人類學的目的就是與人類生活本身對話。 人類學，是一門以人為中心的學科。將世界的開始和結(jié)束都納入視野，以此為基礎，記錄和思考在近100年左右的地球變化中存在和將繼續(xù)存在下去的各種各樣的人類形態(tài)。 在人類學的研究中，人們遠離熟悉的生活，前往未知的土地，親身體驗陌生的思考方式和行為方式。異文化中平凡且司空見慣的日常生活，將成為探究人類究竟從哪里來，又將走向何方的指南針。 共享、多樣性、兩性關系、泛靈論……本書從人類學視角探討了這些經(jīng)典問題，希望為讀者打開進入人類學的大門。

本文以鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的歷史邏輯與現(xiàn)實進路為切入點，通過對鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理現(xiàn)狀的實證研究，提出了中心工作機制是鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的路徑選擇的命題，并對中心工作機制的運行機理進行了論證。中心工作機制既是鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的實現(xiàn)路徑，也是認識鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理模式的切入點。中心工作機制從鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理什么，怎樣治理，治理效果三個層面提供了解讀鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的一種視角。中心工作機制是鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的路徑選擇，選擇式治理是鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的內(nèi)在邏輯，二者共同表征鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理的主要面向。經(jīng)過一系列分析和論證，本文認為鄉(xiāng)鎮(zhèn)治理具有獨特的內(nèi)在邏輯，為了完成國家對鄉(xiāng)村社會選擇性支配的治

《Python數(shù)據(jù)分析項目全程實錄》精選不同行業(yè)、不同分析方法以及機器學習等方向的12個熱門Python數(shù)據(jù)分析項目。這些項目既可以作為練手項目，也可以應用于實際數(shù)據(jù)分析工作中，其中的機器學習還可作為參賽項目的參考�？傮w來說，這些項目的實用性都非常強。具體項目包含：熱銷產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、籃壇薪酬揭秘：球員位置與薪資數(shù)據(jù)的深度分析、股海秘籍：股票行情數(shù)據(jù)分析之旅、京東某商家的銷售評價數(shù)據(jù)分析、商城注冊用戶數(shù)據(jù)探索分析、自媒體賬號內(nèi)容數(shù)據(jù)分析、汽車數(shù)據(jù)可視化與相關性分析、抖音電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、會

人工智能時代，AI繪畫作為AIGC技術(shù)的一個很重要的應用，廣泛應用于漫畫制作、平面設計、廣告設計、室內(nèi)設計等領域。AI繪畫讓人人可繪畫人人可設計成為可能�！禔I繪畫工坊：Midjourney從入門到實踐（80集視頻課50個繪畫案例）》結(jié)合50個案例，詳細介紹了AI繪畫軟件Midjourney的使用方法和功能技巧。《AI繪畫工坊：Midjourney從入門到實踐（80集視頻課50個繪畫案例）》共18章，分為入門篇、提高篇和實踐篇。其中，人門篇(第1~4章)詳細介紹了Midjourney的基礎操作。

"本書基于開源的WebGIS開發(fā)技術(shù)，內(nèi)容涵蓋WebGIS開發(fā)的基礎知識和技術(shù)要點，并通過實際應用和案例分析，幫助讀者更好地掌握相關知識，理解WebGIS的應用場景和開發(fā)需求。本書共12章，系統(tǒng)論述WebGIS開發(fā)的技術(shù)要點和項目實踐。其中：第1～3章為基礎篇，第1章主要講解WebGIS開發(fā)中的Web基礎，第2章為GIS基礎介紹，第3章介紹開源的WebGIS開發(fā)框架。第4～10章為高級篇，是基礎篇的提升，內(nèi)容涵蓋WebGIS開發(fā)中的大部分技能和知識點。第4章為GIS應用服務介紹，第5章介紹使用較

《TensorFlow自然語言處理及應用》以TensorFlow為平臺，講述TensorFlow與自然語言的技術(shù)及開發(fā)。書中每章都以理論開始，以TensorFlow應用及自然語言分析結(jié)束，將理論與實踐相結(jié)合，讓讀者可以快速掌握TensorFlow與自然語言分析。本書共9章，主要內(nèi)容為TensorFlow與編程、自然語言處理與深度學習基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡算法基礎、詞嵌入、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析與文本分類、幾種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及語言模型、長短期記憶及自動生成文本、其他網(wǎng)絡的經(jīng)典分析與應用�！禩e

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本書致力于探索如何在大規(guī)模深度學習模型訓練中，最大限度地提高性能和優(yōu)化顯存使用。本書面向深度學習從業(yè)者，尤其是希望深入了解并提升模型訓練效率的工程師與研究人員。隨著深度學習模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，如何高效利用硬件資源，減少訓練時間，成為當前AI系統(tǒng)工程的關鍵挑戰(zhàn)。本書從硬件和軟件的基礎知識入手，逐步引導讀者理解和掌握PyTorch的優(yōu)化技巧。內(nèi)容涵蓋從單機到分布式訓練，從顯存管理到性能分析的多種優(yōu)化策略，力求通過豐富的代碼實例和深入的原理講解，使讀者能夠在實踐中靈活應用這些方法。

本書是一部系統(tǒng)論述AltiumDesigner24PCB基礎應用的實戰(zhàn)教程（含紙質(zhì)圖書、實戰(zhàn)案例和配套視頻教程）。全書共9章：第1章為AltiumDesigner24軟件概述；第2章為PCB設計流程與工程創(chuàng)建；第3章為元件庫的創(chuàng)建和加載；第4章為原理圖設計；第5章為PCB設計；第6章為PCB后期處理；第7章為2層Leonardo開發(fā)板的PCB設計；第8章為常見問題及解決方法；第9章為Altium365平臺；附錄A提供了Leonardo項目所用到的完整原理圖、PCBLayout參考設計、三維PCB