本書(shū)首先從工程導(dǎo)入軟件測(cè)試；其次從軟件測(cè)試與軟件生命周期的關(guān)系，循序漸進(jìn)介紹軟件測(cè)試的內(nèi)容；最后從軟件質(zhì)量的角度闡述軟件質(zhì)量保證體系，明確軟件測(cè)試與軟件質(zhì)量保證的關(guān)系，旨在為軟件行業(yè)培養(yǎng)其需要的軟件測(cè)試人才。本書(shū)配套有完整的課程資源，包括課程標(biāo)準(zhǔn)、教學(xué)大綱、教學(xué)課件等。

本書(shū)介紹典型控制系統(tǒng)的性能要求及控制設(shè)計(jì)的基本方法，并給出相應(yīng)的仿真與分析。全書(shū)共6章，第1～4章從經(jīng)典控制設(shè)計(jì)和魯棒綜合控制策略這類(lèi)可推廣至常見(jiàn)的二階系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)方法開(kāi)始，以柔性系統(tǒng)的特性與特殊控制問(wèn)題為例，向讀者展示兩種控制方案在類(lèi)似柔性系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。第5、6章介紹一種非線性控制方案，給出一種高精度要求的空間

本書(shū)從計(jì)算機(jī)系統(tǒng)安全技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用特點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，全面展示硬件安全、系統(tǒng)安全以及系統(tǒng)服務(wù)漏洞防御等關(guān)鍵內(nèi)容。全書(shū)分為三篇共十一章，第一篇從硬件木馬和側(cè)信道展開(kāi)分析：首先，分析硬件安全中存在的攻擊手段和方法，并給出基本的防護(hù)方案；其次，分析側(cè)信道攻擊與防御，并著重對(duì)側(cè)信道攻擊的防御方法及測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行

本書(shū)從哲學(xué)與科學(xué)視角闡釋了教育的可計(jì)算性，對(duì)計(jì)算教育學(xué)的理論體系、研究方法、研究范式等內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，圍繞場(chǎng)景計(jì)算、主體計(jì)算、服務(wù)計(jì)算和計(jì)算教育倫理四大核心任務(wù)，側(cè)重于將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與人工智能驅(qū)動(dòng)的研究范式相結(jié)合，旨在通過(guò)構(gòu)建多學(xué)科交叉的方法論體系，推動(dòng)提升教育服務(wù)質(zhì)效、創(chuàng)新人才培養(yǎng)方法、重構(gòu)教育研究與實(shí)踐路徑。本書(shū)始

《機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)原理與實(shí)踐應(yīng)用》系統(tǒng)闡述機(jī)器視覺(jué)技術(shù)體系，涵蓋基礎(chǔ)理論、硬件構(gòu)成、核心算法及行業(yè)應(yīng)用。首先，解析了機(jī)器視覺(jué)工作原理、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜及工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源的選型方法；其次，深入探討圖像分類(lèi)（主動(dòng)學(xué)習(xí)）、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像分割（經(jīng)典算法與深度學(xué)習(xí)）、缺陷檢測(cè)（汽車(chē)漆面/玻璃/鋰電池）等關(guān)鍵技術(shù)，以及Transf

在信息技術(shù)日新月異的當(dāng)代社會(huì)，計(jì)算機(jī)軟件已經(jīng)成為各行各業(yè)不可或缺的基礎(chǔ)工具。隨著軟件規(guī)模和復(fù)雜度的不斷提升，軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)也日益增多，如何高效、規(guī)范地進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)和項(xiàng)目管理成為了亟待解決的難題。本書(shū)從軟件工程的基礎(chǔ)知識(shí)入手，全面探討了軟件可行性與需求工程、軟件設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、面向?qū)ο蟮能浖�開(kāi)發(fā)、軟件實(shí)現(xiàn)與測(cè)試

本書(shū)涵蓋圖像處理與分析的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)操內(nèi)容，詳細(xì)介紹了PyCharm的下載安裝、多種第三方庫(kù)的導(dǎo)入、基于Tkinter和PyQt5的界面開(kāi)發(fā)、VisualStudio2010的下載安裝以及DLL函數(shù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)方法等內(nèi)容。通過(guò)豐富的實(shí)例，指導(dǎo)讀者利用Python軟件進(jìn)行多種圖像處理與分析的編程實(shí)踐，包括灰度圖像二值化處理、

本書(shū)主要介紹Python的基礎(chǔ)知識(shí)及程序設(shè)計(jì)方法，以Python程序設(shè)計(jì)的典型應(yīng)用作為學(xué)習(xí)和研究的對(duì)象，將內(nèi)容整合為學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、通信錄系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、銀行系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、學(xué)生信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4個(gè)項(xiàng)目。本書(shū)以“學(xué)-練-用-延”為主線，內(nèi)容安排由淺入深，螺旋式提升學(xué)生的學(xué)習(xí)、理解和遷移能力。此外，

大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModel，LLM）是人工智能領(lǐng)域研究和應(yīng)用的前沿焦點(diǎn)，現(xiàn)已成為人工智能發(fā)展的新方向和新一代人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施。本書(shū)較系統(tǒng)地介紹了語(yǔ)言大模型的基本內(nèi)容，主要包括發(fā)展語(yǔ)言大模型的三次熱潮、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、注意力機(jī)制、殘差鏈接與逐層歸一化、Transformer模型、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、LL

本書(shū)系統(tǒng)性地探討了數(shù)據(jù)中心智能調(diào)度的核心技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算概述、大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)要點(diǎn)，以及人工智能平臺(tái)的資源調(diào)度方法等內(nèi)容。同時(shí)，書(shū)中深入解析了云服務(wù)負(fù)載預(yù)測(cè)方法、可再生能源的自適應(yīng)管理方法、基于虛擬機(jī)整合的自適應(yīng)節(jié)能調(diào)度方法，以及MapReduce和Spark調(diào)度方法的實(shí)際應(yīng)用。此外，本書(shū)重點(diǎn)介紹了