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本书系统介绍深度学习的原理及应用，共分为9章，包括绪论、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络、生成对抗网络、深度强化学习、网络轻量化，以及深度学习的几个前沿发展方向，包括可解释性、元学习和自监督学习等。

本书的主要内容包括Maya2024中文版的常用设置、基本操作、NURBS建模、多边形建模、材质贴图、基础动画制作、骨骼绑定及动画制作、灯光渲染、特效制作等。本书采用案例化的形式，循序渐进地对三维软件Maya进行了详细的介绍，同时也剖析了Maya使用者在实践过程中遇到及关心的问题。从Maya的基本操作入手，结合大量的可操

本书以80x86CPU为基础，围绕80x86微处理器、汇编语言、相关接口技术等进行详细描述，并适当介绍微处理器和接口相关的新兴技术。本书共14章，包括绪论、微型计算机的内部接口、汇编语言程序设计、总线、串行通信及接口、并行通信及接口、中断控制接口、DMA接口、定时器/计数器接口、82380多功能接口芯片、磁盘与光盘接口

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