Java语言是当今流行的面向对象编程语言之一。本书以典型项目讲述了面向对象程序设计的相关概念和使用方法。通过本书的学习，学生不仅能够学习到基本的面向对象程序设计技术，还能够掌握用Java语言开发软件项目的方法。
本书以学生课程考试系统项目为开发主线，分为11个项目贯穿全书。本书介绍了Java基础的开发技术和理论，将知识点与开发实践紧密结合。本书内容包括Java语言基础知识、类与对象的基本概念、面向对象的三大特征、抽象类与接口、输入/输出流、图形用户界面设计、多线程、数据库等知识点的介绍。学

"伴随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术的普及应用，跨境电子商务平台、商家、银行、物流等参与主体的技术和运营能力持续升级。本书着眼于跨境电子商务数据分析与应用岗位的主要工作内容，将理论与实践相结合，以训促学，分别对跨境电子商务数据分析，跨境电子商务数据分析的方法、模型与指标，跨境电子商务数据采集、清洗与处理，跨境电子商务数据可视化，跨境电子商务市场数据分析，跨境电子商务竞争数据分析，跨境电子商务数据化选品，跨境电子商务店铺管理数据化，跨境电子商务客户画像数据分析做出具体阐述。在讲解知识时

"本书按照普通高等院校计算机专业本科的教学要求，并根据“计算机组成原理”课程教学大纲及硕士研究生入学考试的要求编写而成。全书共分为7章： 第1章介绍了计算机组成原理的基本知识，具体包括计算机的由来和分类、计算机的组成和发展历程、计算机的性能指标和典型应用等； 第2章介绍了计算机运算的方法，包括数制与编码、定点数与浮点数的算术运算等； 第3章介绍了存储器相关的知识，包括存储器概述、主存储器、高速缓冲存储器和虚拟存储器等； 第4章介绍了指令系统，包括指令系统简介、指令格式、寻址方式、复杂指令集和精简

"本书讲解Java程序设计的基础知识及基本编程方法，包括Java开发环境的建立及运行机制、Java编程基础、面向对象程序设计、Java常用类、集合、文件与数据流、图形用户界面程序设计、多线程、网络编程等内容。本书内容丰富，语言简练易懂，知识讲解和典型案例演示相结合。
本书附有配套微视频、案例源代码、教学PPT、习题及参考答案等课程资源，可以作为计算机相关专业的基础教材，也可以作为使用Java语言的工程技术人员和科技工作者的参考书。
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"本书主要介绍应用密码学相关算法的原理、实现及应用，包括各类密码算法和协议设计的基本思想、
密码发展的脉络、密码算法的编程实现、常用的密码分析方法等内容。
全书共18章。第1章为密码学概述，第2章介绍密码学研究内容，第3~5章讲解古典密码、流密
码和分组密码，第6~10章讲解公钥密码系统、哈希函数、消息认证码、密钥管理和数字签名，第11章
讲解安全服务和安全机制，第12、13章讲解协议及其安全分析，第14章讲解安全多方计算，第15章
讲解比特币和区块链，第16、17

"本书共11章，第1～8章为数据结构相关知识的验证以及应用这些知识解决实际问题，内容包括顺序表、链表、栈、队列、二叉树、图、查找与排序；第9～11章为算法，分别利用贪心算法、回溯算法和动态规划算法解决实际问题。每章包括知识简介、实验目的、实验范例、实验任务、任务提示等内容。将理论和实践相结合，在实验中验证理论知识，使读者进一步掌握常用数据结构的基本概念及其不同的实现方法。将任务和实际问题相结合，培养读者分析问题与解决问题的能力，并提高对复杂数据结构和算法的理解水平。
本书可作为普通高校计算

"《审计基础与实务》课程是会计学科中的一门核心专业课程，是培养学生发现问题、分析问题和解决问题能力的一门重要课程。本书在阅读大量审计教材和进行审计实训操作的基础上，反复斟酌教材体系结构搭建，结合**发布的会计准则、会计制度和审计准则等，分13个项目介绍了审计基本理论、基本方法和审计实务操作等，并在每个项目中设置了学习目标、知识点二维码、案例导入、项目内容、案例解析和项目训练（含判断题、分析题和案例题）六个组成部分，便于教与学。
本书既可以作为高职高专会计、财务管理及相关专业学生的

"《Python财务应用（微课版）》从零基础入门学习者的角度出发，通过简洁的语言、丰富的课程思政元素，围绕Python在财务中的应用场景，搭配丰富多彩的财务实战案例，循序渐进地让学生在实践中学习，提升学生的数字化逻辑思维能力和实践探索能力。《Python财务应用（微课版）》由Python基础知识和财务实战应用两个篇章构成。其中，Python基础知识篇帮助零基础学习者解决Python入门的问题；财务实战应用篇通过探讨财务会计、税收筹划和财务管理方面的应用案例，帮助学生建立系统的数据分析思维，全面掌

本书共分6章，以交互设计的基本流程为主线将每章的主题进行有机的串联，主要内容包括交互设计概述、交互设计原理、用户体验、设计调研、用户分析、人物角色与场景剧本。本书内容丰富，具有很强的专业性和实用性，适合交互设计师、用户研究人员、视觉设计师等相关人员学习参考。

本书以Python 3.9为编程环境，从Python基础到扩展库，从编程到数据分析，逐步展开Python数据分析内容。本书首先简要介绍数据分析和可视化相关概念，并讲解Python基础知识； 然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化及机器学习建模过程相关的扩展库，包括BeautifulSoup4、NumPy、Matplotlib、Pandas、seaborn和sklearn等； 最后通过销售业客户价值数据分析案例演示相关理论和Python应用，将Python数据