《材料合成与制备技术》第2版为教育部高等学校材料类专业教学指导委员会规划教材。书中从材料合成与制备的科学基础出发，对功能材料合成的主要技术、方法、应用及最新前沿领域成果进行了较为详尽的论述。介绍了材料合成与制备的基本知识,内容包括经典合成方法、软化学合成方法、特殊合成方法、薄膜材料与制备技术、晶体材料的制备、非晶态材料的制备、新能源材料的制备及应用、电子信息材料的制备及应用等。书中添加了“卡脖子”技术中电子信息材料的制备、新能源材料的制备等内容，反映了当前功能材料合成的主要研究动态及技术水平。<

本教材是以真实工作任务和真实工作情境为背景，为学生营造“现场第一线”工作氛围；以强调厨房核心能力培养为出发点，突出“职业化”特征的“工位性”活页式实训教材。
本教材共包括八个模块，即面坯的分类及工艺原理、水调面团制品实训、膨松面团制品实训、油酥面团制品实训、米及米粉面团制品实训、杂粮面团制品实训、其他类面团制品实训、现代面点的创新与开发。教材突出实用性，将理论知识与餐饮行业实践应用相结合。
教材的编写者以高校“双师”素质教师为主，以餐饮行业、企业的专家和大师为辅，他们既有丰富的教学经

《服装缝制工艺基础》（第二版）这本教材是在第一版的基础上，增加了近13年来在教学、科研、社会服务中积累的经验、技巧，同时增加了重点部位制作工艺的过程视频。新增近几年新流行款式的主要部件制作工艺、新兴面料的制作工艺（如双面羊绒等）、工业缝纫
机演化出的特种功能制作工艺（如平缝机特种压脚的应用等）、重要服装部位制作工艺视频等。把视频做成二维码的形式，方便学习，更具有工艺清晰、通俗易懂、简单易学的特点。与传统的工艺缝制基础教材相比，本书更加注重理论与实践的紧密结合；全书以实际的
工艺制作操

本书以 CentOS 7.6 为例，由浅入深、全面系统地讲解 Linux 操作系统的基本概念和多种设备配置。本书共 8 个项目，内容包括认识与安装 Linux 操作系统、Linux 基本操作命令、用户组群与文件目录权限管理、磁盘配置与管理、网络配置与管理、软件包管理、Shell 编程基础、常用服务器配置与管理。本书是将理论与实践相结合的 Linux 操作系统入门教材，以丰富的实例、大量的插图和典型的项目案例进行项目化、图形化界面教学，实用性强、简单易学。 本书既可作为中等职业学校计算机相关专业的

本书为浙江省普通本科高校“十四五”重点立项建设教材。本书基于新工科成果导向教育理念，以国产软件为主，以实际应用的工程项目为案例，深入浅出地阐述了数维协同设计、数字化工程模拟、PKPM一体化数字设计实训、基于Revit的BIM正向设计实训、CIM虚拟场景集成应用实训等内容。本书坚持高阶性、创新性和挑战度的有机结合，着力培养和提升学生的协同设计能力、工程模拟能力、CIM场景搭建与数据信息应用能力。

本书打破原有的课程体系，以工作岗位需求为切入点，突出室内模型制作能力的培养，淡化室内模型的理论知识；以学生手工实际操作案例图解步骤为主线，以室内模型制作项目为具体工作任务进行教学内容改革，编写出具有实用性、观赏性的室内模型制作步骤解析。本书对传统室内模型制作的教学内容进行了综合取舍，强化手工实际操作步骤的案例图解内容，用简单、便宜的材料制作出精美的室内模型作品。本书主要内容由室内模型理论与基础、室内模型制作方法与训练、室内模型作品的拍摄与赏析三个模块构成。

本书以图像处理技术为主线，介绍了深度学习在图像处理中的理论和应用。本书的核心内容涵盖了深度学习的各个层面，包括设计卷积神经网络的基础知识、低阶和高阶图像处理任务的实现等。这些内容不仅包含理论介绍，还包括大量的实例代码，使用Python语言及当前流行的深度学习环境，帮助读者理解和实践深度学习在图像处理中的应用。在低阶图像处理任务部分，本书详细介绍了图像去噪、去模糊、增强和超分辨率重建等任务。在高阶图像处理任务部分，读者将学习到如何使用深度学习方法进行图像分类、目标检测、语义分割和实例分割

本书深入浅出地介绍了如何从零开始一步步设计出一个入门级的CPU，以及在这个过程中应该掌握哪些知识、遵守哪些设计原则、规避哪些设计风险、可以使用哪些开发技巧。全书从逻辑上分为三个部分，第一部分(第1-3章)介绍产业界进行CPU研发的过程以及本地与远程FPGA实验平台、FPGA上板实现、Verilog应用实例等CPU设计中必要的基础知识。第二部分(第4-10章)从一个仅实现5条指令的单周期CPU设计开始，逐步引入流水线设计，添加指令，增加异常和中断的支持，并完成AXI总线接口、TLBMMU

本书对第1版做了修订，紧跟传统分布式计算、云计算与大数据相关领域的新技术，以应用需求为背景讲解相关技术原理和应用方法，主要内容包括：传统分布式计算的基本原理和编程开发技术，云计算的原理和关键技术、主流云计算平台和编程开发方法，云原生技术、云计算安全技术与标准及云存储技术，大数据的分析处理关键技术、计算模式和编程技术、平台，大数据应用开发方法和典型应用案例等。

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、