本教材以培养传感器操作与调试岗位核心技能为目标，深度融入“1+X”证书、职业资格鉴定与技能大赛标准。教材采用“项目+任务”驱动模式，以企业真实检测任务为载体，以常见物理量为检测对象，系统讲解了从物理量检测方法、传感器原理到电路设计与调试的全流程，涵盖温度、压力、位移、环境量等项目，体系新颖，内容翔实；同时，配套微课、仿

本教材系统而全面地介绍了工业网络与现场总线技术的核心知识与实践应用，以工业网络与现场总线技术在生产实践中的典型应用为载体，以基于工作过程的项目化内容为主要介绍对象，构建了项目任务驱动式、模块化的课程体系。本教材共设置6个项目，涵盖了工业网络、现场总线技术、网络拓扑结构等基础理念，ModbusRTU、ModbusTCP、

本书以计算机架构与嵌入式系统为实际应用背景，将抽象理论与工程实践紧密结合，配有丰富的电路实例与设计案例。本书强调系统性思维与设计能力的培养，既适合高等院校计算机、电子信息类专业作为基础教材，也可供工程师作为技术参考书使用。通过阅读本书，读者不仅能扎实掌握数字电路的设计方法与分析技能，更能够建立起对复杂数字系统的整体认知

本书主要内容是以国内品牌工业机器人为案例应用载体，分为基础模块和提升模块两部分，以案例项目执行的方式讲解工业机器人编程的操作流程。每个案例项目由项目描述、基础知识讲解、案例分析、操作指导及课后习题组成。

本书是“十四五”职业教育国家规划教材，以电动机正反转监控系统、水箱水位监控系统、加热反应釜监控系统、管式螺旋给料机监控系统、中央空调温差变流量监控系统、锅炉数据采集系统6个工程为案例，详细介绍应用MCGS组态软件，进行工业监控系统工程设计的过程。内容包括窗口设置、界面编辑、动画连接、实时和历史趋势、安全机制、设备连接、

本书系统介绍数据科学核心理论与技术，融合了数学、统计学和计算机科学等多学科知识，旨在构建完整的数据科学知识体系。全书共15章，主要内容包括数据预处理、经典机器学习模型（回归、分类、聚类、集成）、关联规则挖掘、特征工程（降维与特征选择）、最大期望算法、概率图模型、深度学习、文本分析、图与网络分析以及分布式计算等核心模块。

本书诞生于数据爆炸与数字化转型的时代背景下，旨在为读者提供一套系统、实用的数据分析方法论与实战指南。全书共9章：第1章概述数据分析的核心价值与应用场景；第2章详细讲解描述性统计的原理与SPSS操作；第3章探讨分组数据的独立性检验与卡方检验；第4章深入回归模型（线性回归、时间序列数据回归、面板数据回归与空间面板回归

本书详细介绍大数据采集与清洗的相关知识和技术，共9章，分别是概述、网络爬虫基础、网页数据抓取、缓存下载页面、并发/并行爬取、用Selenium抓取动态内容、Scrapy爬虫框架及其应用、大数据平台系统日志采集、pandas数据清洗。本书大体上由数据采集（第2～8章）和数据清洗（第9章）两部分内容构成，以Python作为

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

本书共6个项目，包括机器人机械基础、机器人的机械结构、机器人的感知系统、机器人的控制系统、典型建筑机器人、其他智能机械。本书采用活页式理念、项目式体例进行编写，每个项目按“项目导读”→“项目工单”→“相关知识”→“项目综合考核”→“项目综合评价”的结构安排内容，在传授学生理论知识的同时，还着力培养学生的专业技能。