本书主要介绍原型 Petri 网、知识 Petri 网、带有优先级的时间 Petri网，用于对有限状态并发系统控制流、安全多方计算协议、多处理器抢占式实时系统等在一定层级上的抽象建模，如刻画并发、选择、冲突、多方交互、多方认知过程、（抢占式）资源分配、事件的实时性约束等。本书介绍的计算树逻辑、知识计算树逻辑、时间计算树逻辑等可以用于规约这些系统所关注的设计需求，如无死锁、公平性、隐私性、可调度性、最坏执行时间等。本书重点介绍使用这些 Petri 网模型验证以上时序逻辑的算法。另外，本书介绍简化有序二叉决策图，介绍如何将其用于表达 Petri 网的状态、状态间的迁移关系及状态间的等价关系，并将其应用于计算树逻辑与 知识计算树逻辑的模型检测上。

本书分为三部分：第1部分介绍代码的整理（微型重构）；第二部分讨论如何将整理工作整合到开发工作流程中；第三部分深入探讨什么是软件设计、软件设计如何驱动软件开发和运营成本以及软件开发和运营成本又如何驱动软件设计、投资软件结构与不投资软件结构之间的权衡是什么、我们可以利用哪些经济和人文原则来决定是否以及如何改变软件结构。

本书提供了适应性设计（AD）的全面研究，从构思概念、开发方法和应用到AD的真实世界产品设计，通过扩展AC的设计和物理产品的实用性，可以实现实质性的益处。AD的主要元素包括合理化的功能结构、可适应的产品架构、可适应接口和适应性评估。AD原则的关键方面是适应性，包括设计适应性、产品适应性、一般适应性和特定适应性，以及适应性的建模和评估。对这些方面的详细讨论是为了理解AD。还描述了在软件中实现AD和设计应用的方法、工具和技术。包括AD的应用示例，以说明如何在实际产品设计中使用AD。*后，强调了人工智能、大数据、物联网、云技术等先进技术以及元宇宙和Web3.0时代AD的未来发展。

随着数据存储技术、网络技术和云计算技术的快速发展， 数据正以前所未有的速度在不断地增长和积累。在各种实际应用中， 需要处理的数据量越来越大。 而样例选择就是从包括冗余或噪声的海量数据中选择重要数据的技术， 是机器学习的重要数据预处理步骤， 对后续学习算法的训练及性能有很大的影响. 在机器学习中， 样例选择有两种场景：一是主动学习场景， 二是监督学习场景. 《机器学习中的样例选择》结合作者及研究团队近年来关于样例选择的研究成果， 系统介绍了两种场景下样例选择的理论和方法以及两种场景下样例选择之间的区别与联系。另外，《机器学习中的样例选择》内容涵还盖了样例选择的最新研究进展。

《循序渐进Spark大数据应用开发》结合作者一线开发实践，循序渐进地介绍了新版Apache Spark 3.x的开发技术。全书共10章，第1章和第2章主要介绍Spark的基本概念、安装，并演示如何编写最简单的Spark程序。第3章深入探讨了Spark的核心组件RDD。第4章讲解了Spark集群管理，帮助读者理解任务提交与执行的基本原理。第5章介绍了Spark SQL，这是处理结构化数据的基础工具。第6章展示了Spark Web UI，通过界面化的方式了解Spark集群运行状况。第7章和第8章分别介绍了Spark流式数据处理框架Spark Streaming和Structured Streaming。第9章和第10章则分别介绍了业界流行的机器学习和图计算处理框架MLlib和GraphX。书中各章节还提供了丰富的实战案例和上机练习题，以便读者在学习的同时进行实际操作，迅速提升动手能力。《循序渐进Spark大数据应用开发》技术先进，案例丰富，适合对Spark大数据应用感兴趣的学生、大数据开发人员及架构师使用，也可作为培训机构和高校大数据课程的教学用书。

本书是介绍Arduino基础入门以及应用的权威手册，适合新手入门使用，也适合有经验的开发者查漏补缺。第1章从最基础的Arduino开发环境搭建讲起，第2章着重讲解了Arduino所用开发语言的基础语法，第3章讲解了用代码实现数学运算。后续各章则通过一个个应用场景将各个技术点逐一展开介绍，不但提供了完整的代码，而且详细解释了涉及的技术原理。本书的最后三章（即第16～18章）则介绍了开发中常用的高级技巧。

目前，人工智能中的AI绘画技术发展迅猛，Midjourney、Stable Diffusion、文心一格等各种 AI 绘画软件层出不穷，通过这些软件，即使没有绘画基础，不懂水彩、水粉、油画的绘画技巧，只要你有想法，就能轻松快速地获得符合需求的绘画作品。AI绘画，可以说打开了设计创作的新时代。但是，AI绘画软件只是一种辅助创作的工具，想通过这种工具创作什么作品、想创作哪种类型的作品、想让作品呈现一种什么风格，这些是需要软件使用者考虑的。《创意画师：AI绘画艺术风格设计（70集视频课）》针对绘画作品的艺术风格结合实际绘制的图片进行全面介绍，包括绘画艺术风格、插画风格、数字媒体视觉设计风格、潮流艺术风格、摄影艺术风格、家居设计风格和建筑设计风格等。学习本书内容并将其灵活应用于AI绘画创作，将使自己的AI绘画作品“有灵魂”，让AI绘画作品的层次大幅度提升。《创意画师：AI绘画艺术风格设计（70集视频课）》采用四色印刷，内容丰富，图文并茂，图片精美，适合所有对AI绘画感兴趣的传统画家、插画师、平面设计师、家居和建筑设计师等参考学习。

本书较为全面的介绍了行为定义、人体关键点检测、三维人体网格重建、行为识别、行为检测、人-物交互、应用实例。本书从实际应用出发，以模式识别、机器学习、深度学习等理论为基础，开展了一系列创新性的研究，并针对行为数据提取、行为特征提取、行为识别检测等方面给出了相应的解决方案。本书面向对视频行为分析感兴趣的学生和研究人员。阅读本书需要具备一定的高等代数、线性代数、概率论、图像处理、机器学习、深度学习等方面的基础知识。对于本科生而言需要补充图像处理、机器学习、深度学习等知识后阅读本书。

《Adobe Photoshop Lightroom Classic 2023经典教程（彩色版）》由Adobe产品专家编写，是Adobe Photoshop Lightroom Classic 2023的经典学习用书。《Adobe Photoshop Lightroom Classic 2023经典教程（彩色版）》共11课，每一个重要的知识点都借助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实际操作方法与技巧。本书主要包含Lightroom Classic入门知识、导入照片、认识工作区、管理图库、修改照片、高级编辑技术、制作画册、制作幻灯片、打印照片、备份与导出照片、作者的工作流程分享等内容。《Adobe Photoshop Lightroom Classic 2023经典教程（彩色版）》语言通俗易懂，图文并茂，主要面向初学者，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，还适合有一定Lightroom Classic使用经验的读者提高应用技能水平。

《MATLAB数学建模从入门到精通》结合案例，系统介绍了使用 MATLAB 进行数学建模的相关知识和方法论。《MATLAB数学建模从入门到精通》分为 11 章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本能力。《MATLAB数学建模从入门到精通》内容通俗易懂，适合刚刚接触数学建模的大中专院校学生和其他数学建模爱好者阅读，也适合作为相关组织和培训机构的教材和参考用书。