本书面向高素质复合型新工科人才培养，以强化学生软件需求分析能力为核心目标，从软件需求定义讲到分析方法，再讲到结果，最后通过实例串联全书知识点。

本书共5篇，第1篇通过概述的方式明确什么是软件需求分析，并介绍软件需求开发的主要流程，以及如何写出高质量的软件需求规格说明书。第2篇通过对可视化需求建模进行分析与描述，让读者理解“图”在软件需求分析过程中的重要地位，并阐述如何从不同角度和层面获取功能需求。第3篇和第4篇分别详细阐述功能需求之外的数据需求和非功能性需求的获取，以完善软件需求

本书以软件生命周期为脉络，以软件安全风险评估、风险控制技术及软件安全评估指标、软件安全能力成熟度指标为引领，将安全理念、安全模型、安全方法与常见的软件过程模型相融合，系统介绍在软件开发的每个环节保障软件安全的原理和方法，包括安全需求分析、安全设计、安全编码、安全测试及软件部署运维中安全配置与软件加固等各环节的流程与常用方法，用于全面指导软件安全开发，树立软件开发人员的安全意识，以期减少或杜绝软件的安全问题，提高软件的抗攻击能力和安全可信度，助力软件在各领域、各行业的推广应用。本书适用于高等院校的

本书全面介绍了3ds Max、V-Ray、Photoshop基本功能及常见效果图的制作。本书从基本操作入手，结合了大量的可操作性实例，全面而且深入地讲述了3ds Max的建模、灯光、摄影机、材质、贴图、效果渲染和后期处理等方面的技术。每一章节分别介绍一个技术板块的内容，过程讲解丰富，通过每个知识点的案例训练，帮助读者轻松地掌握软件，避免了理论知识学习的枯燥。
本书以软件3ds Max效果图为主线，探讨三维建模技巧与创作灵感要素以及室内设计表达能力。通过本书的学习，读者可掌握室内设计中家装、

本书以中等职业学校数字媒体技术应用专业教学标准和1＋X动画制作职业技能等级（初级）证书标准为编写依据，有机融入岗位技能要求、国家专业教学标准、职业技能等级证书标准有关内容。全书分为五个模块，主要包括动画概述、Animate的基本应用、Animate动画的基本类型、Animate动画的综合表现、Animate的交互动画应用等知识技能。采用主题引导、任务驱动的编写方式，精心挑选和组织任务实例18个，强调学生动手操作和主动探究的能力，体现实际商业项目的典型应用和教学素养目标，并有机融入思政元素，在传授

本书介绍了插画的绘制方法和概念，并通过SAI和Photoshop两款软件进行插画绘制。本书分为三部分，第一部分是插画概念和传统插画基础；第二部分是软件基础，通过介绍SAI和Photoshop的基本用法，帮助读者解决软件使用问题；第三部分是软件应用案例，通过各类插画设计案例的绘画练习，帮助读者熟悉使用SAI和Photoshop绘制插画的流程，实现自由创作。 本书可供院校相关专业的学生使用，本书注重实用性，使读者学完本教材后都能够快速适应相应的工作。

本书根据教育部颁发的《中等职业学校专业教学标准（试行）信息技术类（第一辑）》中的相关教学内容和要求编写。本书的编写从满足经济发展对高素质劳动者和技能型人才的需求出发，在课程结构、教学内容、教学方法等方面进行了新的探索与改革创新，以利于学生更好地掌握本课程的内容，利于学生理论知识的掌握和实际操作技能的提高。本书以岗位工作过程来确定学习任务和目标，综合提升学生的专业能力、过程能力和职位差异能力，以具体的工作任务引领教学内容。本书共10章，通过30多个实用而经典的范例，循序渐进地介绍Maya的基本功能

阅读本书需要具备一定的Python语言编程基础知识。编者充分调研了行业、企业对人才技术技能的需求，将教学过程和企业深度学习模型的训练与部署、人工智能应用开发等生产过程衔接，与企业一线工程人员共同研究学生需要掌握的职业理论知识和技能，同时参照人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书要求，将证书和岗位需求充分融入本书。本书可作为高等院校人工智能相关专业的教材，也可作为有关专业技术人员的培训教材，还可作为广大深度学习技术爱好者及从事包含深度学习相关业务的智能制造、智能零售、智慧安防、智慧交通、智慧农业

本书首先介绍机器学习的矩阵代数基础, 包括线性代数基础、范数理论与投影映射、矩阵分解及应用、梯度矩阵; 然后介绍机器学习的概率与优化基础, 包含概率统计与信息论基础、凸函数、优化理论、迭代算法; 最后介绍几个经典的机器学习模型. 阅读本书需要微积分、线性代数和概率论与数理统计的基础知识.

本书以初学者的角度详细介绍Spark架构的核心技术，主要围绕Spark的架构、Spark的开发语言、Spark模块的主要功能展开；以IDEA为主要开发工具，CentOS为运行环境，采用理实一体化授课模式。本书内容包括Spark导论，Spark环境搭建与使用，Scala语言，Spark弹性分布式数据集，Spark SQL、DataFrame和DataSet，Kafka分布式发布-订阅消息系统，Spark Streaming实时计算框架，Spark MLlib 机器学习算法库，Redis数据库