本书深入分析已发表的与AV1编解码标准相关的文献资料，并仔细参考SVT-AV1编码器，全面介绍AV1视频编解码标准的各个模块，不仅详尽阐述AV1视频编解码标准的关键技术组件，还介绍核心技术方案及其背后原理，以帮助开发者深入理解AV1视频编解码标准，以及该标准对整个视频编解码行业及技术发展所带来的影响。全书共11章，具体内容包括AV1视频编解码标准的起源和当前发展态势、高层语法、AV1块划分结构、帧内预测技术、帧间预测技术、变换和量化模块、熵编码模块、环路滤波模块、参考缩放模式和超分辨率模式、电影颗粒合成编码工具以及AV1视频编解码标准中专门针对屏幕视频内容而设计的编码工具。

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如何快速精通短视频选题构思、脚本创作、运镜拍摄与成片剪辑，从而制作出火爆的短视频内容？ 本书分为13章，配套38个教学视频、72个素材与效果文件，从下面5个篇章进行讲解。 “选题构思篇”将介绍短视频定位的选题技巧、短视频主题的策划技巧，以及短视频内容的构思技巧等内容。“脚本创作篇”将介绍短视频脚本的基本内容、短视频文案的写作技巧，以及短视频标题的撰写技巧等内容。“运镜拍摄篇”将介绍拍摄短视频时用到的镜头语言、基础运镜知识，以及构图方式与打光技巧等内容。“成片剪辑篇”将介绍短视频后期的剪辑技巧、短视频封面的设计技巧，以及种草视频的制作技巧等内容。“综合案例篇”将用一个完整的古街拍剪短视频案例，介绍短视频选题、脚本创作、运镜拍摄和后期剪辑等内容。 本书结构清晰，适合四大类人群：刚进入短视频编导行业的新人；短视频、网剧的创作者或策划与编辑；抖音、快手、哔哩哔哩、小红书、视频号等短视频平台用户；各院校影视、广告等相关专业的学生。

本书采用简洁直观的方式来讲解Vue2的各方面，并融入了关于Git的基础和进阶的知识，让读者在学习前端框架之余，还能学习到主流的团队代码管理工具和版本控制工具Git的知识应用。本书共11章，分为基础篇和进阶篇和项目实战篇。基础篇（第1~3章）详细讲述Vue框架的基础知识点，并以HTML文件的方式切入，浅显易懂，让你的学习体验达到最优。进阶篇（第4~8章）从webpack起步，系统地讲述webpack项目搭建，脚手架来源并切入到基于脚手架的开发模式中。在进阶篇中还讲到Vue.js的高级语法（包括Vuex，Vue路由）的应用及Vue 3.js新增的语法。项目实战篇（第9~11章），分别用Vue2技术实现了通用后台管理系统和大型PC商城的两个实战项目及对Git讲解。本书示例代码丰富，实际性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。本书适合有少量HTML CSS JavaScript基础的初学者入门，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。

《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》围绕UI设计进行编写，以“理论 实操”为编写原则，用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》共9章，内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时，穿插了大量的实操案例，第1～8章结尾还安排了“实战演练”与“新手答疑”板块，旨在让读者学以致用，并能举一反三。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》结构编排合理，所选案例贴合UI设计的实际需求，可操作性强。案例讲解详细，一步一图，即学即用。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》适合高等院校师生、交互设计师等阅读使用，也适合作为社会培训机构相关课程的培训教材。

