本书以项目为导向，以任务为驱动，全面地介绍了ECharts数据可视化的应用全书共7个项目，项目1介绍了数据可视化概述；项目2-项目5介绍了农村电商可视化案例的农村电商发展趋势分析、销售趋势分析、用户行为分析，以及可视化大屏，内容涵盖坐标系下的网格和坐标轴，标题、图例、工具栏、提示框、标记点、标记线组件，鼠标事件，触发组件的行为事件，主题，多图表联动，异步数据加载等；项目6介绍了电商平台运营数据可视化分析综合案例；项目7介绍了基于ECharts的大数据分析可视化平台实现电商平台运营数据可

本书以Kettle工具实现ETL流程为目标，将ETL知识点与项目任务相结合，配套真实的案例，按照ETL的流程，循序渐进地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共6个项目，项目1介绍了ETL概念和ETL工具；项目2以食品销售数据为例，介绍了获取不同类型源数据的方法，并说明了它们之间的差别；项目3以整合和处理某供应链的食品销售数据为案例，从获取多份源数据开始，经过数据清洗、删除、合并、去重、排序、过滤和输出等一系列与ETL流程相匹配的任务操作，整合和处理成一份符合项目阶段目标要求的数据

本书为Java企业项目开发提供指导，涉及Java企业项目的各方面开发技术，主要内容包括初识Spring、SpringMVC开发基础、SpringBoot开发入门、SpringBoot原理解读与配置、SpringBoot数据访问与事务、SpringBoot高并发和SpringBoot安全机制，并通过实际的操作案例，直观地介绍了Java企业项目的实现过程。本书从Spring的概念开始，深入浅出地讲解如何使用SpringBoot开发智慧信息管理系统，内容系统全面，可以帮助开发人员快速实现企业

本书前2版得到了各高等院校的广泛使用和认可，已重印28次。在征求一线教师意见的基础上，根据近几年的课程改革及校企合作成果，对原有教材进行了修订改版。全书内容包括液压传动和气动技术两部分，通过12个项目、25个任务来培养和强化学员的操作技能，主要讲述液压与气动的基础知识、液压元件、液压基本回路和应用、液压系统的组建与维护、气源装置、气动执行元件和控制元件、气动基本回路及典型应用等。 本书在编写过程中，强调液压与气动元件的选用与拆装、液压与气动控制回路的设计与组装、液压与气动系统的组建与调试

本书系统地介绍了PHP程序设计的基础知识、核心概念、高级应用以及实际项目开发。本书共7个项目，包括PHP概述、PHP语言基础、PHP目录与文件操作、PHP面向对象编程、PHP页面交互、PHP操作数据库、综合案例——中国文化墙的设计与实现。本书结合我国文化元素和实际案例，通过项目实践的方式，增强内容的实用性和教育性。这些案例不仅可以帮助读者巩固理论知识，还可以培养读者解决实际问题的能力。

本书面向初学Python的读者详细地介绍Python的基础知识。全书共9个项目，包括Python概述、数据类型及运算符的应用、流程控制结构应用、函数的应用、Python数据结构的应用、面向对象编程、文件、异常处理、数据库操作。本书内容丰富、案例实用，在讲解基础知识的同时结合实际案例，以项目教学的方法让读者边学边做，达到实战水平。

本书是《信息技术(基础模块)(第3版)》一书的上机指导与习题集，共两部分。第一部分是上机指导，该部分从计算机的使用、文档处理、电子表格处理、演示文稿制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任7个方面组织内容，读者可以按照《信息技术(基础模块)(第3版)》中的内容和本书中的指导进行上机操作；第二部分是习题集，该部分根据《信息技术(基础模块)(第3版)》中的内容编写，题目类型包括单选题、多选题和判断题3类，方便读者进行自测、练习。

本书按照教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会制定的“电工学”课程教学基本要求编写而成，共18章，分别为电路的基本概念和两类约束、电路的分析方法、含受控电源电路及非线性电路、动态电路、交流电路、三相电路与安全用电、电机及其控制、半导体及二极管电路、三极管及其基本放大电路、三极管的其他类型放大电路、场效应管及其基本放大电路、集成运算放大电路、放大电路中的反馈和正弦波振荡电路、直流稳压电源和晶闸管电路、门电路和组合逻辑电路、触发器和时序逻辑电路、信号的采集与转换、电路与电子实验。<

本书共8章，主要内容包括绪论、平面约束与自由度、线矢量与旋量、约束与自由度代数分析方法、约束与自由度几何分析方法、挠性机构运动学设计、机械连接运动学设计、调平机构运动学设计。附录部分提供了一些实物图和线性代数的基本概念以帮助读者学习该课程。
本书可作为机械、仪器类高年级本科生、研究生教材，也可作为相关领域科技人员的参考用书。

本书是高等院校网络空间安全、人工智能、计算机等专业的普及性教材，以帮助学生全面了解人工智能安全知识并进行实践。全书共16章，分别为人工智能安全概述、生成对抗网络的安全应用、卷积神经网络的安全应用、对抗样本生成算法的安全应用、随机森林算法的安全应用、贝叶斯和SVM分类算法的安全应用、长短期记忆网络的安全应用、梯度下降算法的安全应用、深度伪造原理与安全应用、成员推理攻击原理与实践、属性推理攻击原理与实践、模型公平性检测及提升原理与实践、水印去除原理与实践、语音合成原理与实践、视频分析原理与实践