)計(jì)/數(shù)學(xué)為出發(fā)點(diǎn),介紹深度學(xué)習(xí)必備的數(shù)理基礎(chǔ),講解PyTorch的主體架構(gòu)及最新的模塊功能,包括常見(jiàn)算法與相關(guān)套件的使用方法,例如對(duì)象偵測(cè)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、深度偽造、圖像中的文字辨識(shí)、臉部辨識(shí)、BERT/Transformer、聊天機(jī)器人、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)圖譜等。