本书针对电子设备板级可靠性工程问题，阐述了板级可靠性工程中需要开展的主要工作，包括选择可靠的元器件、可靠地使用元器件、板级可靠性工程设计（DFX）、板级组装工艺可靠性、单板常见失效模式及失效机理、板级可靠性试验与测试、板级失效分析等。通过选择可靠的元器件、开展可靠性设计、保障可靠性制造，达到保证板级可靠性的目的，同时，针对板级可靠性要求进行试验和测试，针对板级失效做好失效分析。本书可作为电子产品硬件设计、可靠性设计、工艺设计、测试、CAD、质量与可靠性管理等相关行业的工程技术人员、科研人员的参考

想学好编程，就必须多实践，而做项目是最直接有效的实践方式。本书通过真实的企业项目开发流程，帮助读者从零开始构建完整的前后端全栈项目，涵盖需求分析、技术选型、方案设计、项目搭建、编码实现、项目优化到部署上线的全过程。作者鱼皮凭借丰富的项目经验，在教程中融入大量开发技巧，使读者在实践中不仅掌握技术，更提升解决问题的能力。无论您是项目初学者还是希望提升技术水平，本书都将为您提供切实的指导和宝贵的经验，助您在项目开发中游刃有余，成为独立开发的能手。

本书以Altera公司全新推出的QuartusPrime18.1为设计平台，结合大量的实例来介绍基于VerilogHDL的FPGA/CPLD数字系统的设计方法。本书由浅入深地介绍了采用QuartusPrime18.1进行数字系统开发的设计流程、设计思想和设计技巧。书中实例丰富，既有简单的数字逻辑电路实例、数字系统设计实例，也有复杂的数字控制系统设计实例。

《氾胜之书》是汉代氾胜之所撰的一部农书。书中记载了当时劳动人民种植稻、黍、麦、大豆、麻、瓜等的种植方法，还记载了区田、溲种两种极其重要的耕作方法。该书久佚，后人从《齐民要术》等书的引文中重辑该书。二十世纪五六十年代，我国著名的农史学家万国鼎、石声汉等先后对《氾胜之书》进行了整理。万国鼎先生所整理的成果即为《氾胜之书辑释》一书。该书在校辑《氾胜之书》的基础上，对《氾胜之书》进行释证。由于校辑完善，释证清晰，《氾胜之书辑释》成为研究《氾胜之书》的必备之作。 《陈旉农书》是宋代陈旉所编撰的一部农书。

本书，遴选古代的名人名篇，偏重于还原作者的生活情境，解读作者的内心世界，从而照见作者文字中的种种情状，或家国情怀，或款款深情，或针砭时弊……作者通过包含感情、晓畅的文字，借助篇篇美文，带我们走进古人的情理世界。 目录摘抄如下： 生于忧患，死于安乐 —读欧阳修《读李翱文》随感 地志知识、自然美景与人生境界 —读姚鼐《登泰山记》随感 “道之所存，师之所存也” —读韩愈《师说》随感 情随事迁，感慨系之 —读王羲之《兰亭集序》随感 “顺木之天，以致其性” —读柳宗元《种树郭橐驼传》

本书共18章,分为入门篇、提高篇和实战篇三部分。其中入门篇详细介绍了文生图、图生图和脚本等StableDiffusion软件的基础功能和操作方法;提高篇深入探索StableDiffusion的模型训练功能,并详细介绍了ControlNet、Embedding、Hypernetwork、LoRA软件常用的四大模型的训练方式,读者可利用这些高级功能创造出更精美的图像,提升AI绘画的效率和创新能力;实战篇是本书的主体内容,通过40个典型的实操案例详细介绍了StableDiffusion在插画绘制、海报

通过“特征工程”技术,可优化训练数据,提升机器学习流程的输出效果!“特征工程”基于现有数据设计相关的输入变量,由此简化训练过程,增强模型性能。调整超参数或模型的效果都不如特征工程;特征工程通过改变数据管道,大幅提升了性能。本书列举6个实用项目,引导你利用特征工程优化训练数据。每章探讨一个代码驱动的新案例研究,涉及金融、医疗等行业。你将学会清洗和转换数据,学会减少偏见。本书呈现各种性能提升技巧,涵盖从自然语言处理到时间序列分析等所有主要机器学习子领域。

“马克思主义经济哲学”是一个极具科学性和现实性的学科范畴。当代中国的经济、政治、社会、文化和生态实践，是对马克思主义经济哲学“经济本体论”“经济认识论”“经济方法论”“经济价值论”的总体性遵循。作为具有哲学新高度的经济学思想创新体系，当代中国马克思主义经济哲学思想是解码中国特色社会主义经济社会发展奇迹，呈现中国特色社会主义理论深厚底蕴，勾勒中国特色社会主义理论的经济哲学思想创新，构建当代中国马克思主义经济哲学话语体系的重要思想资源。

本书深入探讨了始于18世纪末期的机器语言--电报编码--的发展历程。全书不仅追踪了电报编码在欧洲大陆、英国和美国的不同演化路径,还分析了它在新闻传播和信息交流中的重要作用,揭示了这项在工业革命期间被忽视的软技术如何作为传播媒介,影响了19世纪新闻业的转型。

本书包括基础篇(第1-6章)和应用篇(第7-11章)两篇。第1-4章介绍自然语言处理的基础知识Python编程基础及相关的自然语言处理库;第5章和第6章探讨深度学习的相关知识和技术;第7-11章结合具体的自然语言处理任务,阐述深度学习技术在这些任务中的研究和应用。