《秒懂短视频剪辑》 如何从短视频剪辑新手变高手？本书主要讲解短视频剪辑的各种方法和技巧，帮助读者快速上手短视频剪辑，创作出自己的作品。 本书共 5 章，包括认识剪辑、实用剪辑、后期美化、创意效果和综合案例等内容，收录了短视频剪辑的 60 多个常见方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明，帮助读者深入了解和高效掌握短视频剪辑。 本书内容从易到难，语言通俗易懂，适合短视频剪辑从业者，以及对短视频创作和后期剪辑感兴趣的初学者阅读。《秒懂短视频运营》 如何从短视频运营新手变高手？本书主要讲解短视频运营的各种方法和技巧，帮助读者快速上手短视频运营，创作出自己的作品。 本书共6章，包括新手入门、账号运营、内容运营、流量运营、商业变现和危机处理等内容，收录了60种短视频运营常见问题的解决方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明，帮助读者高效了解和掌握短视频运营方法和技巧。 本书内容从易到难，语言通俗易懂，适合短视频运营从业者，以及对短视频创作和运营感兴趣的初学者阅读。《秒懂短视频拍摄》 如何从短视频拍摄新手变高手？本书主要讲解短视频拍摄的各种方法和技巧，帮助读者快速上手短视频拍摄，创作出自己的作品。 本书共7章，包括认识拍摄，拍摄设备，取景、构图与用光，运镜技巧，创意拍摄，记录生活和商业拍摄等内容，收录了47个短视频拍摄的常见方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明，帮助读者高效了解和掌握短视频拍摄。 本书内容从易到难，语言通俗易懂，适合短视频拍摄从业者，以及对短视频创作感兴趣的初学者阅读。

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人类意识与人工智能

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 本书是在原有第三版基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分十四章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于轨迹规划的滑模控制、基于传感器和执行器容错的滑模控制、基于事件驱动的滑模控制、主辅电机的协调跟踪滑模控制和具有控制输入延迟的滑模控制。每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。 本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

《Python分布式机器学习》本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案，主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

现在的孩子们生长在智能信息时代，自小便接触、使用各种智能信息产品。在他们的世界里，各种智能信息产品似乎与生俱来就是生活中不可或缺的一部分内容。目前，人工智能相关课程正在逐渐纳入中小学课程体系。智能时代将会给人类的生活带来极大的便利，但是智能时代也会给人类带来很大的挑战。为了迎接未来，我们需要了解过去；也需要努力学习智能技术的相关知识，更好地为未来做准备。 本书适合小学高年级以上、初高中学生阅读学习，小学低年级的小朋友可以在家长的陪同下阅读。本书也适合作为普通读者的人工智能科普读物，适合所有对人工智能感兴趣的普通读者。

本书介绍面向多Agent的编程（MAOP）的主要概念和技术，并结合JaCaMo开源平台进行实践。MAOP提供了一种基于三个维度的结构化方法，本书详细讨论这三个维度：Agent维度，用于设计个体（交互）实体；环境维度，支持共享资源的开发，实现与现实世界的联系；组织维度，构建自治Agent和共享环境之间的交互。本书还讨论了MAOP与现有技术和应用领域的集成，包括移动计算、基于Web的计算和机器人技术。zui后，从MAOP的角度探讨了与人工智能相关的经典问题，并讨论了面向Agent的软件工程方法。

ChatGPT 的成功让许多职场“打工人”第一次意识到，AI 不再是实验室中可望而不可即的空中楼阁，而是一种可以真真切切地影响和改变自己的工作方式的技术力量，被AI 取代的焦虑感也随之而来。实际上，这种担心是没有必要的。正如历史上每一次技术革命一样，新技术的出现往往会改变工作方式和工作内容，但它们同时也会创造出新的机会和挑战。与其惶恐不安，不如抱着开放和积极的心态去研究和学习AI，利用它为工作赋能，协助自己在职场上占据先机。 本书就是一本专门为办公人员编写的AI 工具应用教程，精选了20 余款实用的AI 工具，通过精心设计的案例讲解如何运用它们实现高效办公。

本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题，在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性，从而引出混淆矩阵、ROC曲线、AUC评分等概念。接下来的3章介绍卷积神经网络、迁移学习、循环神经网络等问题，这些内容在工业实际项目中占据核心地位，值得大家多写代码、多实践。