本书详细介绍了图像处理的定义与图像处理技术的发展过程，阐述了图像处理的工作原理，涵盖了图像数字化、预处理、特征提取、分割、识别与分类等核心步骤；深入探讨了图像存储与变换技术，以及卷积神经网络在图像处理中的应用，为读者构建起坚实的理论基础；聚焦于图像去噪与增强技术，讲解了多种传统与基于深度学习的方法，如空间滤波、频域滤波以及DnCNN、Deep Bilateral Learning等前沿算法；细致剖析了图像超分辨率重建技术，包括传统方法与基于深度学习的解决方案，如SRCNN、ESPCN

本书围绕5G网络的基础架构与核心技术，系统梳理了移动通信的发展脉络与未来趋势。全书从1G到5G的演进入手，重点介绍了5G网络的三大组成部分：接入网、核心网与传输网，全面解析了分布式云、网络切片、网络安全等关键技术，并深入探讨了5G在物联网、智能制造、新型工业化等领域的应用场景。本书既关注理论，也结合产业实践与最新标准，为读者呈现了一个完整的5G知识体系和应用蓝图。
　　本书可作为高等院校通信工程、信息工程、网络工程及相关专业的教材与教学参考书，也适合通信、物联网、信息技术及相关

本书内容总体上分为三大部分。第一部分涵盖第1~9章，以C++语言的基础语法为切入点，系统讲解面向过程的程序设计，内容包括基本数据类型、流程控制结构、数组、指针、函数、编译预处理以及结构体、枚举类型和链表等核心知识点。第二部分为第10~13章，通过C++语言的应用实例，探讨面向对象程序设计的基本概念，如类与对象、继承与派生、多态以及模板等。第三部分为第14~16章，聚焦于C++语言的高级应用，其中第14章通过实例展示如何利用标准模板库（STL）简化代码并提升性能，第15章和第16章则聚焦于C

本书主要内容可划分为三大模块：1.系统基础与操作入门。包括操作系统安装与配置、常用命令与文本编辑器使用、用户与组管理、文件系统及磁盘管理。通过基础操作训练，帮助学生掌握UOS系统环境搭建与日常运维的基本技能。2.网络与安全管理。涵盖网络参数配置、防火墙策略管理及Shell脚本基础。重点培养网络环境部署能力与安全防护意识，为后续服务配置奠定网络基础。3.核心服务配置与管理。聚焦企业级应用场景，系统讲解NFS文件共享、Samba跨平台文件服务、DHCP动态IP分配、DNS域名解析、Apac

本书共分7章，其中，操作系统原理的五大管理功能主要分布在第1、3、4章介绍；Linux系统应用均采用任务驱动方式，便于在实训环境中采用融合教、学、做的“理实一体”模式实施教学；第7章作为网络服务器配置入门内容，还可分组模拟实际企业网络信息服务项目而采用角色扮演的方式组织实施。本书还提供了3个附录。其中，附录A提供了深入学习GRUB、Samba和Apache配置的详解；附录B可作为Linux常用命令的速览工具；附录C提供了涵盖本书全部知识点的练习题共计500题及其参考答案，便于课后练习、

本书共9章，包括人工智能演进与大模型崛起中的DeepSeek突破、本地部署DeepSeek-R1大模型、DeepSeek提示词设计技巧全解析、DeepSeek赋能高校学生成长路径、DeepSeek赋能高校科研、DeepSeek驱动WPS办公智能化变革、DeepSeek与AI工具协同应用、智能体、人工智能伦理与法律。

本书共分为13章，主要内容有Revit基本操作；标高、轴网、梁、柱、基础、墙体、门窗、幕墙、楼梯、栏杆扶手、楼板、坡道、屋顶、场地与表现、房间、明细表的创建；模型导出以及族和概念体量的介绍；钢筋模型创建。本书以Revit2018中文版为操作平台，以实际项目为例，全面系统地介绍了使用Revit进行建模设计的方法和技巧。

本书共分为6章，内容包括APPUI设计基础、APPUI设计的视觉要素、APPUI设计的常见风格、APP图标设计、APP模块组件设计、APP界面设计。其中，第4-6章给出了项目案例，并对项目进行了非常细致的理论解析和软件操作步骤讲解。

《深入理解信号与系统——信号、系统及推理（英文版）》由麻省理工学院电气工程与计算机科学系两位资深教授合著,内容源自该校历经二十余年教学打磨、持续优化迭代的“信号与系统”课程,是融合信号、系统与概率论知识的著作。本书突破传统教材仅聚焦确定性信号与系统的局限,系统整合并拓展了信号与系统的时域分析、频域分析及概率论基础内容,将三大知识模块深度融会贯通。书中先介绍信号与线性时不变系统、概率论等先修知识,再讲解状态空间模型、概率估计与假设检验,最后深入阐述宽平稳随机信号、功率谱密度及信号估计与检测,

本书系统介绍了人工智能技术的基础知识，全书共7章，分别为初识人工智能、人工智能应用案例、机器学习经典算法介绍、人工神经网络算法介绍、深度学习、AIGC基础与应用、人工智能产业现状和未来发展。本书为机器学习经典算法案例设计了编程实践。通过动手编程，读者对人工智能技术的认识能够从抽象的理论知识层面提升到具体的实际应用层面。
本书可作为高等院校人工智能、大数据、软件等相关专业的专业基础课程教材，也可作为其他计算机相关专业的选修课程教材，还可作为人工智能技术爱好者的自学用书。