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本书遵循“理论筑基-技术支撑-应用实证-趋势前瞻”的逻辑框架，系统阐述教育情感计算的跨学科理论、技术体系与实践路径。全书共分为四部分：第一部分（第1～2章）奠定理论基础，剖析情绪情感核心概念、解析离散情感理论与多维模型，梳理技术发展路径，探讨教育场景中情感计算的挑战；第二部分（第3～7章）聚焦技术支撑，建立多模态数据分

本书内容涵盖分布式理论基础、大数据处理架构Hadoop、Hadoop分布式文件系统、基于Hadoop的数据仓库工具Hive、分布式数据库HBase、分布式计算框架MapReduce、基于内存的分布式计算框架Spark、分布式计算框架Flink、分布式协作服务ZooKeeper等大数据平台架构核心理论与重要组件，以及资源

本书围绕“架构能力进阶+AI技术落地后端”双核心展开，共12章。本书的结构主线体现了“架构能力进阶”的过程，从架构基本认知入手，然后讲解架构分层、微服务架构、分布式事务管理、高可用与异地多活架构、性能优化设计、可扩展性优化设计、架构重构，云原生架构、服务网格架构、无服务架构，最后讲解智能客服系统从0到1的实战案例，助力

随着大语言模型（LLM）技术的突破，人工智能正从"语言专家”演变为具备行动能力的智能体。大语言模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体革新了传统GUI的自动化方式，不再依赖脚本或规则，而是通过自然语言理解、屏幕解析和自主决策，高效、灵活地执行任务。本书系统介绍这一新兴领域的发展背景、核心技术与应用场景，涵盖GUI智能体的

本书系统梳理AIAgent的核心原理与落地实践，分为“原理篇、实战篇、前沿篇”三部分。原理篇阐释AIAgent的价值、本质、发展历程及关键技术，并介绍主流开发框架与MCP协议；实战篇通过Coze、Dify、LangGraph等平台，展示从单体到企业级Multi-Agent的构建路径，并结合DeepSeek在数据分析与智

本书聚焦“人工智能+”的理论方法与案例实践，系统探讨人工智能技术在金融、社会服务、出行、商贸、内容创作、制造、智慧能源、智能装备、空间智能等9个重点领域的应用现状、发展趋势、面临挑战及路径选择。

本书内容包括绪论、控制系统的数学模型、线性系统的时间响应分析、系统的频率特性分析、系统的稳定性、连续线性系统的校正方法、线性离散系统的初步分析和系统辨识，有针对性地结合控制理论及自动控制技术解决问题的思路过程组织编写内容，兼顾传承和发展，阐释控制理论与技术的方法及原理。

稿件全面而深入地讲解了PythonWeb开发的主流框架Flask。稿件章节设置：开发环境和基础知识、适配移动端和PC端的响应式页面、如何基于业务需求进行数据库和表结构的设计、Flask开发框架的核心知识、缓存服务器、首页静态化处理、全文搜索和接口与性能测试等技术。稿件采用项目驱动的写作模式，稿件中并不以知识点的讲解为主

人工智能生成内容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技术正以惊人的速度改变着众多行业，本书聚焦AIGC技术的实际应用，以DeepSeek为主，以其他AIGC工具为辅，旨在带领读者开始精彩的AIGC应用之旅。 本书涵盖AIGC的概念、DeepSeek的使用技巧、多模态