為什么一上網(wǎng)就想懟人？ 互聯(lián)網(wǎng)會讓人更易產(chǎn)生嫉妒與自戀嗎？ 打造互聯(lián)網(wǎng)人設能找到自我嗎？ 謠言為何瘋傳？ 層出不窮的網(wǎng)絡熱詞暗藏什么心理？ 為什么明明很累還是忍不住刷手機？ 哪些語言和思維習慣被互聯(lián)網(wǎng)悄然改變？ 本書深入剖析了互聯(lián)網(wǎng)空間中的心理特性，從心理學角度深入剖析了網(wǎng)絡社會中的行為模式。從個體層面到人際關系、文化

本書由淺入深，詳盡地介紹Bootstrap相關技術在Web開發(fā)領域的應用。本書以案例為主線，將理論與實踐相結合，旨在提升讀者的實踐能力，從而達到舉一反三的目的。 本書共9章，內(nèi)容包括響應式網(wǎng)頁設計、Bootstrap簡介、Bootstrap腳手架、Bootstrap頁面內(nèi)容、Bootstrap的工具類、Bootstra

本書為“十四五”普通高等教育本科省級規(guī)劃教材，針對網(wǎng)絡工程及其相關專業(yè)的計算機網(wǎng)絡原理與實驗課程而開發(fā)。 本書分為理論與實驗兩篇。其中，理論篇共7章，內(nèi)容包括計算機網(wǎng)絡概述、數(shù)據(jù)通信基礎、TCP/IP協(xié)議族、局域網(wǎng)技術、路由技術基礎、廣域網(wǎng)技術、Internet基礎與應用；實驗篇共3單元、19個實驗，內(nèi)容包括雙絞線的制

本書全面、系統(tǒng)地介紹Photoshop2021的基本操作方法和圖形圖像處理技巧，包括圖像處理基礎知識、初識Photoshop、繪制和編輯選區(qū)、繪制圖像、修飾圖像、編輯圖像、繪制圖形與路徑、調(diào)整圖像的色彩與色調(diào)、圖層的應用、文字的使用、通道的應用、蒙版的使用、濾鏡效果、動作的應用和綜合設計實訓等內(nèi)容。 本書主要章的內(nèi)容以

本書深入淺出地介紹Vue.js前端開發(fā)框架應用相關的技術，主要包括Vue.js基礎、數(shù)據(jù)綁定、指令、事件處理、樣式綁定、組件、路由、渲染方法等，邏輯嚴密，實例豐富，內(nèi)容翔實，可操作性強。本書還包含兩個實戰(zhàn)項目——“待辦事項”和“大學生志愿者服務”，幫助讀者更深入地理解Vue.js框架在項目開發(fā)中的應用。 本書可作為職業(yè)

本書全面系統(tǒng)地介紹了AfterEffectsCC2020的基本操作方法和影視后期制作技巧，內(nèi)容包括AfterEffects入門知識、圖層的應用、制作蒙版動畫、應用時間軸制作效果、創(chuàng)建文字、應用效果、跟蹤與表達式、摳像、添加聲音效果、制作三維合成效果、渲染與輸出及綜合設計實訓等內(nèi)容。 本書內(nèi)容的講解均以案例為主線，通過案

本書循序漸進地講解了使用FinalCutPro進行短視頻剪輯的方法和技巧，可以幫助讀者輕松、快速地掌握FinalCutPro的操作方法。全書共9章，主要內(nèi)容包括FinalCutPro的基本操作、剪輯技巧、添加音頻、添加字幕、轉場效果、動畫合成畫面調(diào)色、視頻輸出、項目管理及綜合實例等。 本書提供了案例配套素材及教學視頻，

本書針對BP網(wǎng)絡存在學習效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過擬合和網(wǎng)絡結構設計（主要指隱節(jié)點數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問題，在分析BP網(wǎng)絡結構和樣本集的復雜性對BP網(wǎng)絡泛化能力影響的基礎上，提出用"廣義"復相關系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質(zhì)量在內(nèi)的樣本集的復雜性；建立用含參數(shù)的檢測誤差E2表示BP網(wǎng)絡泛化能力的定

本書內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)科學基礎知識，介紹了數(shù)據(jù)科學的工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和探索、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)建模預測等技術，并通過文本、圖像、語音等前沿應用，引入人工智能技術在數(shù)據(jù)科學領域應用的新成果。全書設計收集了多個數(shù)據(jù)分析案例，采用Python及相關科學計算工具包介紹數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)的方法，幫助讀者通過實際應用理解數(shù)據(jù)科學

本書針對現(xiàn)有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據(jù)認知差異調(diào)整融合策略等問題，將擬態(tài)章魚的擬態(tài)特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態(tài)融合的思想。圖像擬態(tài)融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優(yōu)勢性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適