数据产品经理:解决方案与案例分析
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这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织,围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题,用14个综合案例行完整再现和深度复盘,为近10个行业的数据产品提供了可直参考的解决方案,这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展阐述,层次清晰,可参考性强。 全书共14章,分为三部分:数据建设、数据营销和数据驱动。 部分 数据建设(第1~2章) 数据建设是数据运转的基础,是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的发成本,提升数据使用者的效率。本部分包含两章,分别介绍了自动化数据分析平台的搭建和数据埋的工作流程等。 第二部分 数据营销(第3~9章) 营销是每个公司的业务核心,良好的数据营销平台为营销提供非常大的助力。本部分主要介绍如何利用数据中台、大数据平台助力营销,如何利用社会化聆听辅助商业决策,重分析金融、零售、快消、汽车、游戏等多个行业的项目,具有较高的参考价值。此外,还介绍了商品分析方法和初创公司数据运营实践。 第三部分 数据驱动(第10~14章) 数据产品经理可以驻公司的每个部门,驱动该部门的业务发展,成为公司运转的核心和动力。本部分介绍的案例包括语音数据处理与商业应用、网约车安全性的数据化解决方案、智慧安防中的智能视频产品、AI技术在视频平台上的应用、数据产品经理在推荐中的价值,这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴,有的案例主要以AI技术实现。
SRE原理与实践:构建高可靠性互联网应用
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这是一本从架构、发、测试、运维全流程讲解如何行软件可靠性工程建设的著作,它将帮助读者构建针对软件可靠性工程的完整的知识体系、工程体系和理论体系。 本书作者是虎牙科技的SRE架构师,他基于20余年的架构、研发和运维经验,用4年时间反复磨,代表中国的工程师总结了中国互联网企业的SRE方法和经验。本书得到了中国SRE奠基人、虎牙科技CEO以及华为、腾讯、阿里、B站、亚马逊等企业的10余位技术专家高度评价并一致推荐。 本书参考传统可靠性工程及软件可靠性工程体系,把传统可靠性工程中的“六性”(可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性、环境适应性)转化为互联网软件可靠性工程的6种能力(可靠性设计能力、观测能力、修复能力、保障能力、反脆弱能力、管理能力)。每一项能力都包括:互联网SRE体系中的概念、能力的设计、能力建设的原则与方法、能力的度量与改,以及相应的实践案例。通过这6种能力把可靠性相关的工作组织起来,6种能力对应6个工作方向,不仅清晰地描绘出互联网软件可靠性工程体系的全貌,而且详细阐述了每一种能力的获得方法。 本书基于传统可靠性和软件可靠性的研究成果,借鉴和应用它们的成熟理论和工程方法,结合互联网软件的实际情况并加以融合和改,提出了一套符合互联网时代的软件可靠性工程方法。 此外,本书还介绍了可靠性管理能力,对互联网软件发团队、运维团队的技术领导者以及希望转型为可靠性工程师的传统运维人员、发人员应该都有一定参考价值。
深入以太坊智能合约开发
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这是一部能指导读者从门到阶的以太坊智能合约发指南。HiBlock区块技术社区官方出品,4位区块技术专家联合撰写。 从发工具与生态、编程语言(Solidity)、编写方法、实践、以太坊虚拟机、合约安全、软件工程等维度全景呈现以太坊智能合约发的各个方面。更重要的是,以实战为导向,包含若干个翔实、完整的DApp案例讲解。 全书共12章,分为4个部分: 准备篇(第1~2章) 介绍了以太坊的常识、基础交互和发工具套件。 基础篇(第3~6章) 详细讲解了智能合约发语言 Solidity 的所有语法和编写合约的基本方法,同时也介绍了编译器和 Solidity 集成发工具的使用。 阶篇(第7~10章) 首先详细讲解了以太坊协议的细节和以太坊虚拟机的实现原理和架构设计;然后讲解了用于以太坊虚拟机函数调用的应用二制编码的细节,以及公共基础合约库 openzeppelin-solidity 的源码实现;*后为智能合约的安全发提供了经验性的指导,有极高的参考价值。 实战篇(第11~12章) 结合若干 DApp 实例讲解了如何基于智能合约来构造可用的去中性化应用程序。这部分内容可以帮助发者快速上手构建基于以太坊的新一代互联网应用程序。 本书的附录中还包含了对以太坊协议中涉及的部分基础算法、以太坊虚拟机的费用设计和指令设计、 Solidity 内联汇编等的简单介绍。
ROS机器人开发实践
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本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上,讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能;同时以实践为主,讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法;并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例;后论述ROS2的框架特和使用方法,剖析ROS的发展方向。
PHP 7底层设计与源码实现
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滴滴出行专家联合撰写,多位PHP领域大咖推荐,全面吃透PHP底层设计不二之选,全面讲解PHP内核架构、核心构成与内存管理、词法与句法解析、Zend 虚拟机、函数及关键扩展等设计细节与源码实现。 本书逻辑上分为四部分,共计14章内容。 ?第1~2章解读PHP 7的新特性、源码的整体框架(各目录的源码和功能)。 ?第3~6章详细介绍PHP 7的变量实现,涵盖基本变量zval的结构、字符串zend_string的实现、核心结构HashTable(即数组)实现,以及类与对象的实现。 ?第7~11章剖析PHP 7核心的实现,重是PHP 7的生命周期,涵盖生命周期的模块初始化阶段中配置文件的解析,内存管理原理与实现,词法和语法分析的实现,核心Zend虚拟机的实现。 ?第12~14章介绍PHP 7中基本语法、函数、扩展的实现。 ?其中,第3章、第4章、第5章和第14章为本书的重章节。
InDesign CC实战从入门到精通:全彩版
