MES 是实现生产制造数字化的重要系统，有助于推进产业升级、工业发展的转型和工业互联网的互通互联。本书对MES 的定义、功能、应用以及插件开发进行了详细介绍。全书共六个项目，分别为：认识工业软件和MES、扮演系统管理员角色、扮演生产计划管理员角色、扮演供应管理员角色、扮演仓库管理员角色、扮演系统运维管理员角色。项目内容的编排采用项目描述任务思考与练习的方式。通过对本书知识的学习和实践，读者能系统性地理解MES 的概念和作用，掌握MES 的基础应用。

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本书从爬虫项目开发环境搭建开始，详细讲解从数据采集到内容可视化的全过程。本书从7个网站爬虫项目出发，根据项目需求选取不同的数据采集和处理技术，并有针对性地讲解几种Python网络爬虫。本书共8章，前3章是入门篇，第4、5、6章是进阶篇，第7、8章是高级篇。涵盖的内容有Scrapy爬虫、Requests爬虫、Selenium模拟浏览器、XPath语言、CSS选择器、CSV存储、MySQL存储、JSON读取、Parsel解析、Flask框架、ECharts可视化等。本书参考企业项目开发的工作流程，图

本教材共23章，首先介绍了嵌入式系统、STM32 的软件开发环境及实验平台资源；接着详细地讲解了STM32芯片中GPIO、UART、NVIC、SysTick、Timer、WDG、RTC、DMA、ADC、DAC、I2C、SPI、LCD、TOUCH、FSMC、SDIO、CAN、USB等功能，并通过模块的学习，让读者充分掌握STM32相关知识点；同时通过项目实践，帮助读者掌握项目开发的设计流程，并把STM32模块知识充分应用到项目中，从而巩固之前所学的知识。 本教材从项目实践出发，通过模块化学习并应用

本书在阐述云计算和大数据关系的基础上，介绍了云计算和大数据的基本概念、技术及应用。全书内容分为三部分。第一部分为云计算理论与技术，第1~5章讲述云计算的概念和原理，包括云计算的概论、基础、机制、虚拟化和应用。第二部分为大数据理论与技术，第6~9章讲述大数据概述及基础，包括大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储； 第10~15章讲述大数据处理，包括分布式处理、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、流计算、集群资源管理与调度、机器学习。第三部分为综合实

本书是国家级精品课程、国家精品资源共享课和国家在线精品课程的配套教材，以目前被广泛应用的CentOS 7.4服务器为例，完全兼容RHEL 7.4服务器，采用教、学、做相结合的模式，以理论为基础，着眼应用，全面系统地介绍了利用Linux操作系统架设网络服务器的方法，内容包括: 搭建与测试Linux服务器、常用的Linux命令、Shell与Vim编辑器、学习Shell Script、用户和组管理、文件系统和磁盘管理、DHCP服务器配置、DNS服务器配置、NFS网络文件系统服务、Samba服务器配置、

本书全面系统地介绍了Python语言的语法基础与程序设计技术，内容包括绪论、Python简介与环境搭建、基本数据类型与字符处理、控制结构与异常处理、输入输出与文件处理、组合数据类型与迭代器处理、函数与库、面向对象程序设计、图形用户界面和访问数据库。除第1章外，每章均包括基础语法、实例练习、单元拓展、项目训练和习题5个模块，符合学习者从知识学习到实践应用再到解决问题的认知规律。
本书遵循以问题为导向的设计理念，在解决问题的同时渗透知识的学习，从而激发学习者的学习兴趣，提高主动学习的能力。全书

本书应CDIO项目课程改革的需要而编写的，与企业共同研究开发，本书形成了包括电子教学课件、微课视频、虚拟仿真资源、习题答案、知识拓展等在内的立体化教学资源库，极大地方便了各种教学活动，拓展了学生的学习空间。同时本书配套有活页学生学习手册，方便于做好过程性学习记录。教材以自动化生产线、自动供料机、自动分拣系统、装配生产线为教学项目，展开工程实践项目训练。本书将自动化生产线上所涉及的传感器技术、可编程控制技术、电机与电气控制技术、气动与液压技术、工业机械手技术、计算机通信技术和触摸屏组态技

智能识别系统是随着计算机信息技术发展和新一代人工智能技术出现的，是计算机网络系统的一种最新应用形式。智能识别系统建设是一个涉及人工智能技术应用、软件开发、计算机信息系统集成、项目管理、计算机网络系统运行维护等多种专业知识与技能综合运用的过程。本教材以一个智能图像识别系统的建设为例，通过详细地介绍如何进行系统的规划设计，如何操作使用智能图像传感设备，如何搭建图像分析与应用支撑平台，如何开发图像识别相关应用软件，如何完成系统集成与部署，如何做好系统的运行维护，使读者全面了解智能识别系统的建设过程和主

本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
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