欢迎来到Midjourney的创意世界。在这里，我们将从简单的注册账户、熟悉操作界面开始，分步指导并演示基本的绘图步骤，通过文生图、图生图、图生文3种绘图方式的详细讲解，让绘图选择变得更加灵活。本书还会介绍Midjourney的众多交互指令，使用这些指令可以完成风格的预设、设定自定义参数、查看个人订阅信息或者寻求帮助等。另外，本书对22个较复杂的图像按钮分别做了示例展示，便于读者更快地理解。学习基础内容对于理解Midjourney的全部潜力至关重要。本书介绍了如何高效添加、修改、精简和整合关键词，这是本书的重点内容。本书从12个方面分析关键词并配以适用的场景描述，熟练运用这些关键词有助于解锁对画面控制的新维度，并让图像更具艺术表现力。进一步掌握13个高频参数的使用技巧，便能轻松地控制图像的质量、细节、风格以及图像的延续性，还可以简化Midjourney的出图过程。本书最后精选了6大设计领域的综合案例，展示了从概念到项目落地的整个工作流程中，Midjourney的各项功能指令和关键词的集成应用。另外，本书使用了逆向步骤分析以使讲解案例的过程更加丰富有趣。随书附赠万晨曦老师录制的420分钟Midjourney基础课程视频，讲解风格诙谐幽默，可以引领读者快速入门。让我们一起踏上这创造无限可能的数字艺术之旅吧。

本书共分为9章，第1章主要介绍企业采用云原生下的DevOps进行开发的作用和意义；第2章介绍Go语言在云原生下的基础及进阶，主要涉及工作中应该掌握的Go语言的知识点和基础概念（后续章节会有大量内容涉及Go语言开发）；第3章介绍如何用脚本语言开发云原生CI SDK；第4章主要介绍如何利用Go语言开发CD自动化发版工具；第5章介绍云原生的MySQL数据库选型及其与传统下的MySQL选型的对比；第6章介绍了Mesos SDK的概念和工作流，以及如何将MGR封装成一个Framework来运行；第7章简单介绍了Kubernetes的API简单源码分析，方便后续理解Operator开发工作；第8章介绍Kubernetes下的低代码化Operator开发工具KUDO；第9章介绍云原生监控DevOps实践。本书各章节的内容都是基于实践经验编写的。本书适合Go开发工程师、高级运维工程师运维开发工程师、SRE工程师使用。

这本编程思想指南，展示了一套独特而有趣的思路，促使你考虑如何才能将程序写好。书中的21条实用规则，各自都有专门的一章来讲解，刚入行的程序员能够从这些章节里面获得必b备的知识，编程老手也能够从中汲取灵感。这本书讲解的编程规则包括：尽量简化，但不要简化得太过分。良好的名称是最z佳的文档。让代码自己说话。别让bug蔓延。把复杂的东西控制起来。消除可能出现故障的情况。必须有三个用例才能泛化。运行不到的代码，是不管用的。从想要的结果出发倒着推，而不要从现有的代码出发正着推。有的时候，你就是要工作。头一条优化原则就是不要优化。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，往往同高效的检索算法和索引技术有关。学习和掌握数据结构的相关知识，使我们能够更好地运用计算机来解决实际问题。为了提高读者的学习效率，本书直接从各类竞赛真题入手，以精练而准确的语言、全面细致地介绍了信息学竞赛中经常用到的数据结构类型，包括链表、堆栈、队列、树、图等。本书精挑细选、由浅入深地安排了相关习题。考虑读者接受水平的差异，一般在引入新知识点的题目时，本书会提供该题目的完整参考代码，但随着读者对此知识点的理解逐步加深，后续的同类型题目将逐步向仅提供算法思路、提供伪代码和无任何提示的方式转变。此外，对于一些思维跨度较大的题目，本书会酌情给予读者一定的提示。 本书可以与《信息学竞赛宝典　基础算法》同步学习，也可以作为有一定编程基础的读者学习数据结构算法的独立用书。

本书使用Qiskit开源框架和IBM Quantum Experience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。本书内容由浅入深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序开始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBM Quantum Experience进行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资源库，使用Aer模拟量子计算机，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua运行Grover算法和Shor算法等重要内容。本书能够帮助读者学会使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同时结合Python编程实践来实现量子比特的可视化并深入理解量子门、贝尔态、量子线路等概念，进一步掌握在实践中使用量子算法的方法。

全书分为3篇，第1篇是基础入门篇，包括Go语言入门、Go语言编程基础、算法与数据结构基础、基本数据结构，系统介绍了Go语言基础知识、算法基础、栈、队列、链表等的基本原理，Go语言实现及面试题实战；第2篇是进阶篇，包括树、图两章内容，系统介绍了树与图数据结构的基本原理，Go语言实现及面试题实战；第3篇是高级篇，系统介绍了排序算法、搜索算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划算法、递归算法、常见机器学习算法等的基本原理，Go语言实现及面试题实战。本书还提供了完整的配套代码，同时为重难点知识提供了配套视频，帮助读者以最快的速度从零基础新手向算法高手进阶。

本书介绍了如何应用Python结合语言人文学科进行编程思维的培养，还分别结合语言文字的语义识别、诗词文体的聚类分析、知识图谱的构建、词云分析等主题进行了人工智能相关知识的阐述及应用。全书分为10章。第1章介绍使用计算机绘图模块呈现课文描述的语言场景。第2章介绍使用计算机语义识别技术识别图像。第3章介绍通过计算机聚类算法对不同的诗歌类别进行聚类。第4章介绍通过文本存取和随机匹配算法编写诗词大赛的随机组卷程序。第5章介绍通过Python构建诗歌相关信息的知识图谱，帮助读者进行自学与记忆。第6章介绍通过Python进行音频播放器的程序设置，进而便于学习与不断训练标准的朗诵技巧。第7章介绍通过Python实现课文的中英文互译。第8章介绍通过Python实现作文素材的收集与整理。第9章介绍通过Python的Qt界面实现简易的文本剪辑器，实现文本的复制和粘贴功能、文件的读取和保存功能。第10章介绍通过词云工具分析四大名著文本的用词频度。本书适合作为信息技术教师结合语言及人文课程对学生进行编程能力培养的教学用书，也适合作为对编程学习等相关领域感兴趣的读者的课外读物。

随着人工智能技术的高速发展和广泛应用，人工智能安全问题引发了人们的高度关注。本书介绍了人工智能安全的概念和范畴，并从理论技术、技术标准、产业生态、伦理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全问题及其治理策略和解决方法。除概述外，本书介绍了采用可信计算技术解决人工智能安全问题的方法，以及无人系统安全、基于类脑计算的强人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能应用安全、网络安全、人工智能安全可控的产业生态建设、人工智能安全标准与风险评估预警、人工智能法律伦理。总体来说，本书既概要地分析了人工智能安全问题的一般属性，又从不同角度和不同的典型应用领域分析了人工智能系统中特别的安全问题及其风险评估、预测、治理途径和解决方法。

这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重点是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念进行深入探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深入讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和开发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。

《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理，接下来的章节介绍了各种模型，包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括：逼近贝叶斯计算，通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建模，以及概率编程语言内部构件。最后一章深入讲述数学理论或扩展对某些主题的讨论，作为本书其余部分的参考。《Python贝叶斯建模与计算》由PyMC3、ArviZ、Bambi和TensorFlowProbability等软件库的贡献者撰写。