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InDesign是当今流行的专业排版软件,被广泛应用于平面设计、印刷出版、数字媒体等诸多领域。本书从初学者的学习需求出发,由浅深地讲解InDesignCC的功能及应用,以帮助读者充分运用软件的强大功能来扩展自己的创意空间。全书共13章,可划分为3个部分。第1部分为软件基础门,包括第1章,主要介绍InDesignCC的工作界面及操作环境设置。第2部分为软件主要功能,包括第2~12章,讲解了软件基本操作、对象的编辑与设置、文本处理、段落文本编辑、颜色和图像的管理与应用、图文排版、矢量图形和表格的创建与编辑、书籍和版面、文档的输出与印等InDesignCC的功能及实际应用。第3部分为软件应用实战,包括第13章,选取了书籍封面、地产广告、企业画册3个极具代表性的综合实例行详细解析,在一步巩固前面所学内容的基础上培养综合应用能力。
Photoshop CS6从入门到精通(光盘内容另行下载,地址见书封底)
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创锐设计编写的《Photoshop CS6从门到精通》是一本学习运用Photoshop CS6处理图像的书籍,由浅深地讲解了各个知识,配合实例的操作,使读者轻松快捷地学会运用PhotoshopCS6处理图像,并能很好地掌握其中的处理技巧和常规方法。全书共分为四篇,分别是门基础篇、知识篇、高级技术篇和综合案例篇。在门基础篇中,主要讲解一些基础知识,包括认识PhotoshopCS6的工作环境,学会对选区和图层行一些基本操作等;知识篇包含了PhotoshopCS6中常用的、必须掌握的知识,如绘画、文字的创建与编辑、图像的修饰与润色、色彩的编辑和路径的绘制等;在高级技术篇中,几乎汇集了PhotoshopCS6中的所有难,包括通道、蒙版、滤镜、3D等,本书对每个难行了独立的讲解,让读者循序渐地了解每个知识的精髓,配合实例的演练,达到对知识的融会贯通;后,通过对综合案例篇的讲解,将PhotoshopCS6运用于各个领域,例如图像合成、商业包装设计、网页设计和艺术照片处理等,通过对各个实例制作的操作,将所有知识综合运用,设计制作出独特而精致的图像效果。为方便读者学习,随书还配有学习光盘,提供了全书的实例素材和主要实例教学视频文件,记录并演示了每个制作细节,使学习过程更加清晰直观。《Photoshop CS6从门到精通》特别适合于PhotoshopCS6初、中级读者以及图像创意设计爱好者阅读,也可作为平面设计、广告设计、影视特效制作和网站美工人员的辅助书籍,是一本实用的图像制作宝典。
Linux内核API完全参考手册(第2版)
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本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本,对常用的内核API作了系统归纳,并编写了典型验证程序,使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括:模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
电脑软硬件维修从入门到精通(第2版)
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本书通过对电脑软硬件故障诊断修复方法的总结和大量经典案例的分析,旨在使读者掌握电脑故障的维修方法。 本书内容包括:多核电脑维护与调试、系统和网络故障诊断维修、电脑硬件故障诊断与维修、电脑周边设备故障维修、电脑芯片级故障与修复、数据恢复与加密技术。
中台战略:中台建设与数字商业
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中台究竟该如何架构与设计? 中台建设有没有普适的方法论? 现有应用如何才能顺利向中台迁移? 中台要成功必须具备哪些要素? 中台成熟度究竟如何评估? 中台如何全面为数字营销赋能? 中台如何在企业的数字化转型中发挥关键作用? 这些问题都能在本书中找到答案! 这是一本全面讲解企业如何建设各类中台,并利用中台以数字营销为突破口,终实现数字化转型和商业创新的著作。 云徙科技是国内中台系统和数字商业云领域领先的服务提供商,在中台领域有雄厚的技术实力,也积累了丰富的行业经验,已经成功通过中台系统和数字商业云服务帮助良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、长安福特、长安汽车等40家国内外行业龙头企业实现了数字化转型。 全书一共12章,逻辑上分为三个部分: 部分(第1-2章) 从宏观上交代了所有企业都面临数字化转型的大时代背景,并指出中台是企业数字化转型的关键驱动力,数字营销是企业数字化转型的3个重领域之一。 第二部分(第3-7章) 从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。 第三部分(第8-12章) 从数字化转型和商业创新的角度讲解了中台为数字化营销赋能的底层商业逻辑、技术架构和实施路径,用3个真实的综合案例展示了实践的完整过程。
Julia语言程序设计
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本书系统地介绍Julia编程语言的基本概念、各种功能、编程要,包含大量示例代码以及编程技巧。全书共16章。第1~2章介绍Julia语言的基本特、基础概念。第3~4章介绍Julia语言的数值系统、各种运算符使用规则。第5~6章介绍类型系统,以及经典的判断、循环逻辑。第7~8章介绍函数与方法,以及Julia的核心优势——多维数组。第9~11章介绍字符串与日期处理方法以及元编程。第12章介绍与I/O相关的内容,包括流、文件操作、网络通信及序列化等。第13章介绍Julia代码的组织方式,包括模块、文件以及包。第14章介绍Julia原生提供的并行计算特性,是Julia颇具魅力的内容之一。第15章介绍Julia与C/C++、Python行混合编程的基本方法。第16章总结了Julia编程方面的经验以及优化建议。本书内容丰富,讲解细腻,适合于所有软件发人员,以及高等院校相关专业师生。
零基础学JavaScript
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本书由浅深、循序渐地介绍了JavaScript的语法、各对象的方法和属性的使用方法。全书由三篇组成:第壹篇为基础篇,介绍了JavaScript的数据类型、常量、变量、表达式、运算符、语句、函数、对象和数组;第二篇为实用篇,介绍了JavaScript的对象层次与事件、窗口对象、屏幕对象、浏览器对象、历史对象、地址对象和文档对象等;第三篇为Ajax篇,介绍了Ajax的使用方法以及相关技术,还有一些流行的Ajax框架,如JQuery等。 本书适用于掌握了HTML语言、想一步学习如何制作动态网页的门者,也适用于有一定JavaScript基础的想一步提高的网页发者。
