《同时定位与建图的理论、方法及应用》对同时定位与建图（SLAM）的理论、方法及应用进行了全面的介绍。《同时定位与建图的理论、方法及应用》涵盖了基础理论、激光和视觉SLAM算法及产业应用三个方面内容。《同时定位与建图的理论、方法及应用》还通过线上资源提供代码和丰富的补充材料，以帮助读者更细致地掌握SLAM的技术要领。
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。《学习OpenCV 3(中文版)》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。《学习OpenCV 3(中文版)》可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
本书以中文版3dsMax2021为基础，结合V-Ray5,hotfix1（俗称VRay5.0）渲染器，全面讲解了3dsMax的各项重要技术。用194个案例，对3dsMax2021的基本操作、建模技术、
《中文版3ds Max 2021 自学教程》以中文版3ds Max 2021为基础，结合V-Ray 5, hotfix 1（俗称VRay 5.0）渲染器，全面讲解了3ds Max的各项重要技术。用194个案例，对3ds Max 2021的基本操作、建模技术、摄影机技术、灯光技术、材质和贴图技术、环境和效果技术、渲染技术、粒子系统和空间扭曲、动画技术等重要功能与技巧进行重点解析。每个重要的知识点都配有案例训练进行深度讲解，以帮助读者在学习后可以融会贯通、举一反三，从而制作出 多精美的作品。 附带学习资源，内容包括书中案例训练、学后训练、综合训练和商业项目实战的场景文件、实例文件和教学视频，PPT教学课件， 以及重要工具和技术的演示视频，读者在实际操作过程中有什么不明白的地方，可以通过观看视频辅助学习。此外，本书还特别赠送大量的场景模型、高清贴图、HDR贴图、IES文件、参考图和配色方
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本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。本书是本系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化+数学艺术+学术绘图+Python创意编程》“毫无节制”地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。本书包含8个板块共36章内容。前5个板块（共18章）专注于各种可视化手段，是可视化中的“术”；后3个板块（共18章）选取了18个话题来展示数学之美，是可视化中的“艺”，阅读这18章时，请关注每个可视化方案的创意思路、作图技巧、数学工具。
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《3ds Max 2018中文版完全自学手册》通过丰富的实例，深入浅出地介绍了3ds Max 2018的相关知识、操作技巧和应用实例。全书分为6篇，共22章（第19-22章为电子书，PDF文件和视频请
本书由Adobe产品专家编写，是Adobe InDesign 2022的经典学习用书。本书共15课，对于每一个重要的知识点都有具体的示例进行讲解，步骤详细，重点明确，能帮助读者尽快学会如何进行实际操作。本书主要包含工作区简介、熟悉InDesign、设置文档和处理页面、使用对象、处理颜色、编排文本、编辑文本、版面设计、使用样式、制作表格、置入和修改图形与图像、处理不透明度、打印及导出、创建包含表单域的PDF 文件、创建并联机发布版面固定的EPUB等内容。本书书语言通俗易懂，配有大量的图片，特别适合Adobe InDesign初学者使用。有一定Adobe InDesign使用经验的读者也可从本书中学到Adobe InDesign的大量高级功能和2022版本新增功能。本书适合作为各类院校相关专业的教材，也适合作为相关培训班学员及广大自学人员的参考书。
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知识图谱已被广泛应用于智能信息搜索、自动问答、决策分析等领域。本书以构建领域多层次知识体系支撑智能应用为目标，系统地介绍实体关系图谱、事理图谱和业务主题图谱构建过程中涉及的关键技术，如知识抽取、知识融合、知识存储、事件和场景抽取、事件模式库构建、事理规则挖掘、层次主题挖掘、动态主题挖掘、对象属性挖掘、主题要素关联挖掘等。此外，本书还提供丰富的案例，展现如何利用知识图谱实现领域智能应用。本书内容对于知识图谱研究和领域应用具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱和深度学习前沿热点，又适合在相关领域从事知识图谱应用开发的人员学习，还可以作为高等院校人工智能专业师生的参考教材。
