本书分为9章，第1章为绪论。第2?5章为特种铸造成形概论，共有4个部分：消失模铸造、金属型铸造、反重力铸造和离心铸造，通过系统介绍特种成形技术涉及的典型钢铁材料和有色金属材料的基础知识，使读者能够在探索铸造领域新产品、新工艺及工程问题方案上，根据所学内容进行特种铸造工艺、模具及设备的选择和设计。第6?9章为特种塑性成形概论，共有4个部分：旋压成形、环件辗扩成形、摆辗成形和充液拉深成形，本书旨在系统介绍特种塑性成形原理、特点和工艺设计方法，以及相关的特种塑性成形设备结构。本书特加入我国重

本书主要介绍变压器、直流电机、交流电动机、控制电机的工作原理、结构、电磁关系，着重分析直流电机和交流电动机的机械特性以及起动、调速和制动的原理。介绍了常用低压电器、电动机的基本控制、机床电气控制系统的电路分析及控制电路的装调。书中加入了电动机实训、电路制作、设备运行维护、故障排除等内容。

本书以电路绪论开篇，每章都配有标注重难点的知识图谱展示知识脉络，应用案例强调了理论联系实际，每节都有思考与练习，每章以本章小结、能力检测题结尾。除绪论外，本书分为15章：电路模型和电路定律、电阻电路的等效变换、电阻电路的一般分析、电路定理、一阶电路、相量法、正弦稳态电路的分析、三相电路、含有耦合电感的电路、非正弦周期电流电路、拉普拉斯变换、网络函数、电路方程的矩阵形式、二端口网络、非线性电路简介。配套内容与本书完全一致，包含全部例题和能力检测题解析的多媒体PPT课件；64个微课动画视频

"《EDA技术与VHDL（第6版）》系统地介绍了EDA技术和VHDL硬件描述语言，将VHDL的基础知识、编程技巧和实用方法与实际工程开发技术在Quartus/Vivado上很好地结合起来，使读者通过《EDA技术与VHDL（第6版）》的学习能迅速了解并掌握EDA技术的基本理论和工程开发实用技术，为后续的深入学习和发展打下坚实的理论与实践基础。
依据高校课堂教学和实验操作的规律与要求，并以提高学生的实际工程设计能力和自主创新能力为目的，合理编排全书内容。全书共分为7个部分：EDA技术的概述、V

"《EDA技术与Verilog HDL（第4版）》系统地介绍了EDA技术和Verilog HDL硬件描述语言，将Verilog HDL的基础知识、编程技巧和实用方法与实际工程开发技术在Quartus/Vivado上很好地结合起来，使读者通过《EDA技术与Verilog HDL（第4版）》的学习能迅速了解并掌握EDA技术的基本理论和工程开发实用技术，为后续的深入学习和发展打下坚实的理论与实践基础。
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"本书案例通用广泛，涵盖Python在多个领域的应用，精选106个实验项目，与作者出版的《Python程序设计）（第4版）、《Python程序设计基础》（第3版）、《Python网络程序设计》和《Python数据分析与数据可视化》等系列教材配套使用。提供源码和数据文件，支持教师教学。在线资源丰富，助力读者深入掌握Python编程技能。
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本书作为数字电子技术课程的教材，在借鉴目前国内外知名高校同类教材的基础上，将传统的数字电子技术和以现代 EDA 技术为基础的数字电子技术相结合，以提高学生的基础理论知识和创新设计能力为目标，系统完整地介绍数字电子技术的相关内容，兼顾经典数字逻辑电路的基础知识和基础理论，同时借助现代 EDA 工具和 VerilogHDL语言，对传统的数字逻辑电路的设计方式进行改进和提高，从中体会高效的设计工具带来的设计理念和设计方法的改变。
本书前6章和第10章是传统数字电子技术的内容，包括数制和码制，逻辑

H3C认证系列教程《路由交换技术详解与实践第2卷（第2版）》详细讨论了建设高性能园区网络所需的网络技术，包括园区网模型和体系结构、VLAN/802.1Q、STP/RSTP/MSTP、链路聚合/smart link/RRPP/VRRP/IRF等高可靠性技术，以及园区网安全和管理维护技术等。本书的**特点是理论与实践紧密结合，依托H3C路由器和交换机等网络设备精心设计了大量实验，有助于读者迅速、全面地掌握相关的知识和技能。
本书是为网络技术领域的深入学习者编写的。对于大中专院校在校学生，本书是

本书内容分为三大部分，第一部分为电力电子器件，包括第1章和第2章，是全书的基础；第二部分为各种电力电子电路(即变流技术)，包括第3章至第6章，分别为DC-DC变换器(直流斩波电路)、AC-DC逆变器(整流和有源逆变电路)、DC-AC逆变器(无源逆变电路)、AC-AC变换器，是全书的主体；第三部分为交直流调速技术，对应第7章，可以作为选学内容。
本书根据高职学生的学习基础和学习规律，在系统阐述变流电路理论的分析方法和分析思路后，每章都设置了仿真和实训项目，针对书中重点、难点内容还配备了

"本书主要介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习算法进行求解。

全书共16章，主要内容包括机器学习概述、机器学习基础及Python常用库、朴素贝叶斯分类器、k近邻算法与非参数估计、聚类、回归分析、决策树、支持向量机、降维分析、人工神经网络、深度学习入门、推荐算法、基于协同过滤的推荐系统、零售商品销售额分析与预测、手写数字识别和基于深度学习的中文邮件分类。本书算法首先给出数学原理及公式推导过程，然后分别给出算法的原始实现和通过调用机器学