云原生应用构建:基于OpenShift
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这是一部从发和运维两种视角讲解如何基于OpenShift构建云原生应用的著作。三位作者分别来自红帽和微软公司,都是OpenShift和云原生领域的布道者和领军人物,经验非常丰富。 全书一共14章,秉承全栈理念讲解了构建云原生应用需要掌握的云原生技术、OpenShift技术以及源分布式中间件技术。 *部分:云原生篇(第1~11章) 首先,讲解了云原生和与之相关的分布式源中间件的技术,如基于云原生的Java实现等;其次,讲解了云原生构建的6大步骤及其相关的技术和方法,如发展DevOps文化、构建分布式缓存等;*后,讲解了人工智能在容器云上的实践。 第二部分:OpenShift篇(第12~14章) 详细讲解了OpenShift 集群的规划、管理、离线安装与部署,以及OpenShift 在公有云上的*实践。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
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本书以孙悟空师徒学习AI为题材,通过主人公孙大圣学习AI知识和方法,并教授其他师兄弟了解AI知识,帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能,实现梦想。全书分8章,分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术,然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象,以卡通动漫的形式科普AI知识和技术,为少儿AI梦想的大门。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来,将讨论NLP中一些常见的子任务。之后,将讨论NLP的两个主要阶段,即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务,我们将了解传统阶段NLP的特。然后,将讨论深度学习阶段,在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后,将讨论一种*基本的深度学习算法:全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图,简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库,这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码,执行一个简单的计算,并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅,了解如何完成订单,以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后,将讨论TensorFlow的更多技术细节,例如数据结构和操作(主要与神经网络相关)。*后,我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中,我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示,相似单词有相似值,不同单词有不同值。首先,将讨论实现这一目标的几种传统方法,包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后,将讨论基于现代神经网络的方法,称为Word2vec,它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着,将讨论用于实现此目的的两种算法变体:skip-gram和连续词袋(CBOW)模型。我们将讨论算法的细节,以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先,会比较skip-gram和CBOW,讨论其中哪一种有明显优势。下来,将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后,将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法:GloVe(全局向量)算法。*后,将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中,我们将看到单词向量十分强大,足以表示文档所属的主题(例如,娱乐和运动)。 第5章讨论卷积神经网络(CNN),它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先,讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作,以便对CNN有较深的理解。下来,深研究CNN计算中涉及的每个操作,以了解CNN背后的数学原理。*后,介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类,我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来,我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地,我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络(RNN)是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后,讨论RNN的不同变体及其应用(例如,一对一RNN和一对多RNN)。*后,用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN,然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后,讨论更高级的RNN变体,即RNN-CF,它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差,这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术:长短期记忆网络(LSTM)。LSTM功能更强大,并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子,研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则,以说明每个计算的重要性。