本书共9章，主要内容如下：第1章介绍虚拟化技术及ProxmoxVE基础知识，第2章介绍如何在生产环境中部署ProxmoxVE，第3章介绍如何配置ProxmoxVE存储，第4章介绍如何配置ProxmoxVE网络，第5章介绍如何创建和使用虚拟机，第6章介绍如何创建和使用容器，第7章介绍如何配置和使用ProxmoxVE高级特

本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库(RayRLlib、RayTune、RayDataset、RayTrain、RayServe

本书主要讲述计算机科学的导引知识，介绍了计算机系统概况、计算机硬件、计算机软件、数据表示及分析处理、计算机网络以及计算机热门研究方向的相关应用案例。所讲内容的展开以数据和案例为牵引，分别呼应了数据处理的环境、数据处理的硬件、数据处理的软件、数据表示方式及分析处理方法、数据的网络流动以及数据处理的案例。书中以数据为行文线

本书内容包括并行计算基础知识、共享内存系统的OpenMP和Pthreads多线程编程、消息传递系统的MPI编程、Slurm作业管理系统、GPU等异构系统的CUDA/OpenCL/OpenACC/Athread编程、常用的并行设计与性能优化方法、典型并行应用算法等，特别增加了针对我国自主研发的申威众核处理器编程的相关内容

本书主要介绍了AI摄影绘画的相关内容，从文案到图片生成，再到视频生成，是一本AI绘画+AI摄影+AI短视频小白的入门指南与实战教程。本书分为三篇，分别为AI绘画篇、AI摄影篇和AI视频篇。AI绘画篇介绍了AI的绘画原理、生成指令、以文生图、以图生图、绘画实战等内容；AI摄影篇介绍了艺术风格、构图和光线、摄影实战等内容；

本书是一本全面介绍StableDiffusionAI绘画技术的教程，从基础概念入手，逐步引导读者深入了解StableDiffusion的原理和应用，并通过大量的练习实例和综合实例帮助读者提高将理论知识转化为实践应用的能力，从而快速精通StableDiffusionAl绘画实战技术。全书共9章，具体内容包括StableD

本书共分为十一章，涉及九个用于图像分类的著名卷积神经网络模型，分别是：LeNet-5(识别手写数字)、AlexNet(宠物猫狗识别)、VGG(表情识别)GoogleNet(车辆品牌识别)、ResNet(宠物猫狗品种识别)、MobileNet(新疆苹果品种识别)、SqueezeNet(西红柿病害识别)、SqueezeNe

本书分为6章,分别介绍了虚拟现实技术的国内外现状、应用领域,以及作者在三维建模技术、三维模型快速消隐技术、三维模型快速剖切技术和三维动画压缩技术等虚拟现实关键核心技术上,所开展的相关技术研究进展,并介绍了虚拟现实技术的未来发展趋势。

本书是以实验案例方式而组织的,全书共给出了21个人工智能实验案例,覆盖了人工智能课程涉及的主要内容,包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学习等各个方面,也包含了深度神经网络技术。为了便于教学,每个实验案例对实验的内容、背景和目标进行了明确阐述,对所涉及的理论基础及算法也进行了详细

本书共分为6章,第1章介绍数据处理中的常见的Python标准库与扩展库以及企业环境中常使用的PyCharmIDE的安装与使用方法。第2章介绍典型的表格数据格式CSV与网页数据格式JSON读取与写入的类型转换方法。第3章介绍自然语言处理中的中文切词工具jieba库的使用技巧。第4章结合图像处理OpenCV库的基础读取图像