本书专注于AutoCAD中的AutoLISP编程，旨在帮助读者掌握AutoLISP编程技巧，提升AutoCAD操作的自动化能力，主要内容涵盖AutoLISP的基础概念、核心编程思想，以及在实际工作场景中的具体应用，包括图层管理、块操作、工作环境定制等。本书还提供了编写高效且可维护代码的建议，帮助读者避免常见的陷阱和错误

本书系统地介绍了天工CAD2025设计软件草图绘制、三维建模、工程图设计、装配体设计等方面的功能，内容讲解由浅入深、循序渐进。本书在介绍软件基本功能的基础上，通过一系列的设计实例介绍具体的操作步骤，其步骤详细清晰、图文并茂，能够指引读者一步步完成模型的创建，使读者可以快速地熟悉软件的功能。

全书分为11章，分别介绍了AutoCAD2026基础、基本绘图命令、高级二维绘图命令、图层设置与精确定位、平面图形的编辑、文字与表格、尺寸标注、图块及其属性、协同绘图工具、机械设计工程案例和建筑设计工程案例。为了配合高等院校师生使用本书，随书配赠了电子资料包，内容包含了全书实例操作过程AVI文件和实例源文件，以及专为老

本书内容涵盖分布式理论基础、大数据处理架构Hadoop、Hadoop分布式文件系统、基于Hadoop的数据仓库工具Hive、分布式数据库HBase、分布式计算框架MapReduce、基于内存的分布式计算框架Spark、分布式计算框架Flink、分布式协作服务ZooKeeper等大数据平台架构核心理论与重要组件，以及资源

本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的

本书主要分为3部分。第一部分为第1～5章，介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的基本概念、监督学习和无监督学习的主要算法、特征工程的技术，并探讨机器学习在通信网络优化中的应用，涵盖速率提升等无线网络优化方面的内容。第二部分为第6～8章，深入讲解深度学习与大模型、模型加速等高级技术，并探讨深度学习和大模型在通信网络优化中

本书遵循“理论筑基-技术支撑-应用实证-趋势前瞻”的逻辑框架，系统阐述教育情感计算的跨学科理论、技术体系与实践路径。全书共分为四部分：第一部分（第1～2章）奠定理论基础，剖析情绪情感核心概念、解析离散情感理论与多维模型，梳理技术发展路径，探讨教育场景中情感计算的挑战；第二部分（第3～7章）聚焦技术支撑，建立多模态数据分

本书详细讲解了基于Python语言实现自动驾驶路径规划与决策算法的知识，并通过具体实例展示了这些算法的使用方法。 本书共10章，依次讲解了Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、D*算法、D*Lite算法、RRT算法、其他路径规划算法、智能行为决策算法、基于SLA

稿件全面而深入地讲解了PythonWeb开发的主流框架Flask。稿件章节设置：开发环境和基础知识、适配移动端和PC端的响应式页面、如何基于业务需求进行数据库和表结构的设计、Flask开发框架的核心知识、缓存服务器、首页静态化处理、全文搜索和接口与性能测试等技术。稿件采用项目驱动的写作模式，稿件中并不以知识点的讲解为主