然后,将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来,将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后,将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体(具有窥孔连的LSTM),以及简化LSTM门控循环单元(GRU)的方法。 第8章介绍LSTM的应用:文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度,还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后,将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据(即图像和文本)的处理。在该章中,我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型(即CNN)与词嵌层及顺序模型(即LSTM)组合,形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译(NMT)模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后,将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构,包括训练和预测的流程。下来,将了解如何从头始实现NMT系统。*后,会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新,并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构(例如,矩阵)和操作(例如,矩阵的逆),还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras,它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言,通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来,将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统,所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后,将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具,可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
TensorFlow深度学习实战
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本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习,你将实现不同的深度学习网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度Q learning网络(DQN)和生成对抗网络(GAN),以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
互联网安全建设从0到1
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本书详细介绍互联网安全建设的方法、工具、实践,包含互联网整体防御功能的建设,涉及网络安全的方方面面,主要内容包括:主机安全、网络安全、发安全、运维安全、内网安全、日志分析、安全平台、安全监控、应急响应、业务安全、风控体系建设、数据与隐私安全、安全体系建设等。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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本书是HTML5 Canvas领域的标杆之作,也是迄今为止该领域内容*为*和深入的著作之一,是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家David Geary*新力作。它不仅*讲解了canvas元素的API,以及如何利用Canvas进行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏开发、移动应用开发,还包含大量实例,可操作性极强。
视觉设计法则:你不可不知的95个原则
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本书面向广大设计师、插画家、摄影师、艺术家以及因职业或个人目的而进行艺术创作的人。书中提供了丰富且广泛适用于美学、风格、色彩、文字编排及印刷等多个领域的设计准则。此外,重要的一点是,本书从主题到画面视觉,剖析了那些令人着迷的构图、插图与照片创作背后所体现的概念与巧思。
区块链核心技术与应用
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全书分为三篇。核心技术篇(第1-6章):介绍区块的沿革、社会价值,以及核心技术,包括架构、共识算法、加密算法、P2P网络等。实战篇(第7-9章):介绍区块主流平台的架构、原理与基本应用。阶篇(第10-12章):介绍富有特色和潜力的区块平台、常见的问题以及区块的测评细节。
Photoshop CC 2017从入门到精通(全彩版)
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功能强大、界面友好的Photoshop如今已是数字媒体艺术行业从业人员不可或缺的工具之一。本书即针对广大Photoshop用户的学习需求和认知盲区,对Photoshop的知识和操作行了精心梳理与总结。全书共18章,可分为3个部分。第1部分介绍PhotoshopCC2017的工作界面和主要功能、图像处理的基本操作等内容。第2部分讲解Photoshop的核心功能与命令,包括图层、选区、图像修复与润饰、绘画、路径、文字、蒙版、通道、滤镜和CameraRaw等。第3部分介绍Photoshop的高级图像处理技术,包括3D成像技术,Web、视频和动画,色彩管理,存储、导出和印,动作和任务自动化等。每一章都从基本的Photoshop功能和操作介绍始,穿插以大量技巧和应用,介绍衍生操作、扩展知识和高效技法,并在末尾通过案例的实际运用巩固本章所学知识。本书既适合初学者行Photoshop的门学习,也适合需要提高图像处理水平的相关从业人员、图像处理爱好者使用,还可作为培训机构、大中专院校相关专业的教学辅导用书。

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