本書通過系統(tǒng)化的理論講解與實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向的案例分析，幫助讀者掌握擴(kuò)散模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合應(yīng)用，探索其針對實(shí)際問題的解決方案。書中首先介紹了生成模型的發(fā)展史，特別是擴(kuò)散模型的起源和核心思想，為讀者學(xué)習(xí)后續(xù)章節(jié)奠定基礎(chǔ)；然后深入探討了擴(kuò)散模型在構(gòu)建決策智能體、結(jié)合價(jià)值函數(shù)等方面的應(yīng)用，還詳細(xì)講解了如何利用擴(kuò)散模型解決軌跡優(yōu)化和策

本書以開源硬件ArduinoUno開發(fā)板與ASRPRO核心板為載體，基于Mind+、天問Block圖形化編程環(huán)境，系統(tǒng)構(gòu)建“軟件編程—硬件實(shí)操—項(xiàng)目開發(fā)”的全流程 學(xué)習(xí)體系。全書涵蓋開發(fā)環(huán)境搭建與圖形化編程邏輯（如燈光控制、多媒體輸出控制）、傳感器模塊應(yīng)用與環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測（如雷達(dá)感應(yīng)節(jié)能燈、自動澆花系統(tǒng)）、信息顯示編程與

本書依托作者多年投身網(wǎng)絡(luò)安全教學(xué)實(shí)踐以及深耕物聯(lián)網(wǎng)安全研究的深厚積累，系統(tǒng)且全面地闡述了物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域的相關(guān)理論知識與技術(shù)要點(diǎn)。本書共6章，內(nèi)容豐富翔實(shí)，層層遞進(jìn)，首先介紹了物聯(lián)網(wǎng)安全的基礎(chǔ)知識，然后解析了若干物聯(lián)網(wǎng)安全事件，最后詳細(xì)闡述了物聯(lián)網(wǎng)終端安全、物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)認(rèn)證、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層安全、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層安全等內(nèi)容。本書從

本書是日本最具影響力的C語言入門教程之一，累計(jì)銷量超過120萬冊。全書共13章，包含243個(gè)可運(yùn)行示例程序與245張精心設(shè)計(jì)的圖表，能夠幫助初學(xué)者輕松入門，理解C語言細(xì)節(jié)。第2版在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行了全面修訂，緊貼當(dāng)下開發(fā)環(huán)境和規(guī)范，同時(shí)增加了新示例和更精確的解釋。

本書全面回顧和展望負(fù)載均衡技術(shù)的演進(jìn)，從歷史與技術(shù)的雙重視角，展現(xiàn)負(fù)載均衡如何從簡單的流量分發(fā)工具發(fā)展為應(yīng)用交付，并最終成為云原生架構(gòu)的核心—應(yīng)用引擎。 本書首先從負(fù)載均衡的概念講起，追溯它在互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量激增背景下的崛起，詳述從提升服務(wù)器處理能力到演化出鏈路負(fù)載均衡和全局負(fù)載均衡的歷程；然后介紹負(fù)載均衡向應(yīng)用交付的演

本書主要闡述切換系統(tǒng)安全控制問題的基本內(nèi)容與方法，介紹國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的最新研究成果，主要內(nèi)容包括：未知擾動下切換系統(tǒng)抗擾動安全控制，輸出和切換模式受攻擊下切換系統(tǒng)異步被動網(wǎng)絡(luò)安全控制，基于雙觸發(fā)、彈性觸發(fā)的切換系統(tǒng)主動網(wǎng)絡(luò)安全控制，基于受損數(shù)據(jù)預(yù)測的切換系統(tǒng)主動網(wǎng)絡(luò)安全控制，基于學(xué)習(xí)和智能算法的切換系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全控制，基

本書遵循“理論筑基-技術(shù)支撐-應(yīng)用實(shí)證-趨勢前瞻”的邏輯框架，系統(tǒng)闡述教育情感計(jì)算的跨學(xué)科理論、技術(shù)體系與實(shí)踐路徑。全書共分為四部分：第一部分（第1～2章）奠定理論基礎(chǔ)，剖析情緒情感核心概念、解析離散情感理論與多維模型，梳理技術(shù)發(fā)展路徑，探討教育場景中情感計(jì)算的挑戰(zhàn)；第二部分（第3～7章）聚焦技術(shù)支撐，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)分

本書內(nèi)容涵蓋分布式理論基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具Hive、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、分布式計(jì)算框架MapReduce、基于內(nèi)存的分布式計(jì)算框架Spark、分布式計(jì)算框架Flink、分布式協(xié)作服務(wù)ZooKeeper等大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)核心理論與重要組件，以及資源

本書圍繞“架構(gòu)能力進(jìn)階+AI技術(shù)落地后端”雙核心展開，共12章。本書的結(jié)構(gòu)主線體現(xiàn)了“架構(gòu)能力進(jìn)階”的過程，從架構(gòu)基本認(rèn)知入手，然后講解架構(gòu)分層、微服務(wù)架構(gòu)、分布式事務(wù)管理、高可用與異地多活架構(gòu)、性能優(yōu)化設(shè)計(jì)、可擴(kuò)展性優(yōu)化設(shè)計(jì)、架構(gòu)重構(gòu)，云原生架構(gòu)、服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)、無服務(wù)架構(gòu)，最后講解智能客服系統(tǒng)從0到1的實(shí)戰(zhàn)案例，助力

隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的突破，人工智能正從"語言專家”演變?yōu)榫邆湫袆幽芰Φ闹悄荏w。大語言模型驅(qū)動的圖形用戶界面（GUI）智能體革新了傳統(tǒng)GUI的自動化方式，不再依賴腳本或規(guī)則，而是通過自然語言理解、屏幕解析和自主決策，高效、靈活地執(zhí)行任務(wù)。本書系統(tǒng)介紹這一新興領(lǐng)域的發(fā)展背景、核心技術(shù)與應(yīng)用場景，涵蓋GUI智能體的