這是一本講解Cinema4D各項核心技術及運用的三維設計教程。全書共7章，第1～2章介紹了Cinema4D行業(yè)應用、軟件基礎知識與工作流程等，第3～5章展示了各種模型（文字模型、卡通模型和特效模型等）的制作方法和過程，第6章講解了Cinema4D常見材質(zhì)及環(huán)境的調(diào)節(jié)方法，第7章演示了兩個綜合應用案例的制作過程。閱讀本書

本書從零基礎用戶自學Java語言的角度出發(fā)，通過通俗易懂的語言、精彩有趣的實例介紹使用Java語言進行程序設計需要掌握的知識。全書共18章，分為4篇。其中基礎篇介紹數(shù)據(jù)類型、運算符等，提高篇介紹數(shù)組、面向?qū)ο缶幊獭�異常處理等，高級篇介紹Swing程序設計、線程等，項目篇介紹開發(fā)計劃管理系統(tǒng)。 本書結合具體實例講解知識，

本書為適應新工科復合型人才對計算思維和問題求解能力的要求而編寫。全書共12章，主要內(nèi)容包括：計算思維與問題求解，數(shù)據(jù)類型、運算符和表達式，簡單的C程序設計，選擇結構程序設計，循環(huán)結構程序設計，函數(shù)，數(shù)組，常用算法，指針，結構體，文件系統(tǒng)和人工智能經(jīng)典算法。本教材兼顧計算思維與程序設計基礎知識，注重問題抽象，通過問題案例

本書由直接參與Scala開發(fā)的一線人員編寫，深入介紹了Scala這門結合面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式的編程語言的核心特性和設計取舍。繼第4版后，時隔一年，本書迎來重大更新，內(nèi)容覆蓋Scala3.0，對新的縮進語法、并集類型、交集類型、枚舉、代數(shù)數(shù)據(jù)類型、上下文參數(shù)、特質(zhì)參數(shù)、擴展方法、類型族等都有詳細介紹。本書適合有一定編程經(jīng)驗的

本書是《程序設計基礎（C語言）》的配套實踐教材，全書共10章，內(nèi)容包括C語言概述、C語言基礎、順序結構程序設計、選擇結構程序設計、循環(huán)結構程序設計、數(shù)組、指針、函數(shù)、結構體、共同體和枚舉、文件系統(tǒng)等。本書適合作為高等院校理工科類C語言程序設計類課程的實踐指導書，也可作為C語言二級等級考試的實踐輔導用書，還可作為對C語言

本書以任務驅(qū)動的方式講解C語言的基礎知識和編程方法。全書共10個單元，包括認識C語言程序、C語言程序設計基礎、順序結構程序設計、選擇結構程序設計、循環(huán)結構程序設計、數(shù)組、函數(shù)、指針、結構體和文件、項目實訓ATM系統(tǒng)功能實現(xiàn)。附錄中介紹C語言中的關鍵字、常用字符與ASCII值對照表、運算符的優(yōu)先級和結合方向以及常用的C語

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個人應用擴展到企業(yè)級應用。由于像蘋果、Face

本書系統(tǒng)地闡述機器學習的數(shù)學基礎知識，但并非大學數(shù)學教材的翻版，而是以機器學習算法為依據(jù)，選取數(shù)學知識，并從應用的角度闡述各種數(shù)學定義、定理等，側(cè)重于講清楚它們的應用和實現(xiàn)方法。所以，書中將使用開發(fā)者喜歡的編程語言（Python）來實現(xiàn)各種數(shù)學計算，并闡述數(shù)學知識在機器學習算法中的應用體現(xiàn)。

本書結合了最新的深度學習技術應用成果，充分考慮了大學生的知識結構和學習特點，結合各個專業(yè)特點介紹了深度學習的基本概念及TensorFlow框架，以及深度學習在各個領域的具體應用。本書為高職高專院校深度學習基礎課程教材重點介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、TensorFlow環(huán)境使用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、遷移學習等內(nèi)容。

本書從強化學習的基礎知識出發(fā)，結合PyTorch深度學習框架，介紹深度強化學習算法各種模型的相關算法原理和基于PyTorch的代碼實現(xiàn)。作為一本介紹深度強化學習知識的相關圖書，本書介紹了常用的強化學習環(huán)境，基于價值網(wǎng)絡的強化學習算法和基于策略梯度的強化學習算法，以及一些常用的比較流行的深度強化學習算法（如蒙特卡洛樹搜索