本书通过大量照片和设计图纸来系统介绍了世界夜景状况，向读者呈现不同载体的夜景观赏要点，展示灯光的文化性、专业性以及灯光设计的手法，并且对灯光鉴赏提供专业指导。
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内容简介
本书分为光的感悟、光的历程、布光表达、光的设计、光的案例五部分，具体包括：自然的光、建筑的光、生活的光、光源进化、灯具发展、设计流变、平面布光、剖面布光、三维表现、细部设计、模拟计算等内容。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 作者简介
- 前 言
- 目 录
- 光的感悟 Perception of Light
- 自然的光 Light of Nature
- 建筑的光 Light of Architecture
- 生活的光 Light of Life
- 光的历程 History of Light
- 光源进化 Evolution of Light Source
- 灯具发展 Development of Lighting Fixture
- 设计流变 Design Tendency
- 布光表达 Expression of Lighting Arrangement
- 平面布光 Lighting Arrangement on Plane
- 立面布光 Lighting Arrangement on Elevation
- 剖面布光 Lighting Arrangement on Section
- 三维表现 3D Expression
- 光的设计 Design of Light
- 细部设计 Design of Details
- 模拟计算 Simulated Calculation
- 出光研讨 Study on Light Emitting
- 现场检证 Site Checkup
- 光的案例 Lighting Design Cases
- 哈尔滨大剧院 Harbin Theatre
- 成都 101研究所 Chengdu 101 Research Institute
- 成都华润万象城 Chengdu MIXC
- 中关村西区部分景观 Partial Landscape of Zhongguancun West Area
- 云台山云台阁 Yuntaishan Yuntaige
- 无用生活空间 Wuyong Space Beijing
- 老西门窨子屋 Laoximen Sub-cellar Housing
- 南京市城市景观照明建设导则 Construction Guide for Nanjing Urban Landscape Lighting
- 郑东新区照明总体规划 Master Plan for Zhengdong New District Lighting
- 杭州奥体中心 Hangzhou Olympic Sports Center
- 光毯 Carpet of Light
- 光绘 1865
- 万里江山（LED 装置）
- 光塔 Lightopia
- 项目索引 Project Index
- 参考文献 Bibliography
- 版权页
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光的表达是2017年由江苏凤凰科学技术出版社出版,作者许东亮著。
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《建筑思维的草图表达》的主旨是将草图作为一种工作方式，作为眼睛和大脑在方案创造过程中共同参与的媒介，作为方案内容交流与描述的一种载体。书中介绍了不同的绘画技巧和绘画表现手段，并将每种绘画的效果用丰富的实例展现了出来，由浅入深，从原理到实践，使读者能够对建筑空间草图绘画有一个系统全面的认知，并通过大量的练习，使之融会贯通。书中给出了学习空间环境绘画的建议，由此我们也应该知道：不间断地练习，是学习的手段，也是发展个人能力和个人风格的必经之路。
头脑中抽象的创意和纸上草图式的创意之间的对话，会引起一场持续的思想与图画之间的交流，这对于解决方案设计任务来说是不可避免的，也是充满乐趣的。同时，草图可以使每一阶段的设计方案都清楚可见，人们在回顾设计过程时，对整个设计方案的发展能有更加切身的体会。
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建筑设计的表达图式是建筑设计非常重要表达与表现方式，也是每位建筑设计师在设计学习和实践过程中必然接触的内容。对于学生和年轻的建筑设计师，了解和掌握分析表达图式为什么画、怎么画、如何表达是基本功。本书跳出技法这一简单层面，
将建筑设计表达（表现）图式照设计过程及表达类型（内容）的不同分为两大类别，并对每个类别的不同类型图式进行了详细的分析解读，最后通过具体案例的剖析，让读者了解如何将各类风格迥异、特色鲜明的图式整合后，与理性的设计逻辑结合，并最终实现方案分析和设计过程的有机结合。
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机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
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