OpenCV是计算机视觉领域的开发者必须掌握的技术。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》基于 OpenCV 4.10与Qt C 进行编写，全面系统地介绍OpenCV的使用及实战案例，并配套提供全书示例源码、PPT课件与作者QQ答疑服务。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》共分19章，主要内容包括数字图像视觉概述、搭建OpenCV开发环境、核心模块Core、图像处理模块基础、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理、机器学习、数字水印、图像加解密、物体计数、图像轮廓、手势识别以及停车场车牌识别系统等。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》既适合OpenCV初学者、计算机视觉与图像处理的开发人员、人工智能图像处理开发人员阅读，也适合作为高等院校或者高职高专院校计算机视觉与图像处理相关专业的教材。

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法进阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法进阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、ISAP算法、二分图匹配、最大流最小割和最小费用最大流；第7章讲解动态规划进阶知识，涉及背包问题进阶知识和树形DP进阶知识；第8章讲解复杂动态规划及其优化，涉及数位DP、插头DP、斜率优化和四边不等式优化。本书面向对数据结构和算法感兴趣的读者，无论是想扎实内功或参加算法竞赛的学生，还是想进入名企的求职者，抑或是想提升核心竞争力的在职人员，都可以参考本书。若想系统学习数据结构和算法，则可参考《算法训练营：入门篇》（全彩版）和《算法训练营：提高篇》（全彩版）。

本书旨在提供一份全面、易懂的DeepSeek大模型实战内容，通过深入浅出的讲解，帮助读者快速掌握DeepSeek的核心技术和应用场景。本书不仅涵盖了DeepSeek的技术原理、架构设计和训练方法，还详细介绍了如何通过API调用、本地部署和云服务等方式将DeepSeek集成到实践项目中。此外，本书通过大量实例和案例分析，展示了DeepSeek在不同领域的应用实践，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事DeepSeek开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

本书以备受瞩目的DeepSeek为切入点，深入剖析人工智能领域，探讨智能体（Agent）这一前沿科技。书中详细介绍了大模型发展历程、智能体技术原理，以及多模态融合等前沿内容，可以充分满足科技爱好者对人工智能新技术的探索欲望；对于职场人士，书中则呈现了在文档处理、代码开发、设计创意等工作场景下，智能体如何助力提升 300% 的工作效率，从而为其职业发展添砖加瓦；学生群体也能通过本书了解智能体在学习导师、个性化训练等方面的应用，找到提升自身学习效率、培养兴趣爱好的新途径；而商业人士，则能通过书中智能体驱动的商业新生态内容，如个人IP孵化、小微商户智能客服搭建、大型企业数字化转型等，开拓商业新思路。无论哪个领域的读者，都能从这本书中得到满满的收获，从容应对智能时代的变革。

本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。

本书是由希赛软考研究院组织编写的信息系统项目管理师考试辅导与培训教材。它根据最新的考试大纲，对历年试题进行了深入分析和总结，对大纲规定的内容进行了细致的解读和深化。通过阅读本书，考生可以全面掌握考试大纲规定的知识点，了解考试的重点和难点，熟悉考试方法、试题形式、试题的深度和广度，以及考试内容的分布。同时，本书还提供了解答问题的方法和技巧，帮助考生提高答题的效率和准确性。无论是刚开始准备信息系统项目管理师考试的新手，还是已经有一定基础的考生，本书都是一本不可或缺的辅导资料。它将帮助考生更好地理解考试要求，有针对性地进行复习，从而提高通过率。

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。

《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础，全面系统地阐述Kubernetes（K8s）在自动化运维领域的技术应用。《云原生Kubernetes自动化运维实践》共16章，内容由浅入深，逐步揭示K8s的原理及实际操作技巧。第1章引领读者踏入Kubernetes的世界，详细介绍其起源、核心组件的概念以及集群安装方法。第2～4章深入剖析Pod控制器、Label标签、容器钩子、探针、Service服务发现与负载均衡机制。第5～7章则探讨Ingress-Nginx服务网关的应用、存储卷管理、配置和密钥管理的高级功能。第8～10章聚焦于鉴权机制、容器运行时的选择与配置，以及GitLab企业级代码仓库的部署和管理。第11～13章涵盖Jenkins持续集成交付工具、ArgoCD声明式持续交付，以及云原生负载均衡MetalLB的应用。第14章和第15章分别介绍云原生日志与监控集成架构，以及Istio微服务时代的服务网格领航者。最后，第16章通过一系列实战案例，展示在K8s环境中安装并实验多种服务的详细过程。《云原生Kubernetes自动化运维实践》不仅整合了多种自动化运维工具，还提供了丰富的运维案例，无论是初学者还是有一定经验的运维工程师，都能从中获得宝贵的知识和实践经验，提升自身的技术水平。

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本书致力于介绍喷泉码的理论基础和应用。重点着眼于对喷泉码理论的研究和描述，包括喷泉码的编码原理、译码原理、度分布分析方法、译码性能分析方法和原理；在此基础上，重点研究了喷泉码在DVB-H 网络中的应用方法和原理以及系统性能理论分析的方法、喷泉码在各种多媒体信息（包括文本信息、音频信息、图像信息、视频信息和实时视频信息）传输中的编译码应用方案和采用matlab GUI 进行可视化编程实现的方案和方法。本书的读者对象为从事通信系统信道编码理论研究和应用的硕士研究生和相关研究人员。本书无著作权问题。