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SLAM的自主路径导航系统。书中详细介绍了各种经典路径规划与决策算法的背景、原理、实现步骤及实际应用，通过丰富的案例分析和综合实战项目，给出了详细的编程实现和优化技巧，是路径规划和人工

本书的核心理念是“以基础为本，以AI为用”。本书将从Python最基础的语法与数据类型讲起，逐步深入到程序结构、函数、文件操作等核心内容，最终引导读者理解面向对象编程和第三方库的应用。在每一章的学习中，读者不仅会通过传统示例和习题巩固知识，还会看到如何借助AI工具辅助代码编写、调试优化和学习拓展。但教材始终强调：AI是辅助者，而非替代者。扎实的编程基础与独立思考能力，才是读者在技术浪潮中立足的根本。

本书采用案例驱动、任务驱动、工程化实训等方法，理论与实践相结合，系统地介绍了使用Python语言进行程序开发的基本知识、相关理论、关键方法和技巧。
全书共7 章，第1～2 章介绍Python 编程基础知识，包括Python 编程环境搭建、数据类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构、异常处理等；第3 章通过7 个编程案例，介绍了Python 在数学计算、信息管理和数据可视化等三个领域中的应用方法和技巧；第4 章介绍函数相关的概念和理论，并结合综合案例讲解函数在编程实践中的应用方法；第

本书选取了CNN网络中的VGG19架构，详细介绍了AI风格迁移的复现和参数微调过程，通过具体绘画创作任务，分析了AI与人类在观察、表达、鉴赏等环节的异同，进而对AI技术在艺术创作领域的潜力及未来绘画艺术的发展方向进行了推论，旨在为艺术家提供理论参考和实践经验。

每门学科都有其特定的一系列概念和术语。图像工程百科丛书参照近30年以来的“中国图像工程”综述系列所统计的图像工程发展情况，分门别类地、全面地介绍图像工程相关领域的名词和术语。 本书介绍图像工程中图像处理的相关概念和术语，共有8章和2个附录。前两章为绪论，其中第1章介绍图像，第2章介绍图像工程；后6章围绕图像处理六大研究方向展开，其中第3章介绍图像采集获取，第4章介绍图像投影重建，第5章介绍图像增强和恢复，第6章介绍图像压缩编码，第7章介绍图像信息安全，第8章介绍图像多分辨率处理；最后是两个参考附

本书全面、系统地介绍 Premiere 的基本操作方法及视频编辑技巧，内容包括初识 Premiere Pro 2022，视频剪辑，制作视频过渡效果，应用视频效果，调色、叠加与键控，字幕与滚动字幕，音频与音频效果，输出文件和综合设计实训。本书的主要章以课堂实训案例为主线，通过案例操作，读者能快速熟悉视频后期编辑思路。通过书中对软件相关功能的介绍，读者能够深入学习软件功能。实战演练和综合实训可以拓展读者的实际应用能力，提升读者的软件使用技巧。本书最后一章精心安排了影视设计公司的 6 个精彩的综合设计

本书是一本结合剪映与 AIGC 进行短视频处理的项目式教程，全面且系统地讲解了剪映常用功能和 AI工具的使用方法及实战案例，包括初识 AIGC 应用、剪映短视频处理快速入门、视频剪辑与 AI 智能编辑、画面效果与 AI 特效、调色效果与 AI 调色、字幕效果与 AI 字幕、音频效果与 AI 音频、合成效果与 AI 抠像、数字人与 AI 文案成片、综合案例实训等内容，可帮助读者熟练运用相关软件操作和设计技巧，高效进行短视频处理，独立完成任务。 本书知识全面、讲解详尽、案例丰富，理论联系实际，将剪映

随着万物互联以及智能时代的到来，软件的形态将发生巨大的变化。一方面，移动应用和移动互联网领域仍然 强力驱动人机交互、设备协同、智能化、安全性等方向的创新；另一方面，人工智能也同样驱动软件朝智能化、端 边云协同等方向演进。新技术、新场景下应用软件的开发对编程语言提出了新的诉求和挑战。 华为自研的仓颉编程语言作为一款面向全场景应用开发的现代编程语言，通过现代语言特性的集成、全方位的 编译优化和运行时实现，以及开箱即用的工具链支持，为开发者打造了友好开发体验和卓越程序性能。本书主要介 绍仓颉编程语言开

基于图像视频的三维建模是3D数字技术的核心内容，可以重建真实3D场景和人物，广泛应用于机器人及自动驾驶等领域，属于跨学科研究领域，具有很高的研究和应用价值。本书围绕图像视频三维建模的最新研究技术和方法展开，重点关注具有挑战性问题进行了系统研究和介绍，包括3D物体建模、3D人脸面部建模、3D人体姿态建模及通用建模的相关学习算法，是一本系统介绍三维建模先进方法的研究专著。本书中描述的所有算法都来自我们的研究成果，与最先进方法进行了比较，验证了有效性和先进性。本书将使人工智能及信息计算机等领域的研究人

随着大语言模型（LLM）技术的突破，人工智能正从"语言专家”演变为具备行动能力的 智能体。大语言模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体革新了传统 GUI 的自动化方式，不 再依赖脚本或规则，而是通过自然语言理解、屏幕解析和自主决策，高效、灵活地执行任务。 本书系统介绍这一新兴领域的发展背景、核心技术与应用场景，涵盖 GUI 智能体的架构设计、 数据采集，以及大行动模型（LAM）构建、关键评估指标和应用，帮助读者掌握 GUI 智能体 的完整方法论，并深入探讨 GUI 智能体当前面临的挑战与未来发展