本书基于三维图形化编程软件──沐木编程，通过简单有趣的编程任务，引导学生通过拖曳编程积木学会三维图形化编程。本书共9章，第1章和第2章介绍沐木编程及编程的基本概念。第3章～第5章分为初级、中级和高级编程，分别以十二生肖为主要角色来设计项目任务，引导学生逐步熟练使用沐木编程，并能根据任务要求进行程序设计与开发。第6章～第8章通过3个编程挑战项目，帮助学生提升对沐木编程的掌握程度，深入理解各类编程积木的运用方法。第9章介绍绘本故事编程，强化学生对角色模型、事件模块和广播消息的综合运用能力。本书旨在启发学生的想象力、创造力及培养他们的动手实践能力，帮助他们掌握使用三维图形化编程工具进行程序设计与开发的方法，切实提高他们的编程素养。本书适合想要学习三维图形化编程的读者，尤其适合编程零基础或编程基础比较薄弱的中小学生学习，也可作为中小学信息科技相关课程的拓展教材。

本书基于PyTorch深度学习框架，结合计算机视觉中的主流任务，介绍了深度学习相关算法的计算机视觉上的应用。本书主要内容分为两部分。第一部分为PyTorch框架使用的相关知识，以及计算机视觉和深度学习的入门知识。第二部分重点介绍深度学习在计算机视觉上的应用，包括：经典的深度卷积网络、深度注意力网络，以及基于自注意力的Transformer系列网络在图像分类中的应用；R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列目标检测网络的算法思想及在目标检测中的应用；FCN、U-Net等全卷积网络在图像语义分割领域的应用；针对风格迁移任务，介绍了快速风格迁移、CycleGan等算法的实战应用；针对自编码器和扩散模型，介绍了相关算法在图像重构、去噪以及生成相关计算机视觉任务中的实战应用；最后介绍了迁移学习和域自适应的经典算法在跨域计算机视觉图像分类任务中的应用。本书适合对计算机视觉、深度学习、人工智能、PyTorch使用感兴趣的初学者及研究人员自学使用，也可作为高等院校相关专业的教材及参考书。

《AI绘画：技术、创意与商业应用全解析》是一本全面介绍人工智能绘画技术和应用的实用指南。本书旨在为艺术创作者、设计师以及对AI绘画感兴趣的读者提供一个系统的学习路径，从基础概念到高级技巧，再到实际案例应用，涵盖了AI绘画的各个方面。全书分为5篇，通过理论 实例的形式分别介绍了AI基础、Midjourney、Stable Diffusion、Photoshop和相关案例的应用。《AI绘画：技术、创意与商业应用全解析》不仅是一本技术教程，更是一本创意启发书。它将帮助读者在AI绘画的浪潮中找到自己的创作方向，提升艺术创作能力，并在各自的领域中实现创新和突破。通过阅读本书，无论是初学者还是有经验的创作者，都将能够掌握AI绘画的精髓，创造出令人印象深刻的艺术作品。

本书基于作者的已有研究成果，对众多前沿视频隐写方法进行了全面的研究和分析，并从不可感知性、嵌入容量和鲁棒性三个方面对各种隐写方法的性能进行了评估。为了更好的进行说明，本书首先把视频隐写方法分为非压缩域和压缩域两大基础类。在非压缩域中，视频隐写方法又被细分为空域和变换域。在压缩域中，视频隐写方法根据在视频压缩过程中不同的嵌入位置进行了细分，比如QDCT/QDST系数、帧内预测模式、运动矢量以及熵编码。然后，对有特殊应用价值的可逆视频隐写技术和鲁棒视频隐写技术进行了专门介绍。最后，本书就视频隐写技术提出了未来的研究方向、挑战和建议。

本书主要内容包括语义图像分割相关理论和具体事项，在介绍语义图像分割目的和相关技术及传统分割算法的基础上，讲述了从神经网络到深度学习的发展过程，重点介绍了全卷积网络，通过采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换；从而进一步介绍了基于全卷积网络改进的Unet网络，以及两种基于全卷积网络的 SegNet网络：正常版与贝叶斯版。另外，本书还介绍了图像分割算法DeepLab v1、v2、v3和v3+以及图卷积神经网络，以及为实现性能与实时双提高的轻量实时语义分割Enet网络、残差编码器-解码器网络RED-Net、RefineNet，通过显式利用了下采样过程的所有信息，使用远程残差连接来实现高分辨率的预测。