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本书以微型计算机为基础，全面系统地介绍计算机的基础知识及基本操作。全书共12个项目，主要包括了解并使用计算机、了解计算机新技术、学习操作系统知识、管理计算机中的资源、编辑Word 文档、排版文档、制作Excel表格、计算和分析Excel数据、制作幻灯片、设置并放映演示文稿、认识并使用计算机网络、做好计算机维护与安全等。 本书参考全国计算机等级考试一级计算机基础及MS Office应用考试大纲，采用项目驱动的讲解方式来训练学生的计算机操作能力，培养学生的信息素养。书中各个任务主要以“任务要求+相关

本书系统地介绍了编译程序的设计原理及实现技术。在内容的组织上，本书强调知识的实用性，将编译的基本理论与具体的实现技术有机地结合起来，既注重了理论的完整性，化繁为简，又将理论融于具体的实例中，化难为易，以达到准确、清楚地阐述相关概念和原理的目的。在具体内容讲述中，思路清晰、条理分明，给出的示例丰富并具有实用性与连贯性，使读者对编译的各个阶段有一个全面、直观的认识。本书采用的算法全部由C语言描述，各章均附有习题。

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本书以MySQL数据库管理系统为平台，较全面地介绍了数据库的基础知识及其应用。全书共9个单元，包括认识数据库、数据库设计、数据定义、数据操作、数据查询、数据视图、索引与分区、数据库编程和数据安全。全书采用案例教学方式，分别采用4个不同的数据库项目贯穿始末。每个单元先以应用举例的方式阐述知识要点，再通过对一个典型的商业实例进行分析，给出解决问题的完整方案，并提供与商业实例相对应的综合实训项目，以便读者在实践中模拟操作，最后通过理论知识测试和实战项目演练等强化训练来帮助读者巩固所学的内容。 本书可以

Python语言简单易学，且有强大的AI（Artificial Intelligence，人工智能）支持库，是人工智能第一语言。本书围绕Python语言的这些特点，讲述Python语言基础语法、数据结构、程序结构、函数与模块、输入输出和面向对象程序设计等专题，同时结合每个专题精心编排了机器学习中的统计参数计算、随机变量分布、优化计算、矩阵分析、线性回归、线性分类和人脸识别等人工智能案例实践。通过这些内容的学习，读者可以一方面掌握Python语言的语法； 另一方面又了解机器学习的基本原理，学会构建

本书通过学生成绩管理数据库案例，从建立Access 2016空数据库开始，逐步讲解数据库中的表、查询、窗体、报表、宏、模块等对象，并围绕学生成绩管理数据库案例介绍Access 2016的主要功能。本书配有根据各章的重点和难点录制的微课视频，便于读者观看视频学习并更好地掌握数据库知识。第2～9章配有丰富的实验和习题，可以帮助读者巩固和加深对所学知识的掌握和理解，提高读者应用数据库技术分析和处理数据的能力。



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本书是应职业教育教学改革之需求，在项目化教学改革思路基础之上，结合作者企业实践及多年指导学生参加电子类技能大赛的经验，参照项目开发管理方式方法而编写的。本教程以单片机技术应用为主线，以全面提高学生动手实践能力为目标，侧重工程实际应用，注重培养学生电子类项目设计开发、项目管理等职业素质能力。本书通过开展项目实施教学，以生活中的实例为引导，以任务驱动的方式把理论知识应用于实践。全书教学安排参照项目开发及项目管理模式，创建了四步法学习过程，非常适用于理实一体化教学模式。内容编排上由易到难，逐步深

本书全面、系统地介绍了Animate CC 2019 的基本操作方法和动画制作技巧，包括Animate CC 2019基础知识，图形的绘制与编辑，对象的编辑与修饰，文本的编辑，外部素材的应用，元件和库，基本动画的制作，层与高级动画，声音素材的编辑，动作脚本的应用，交互式动画的制作，组件和动画预设，作品的测试、优化、输出和发布，综合设计实训等内容。本书第2～12 章的内容均以案例为主线，通过案例制作，学生可以快速熟悉软件功能和动画设计思路。

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本书重点介绍MATLAB的功能及其在电气与电子信息类相关专业领域中的应用和实验指导。全书共分9章，主要内容包括：MATLAB系统环境，MATLAB应用基础，MATLAB绘图，MATLAB数值计算与符号计算，Simulink仿真工具箱，控制系统工具箱，信号处理工具箱，通信工具箱，以及SimPowerSystem工具箱。每章后面都配有实验指导，紧扣教学内容，使读者能够通过上机操作及时有效地掌握该章的主要内容，以帮助读者快速掌握并应用MATLAB。本书配备电子课件和各源程序。

本书面向零基础的Python学习者和数据分析师，较为详尽的文字叙述与足够的图片解释相结合，篇幅内容合适，没有包含对初学者学习难度过高的知识，提供了丰富的教学资源（包括系统、学习指南、疑难解答等），同时专业解读数据分析师应掌握的编程要点、分析方法和实践技能，实用性强，学习效果好。本书主要内容包括6个模块：Python语言与数据分析、Python语言基础语法、Python语言高级语法、数据准备与加工、数据分析算法与模型、自然语言处理与图像处理。本书可以作为高等院校数据科学与大数据、计算机科学与技术、