文档处理与排版标准教程（Word+InDesign）

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• 深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow 2实践

  《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识，还囊括了注意力机制、序列到序列问题

  阮翀计算机21.9万字
• 文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）

  文心一言是百度推出的一款基于大语言模型的生成式AI产品，《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》详细介绍了其在不同领域的应用方法，是一本全面、详尽的文心一言使用指南。《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》共8章，依次讲解了文心一言的基础知识、创意写作、零基础绘画、数据分析、营销文案写作、职场百宝箱、求职招聘、教育教学、学生学习、编程辅助、生活顾问、插件、文心一言A

  姜旬恂 乔通宇编著计算机12.2万字
• 大学计算机基础标准教程Windows 10+Office 2016（实战微课版）

  本书以实用、够用为创作原则，以普及计算机使用方法为指导思想，在主流Windows10操作系统的基础上，用通俗易懂的语言对计算机的基础知识及基本应用进行详细阐述。全书共9章，包括计算机的发展历史、系统组成、硬件设备、Windows10的基本操作、个性化设置、文件与文件夹的管理、系统自带工具的使用、三大办公组件的使用、多媒体技术的应用、计算机网络与信息安全、网络新技术等。除了详细的说明与操作外，还

  钱慎一编著计算机9.9万字
• UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）

  《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》围绕UI设计进行编写，以理论+实操为编写原则，用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》共9章，内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时，穿插了大量的实操案例，第1～8章结尾还安排了实战演练

  魏砚雨 孙峰峰编著计算机6万字
• 大话机器学习：原理|算法|建模|代码30讲

  本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质，规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的到底是什么，为什么要这样做的通俗理解。尽可能

  叶新江编著计算机17.3万字
• WPS Office高级应用与设计标准教程（计算机等级考试二级·实战微课版）

  本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对WPS文字处理、电子表格、演示文档三大板块进行全面讲解。全书共12章，主要内容包括WPS综合应用基础、PDF文件的查看及处理、常规文档的创建和编辑、长文档的高效编排、文档的校对与批量处理、WPS制表入门操作、公式与函数的应用、图形和图表的应用、对数据进行处理与分析、基本演示文稿的创建、动态交互式演示文稿的创建、演示文稿的放映与输出等。知识点全面覆盖《全

  韩丽 张旭编著计算机9.3万字
• 文档处理与排版标准教程（Word+InDesign）

  本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目，以便增强学习效果，使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章，内容分为Word和InDesign两部分：Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、

  宋翔编著计算机9.9万字
• 测试设计思想

  测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

  周海旭编著计算机20.4万字
• 深度强化学习理论与实践

  本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

  龙强 章胜编著计算机12.5万字