为了让读者系统、快速地掌握3D One Plus，本书系统地讲解使用3D One Plus绘制三维模型的方法和实现创意设计的技巧。先介绍软件的基本操作，然后对复杂功能进行介绍，最后对重难点功能进行介绍，如雕刻、工程图等，本书的内容编排充分考虑初学者的学习特点，由浅入深、循序渐进，重点讲解常用命令及具体操作等方面的内容。本书共 15章，内容主要包括3D One Plus的基础知识、基本实体操作、草图绘制与编辑、空间曲线描绘、曲面操作、特征造型操作、特殊功能操作、基本编辑操作、插入基准面操作、组合功能、距离测量操作、装配操作、工程图操作、三视图操作、DA工具条等。本书内容层次清晰、实用性强，可作为人力资源和社会保障部职业技能鉴定中心组织的全国计算机信息高新技术考试“3D 打印造型师”的参考书，也可作为3D创意设计爱好者的自学教程。

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这是一本系统介绍UI设计的书，可带领初、中级读者快速学习UI设计知识、技巧和操作。本书从UI设计基础入手，结合大量的案例分析，深入地讲解了UI设计的界面类型、界面构图、版面布局、元素、界面用色、设计原则与规范、切图与标注、图标设计及艺术二维 码设计等方面的内容。通过实战练习，帮助读者轻松地掌握UI设计的相关技术。随书附带所有实战案例的源文件和素材文件，方便读者练习。本书适合UI设计师、交互设计师、准备转至UI设计方向的平面设计师，以及相关专业的高校学生阅读。

本书从零基础读者自学 Web 前端开发的角度出发，通过通俗易懂的语言、精彩有趣的实例，详细介绍了 HTML、CSS 和 JavaScript 知识。全书共 20 章，分为 3 个部分。HTML 部分介绍 HTML 基础、文本、图像和超链接；CSS 部分介绍选择器、常用属性、CSS3 高级应用、表格与标签、列表、表单、多媒体、HTML5、响应式网页设计和响应式组件；JavaScript 部分介绍 JavaScript 的语言基础、基本语句、对象编程、事件处理以及 Ajax 技术和 jQuery 基础。书中结合具体实例进行讲解，代码有详细注释，使读者能够轻松领会前端开发的精髓，快速提高开发技能。

SOLIDWORKS 是以设计功能为主的 CAD、CAM、CAE 软件，涵盖了产品开发流程的各个环节，如零件设计、钣金设计、装配设计、工程图设计和仿真分析等，提供了将创意转化为产品所需的各种资源。《中文版 SOLIDWORKS 2022 机械设计从入门到精通（实战案例版）》是一本介绍 SOLIDWORKS 2022 在机械设计方面的实用教程，也是一本视频教程。全书共 17 章，包括 SOLIDWORKS 2022 软件基础操作、草图的绘制与编辑、特征建模、装配体设计、工程图的设计与标注、连接紧固类零件设计、箱盖零件设计、叉架类零件设计、轴系零件设计、SOLIDWORKS Motion 2022 运动仿真、SOLIDWORKS Simulation 2022 有限元分析、交互式动画制作和流场分析等。在讲解过程中，重要知识点均配有实例讲解、练习操作和综合实例演练，并提供实例操作的视频讲解和源文件，读者可以跟着教程与视频讲解边学边做，既可加深对知识点的理解，又可提高综合应用与实战技能。《中文版 SOLIDWORKS 2022 机械设计从入门到精通（实战案例版）》配备了 1270 分钟同步微视频讲解、106 个实例案例分析及配套的素材源文件，本书另外赠送的拓展学习资源包括一套齿轮泵设计综合案例和一套变速箱设计综合案例的电子书、源文件和视频讲解（共 14 集），以及 12 大 SOLIDWORKS 行业案例设计方案及视频、全国成图大赛试题集。《中文版 SOLIDWORKS 2022 机械设计从入门到精通（实战案例版）》适合 SOLIDWORKS 机械设计、SOLIDWORKS 模具设计等入门读者学习，也适合大中专院校机械设计相关专业读者学习使用。

《推荐系统实战宝典》主要围绕推荐系统进行讲解，全面介绍了掌握推荐系统技术所需要学习的算法及步骤。书中描述了基于点击率评估、RBM的推荐，基于标签的推荐，基于用户行为、内容、模型、流行度、邻域、图的推荐，以及基于上下文的推荐，还有使用自然语言处理或者矩阵分解的推荐，包括算法原理的介绍，对于每一种推荐方式也做了细粒度的分析及场景化的应用。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。除此之外，本书还会涉及一些基础算法及数学知识，并且包括对于推荐算法的一些模型评估以及校验的描述。阅读本书可以帮助读者学习基础算法和推荐算法的原理及实际应用，同时还能学习到推荐系统开发的设计思想、设计模式、开发流程等。这些对于读者全面提高自己的推荐系统开发水平有很大的帮助。《推荐系统实战宝典》为读者提供了全部案例源代码下载和超过1100分钟的高清学习视频，读者可直接扫描二维码观看。《推荐系统实战宝典》适合从事推荐系统相关领域研发的人员、高年级本科生或研究生、热衷于推荐系统开发的读者阅读。

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