本书是围绕《Web前端开发》职业技能等级标准(中级)和院校Web前端开发专业方向PHP、MySQL等主干课程编写的配套实践教程，书中的代码均已在开发环境和浏览器上运行通过。本书综合院校相关专业课程知识体系、Web前端开发岗位技能要求、《Web前端开发》职业技能等级标准(中级)中职业技能三者之间的知识和能力，并将其提炼成本书的实践能力目标。以实践能力为导向，以企业真实应用为目标，遵循企业标准开发过程和技术，以任务驱动，对Bootstrap、MySQL、PHP、Laravel、AJAX、JSON等重

本书按照《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》的要求，从办公应用中所遇到的实际问题出发，基于“项目引导、任务驱动”的项目化专题教学方式编写而成，体现“基于工作过程”“教、学、做”一体化的教学理念和实践特点。本书以Windows 10和Office 2019为平台，将全书内容划分为5个学习情境、16个项目案例，具体内容包括：认识你的计算机、Windows 10的文件管理与环境设置、学生宿舍局域网的组建及应用、自荐书的制作、艺术小报排版、毕业论文排版、批量制作信封和学生成绩单、学生成绩

本书从工程实际出发，系统地介绍了计算机控制系统中各种软、硬件的应用技术。全书分为基础知识篇和项目实训篇。基础知识篇包括计算机控制系统概述、总线接口与过程通道、计算机控制系统的硬件、计算机控制系统的软件、计算机控制系统设计与调试。项目实训篇选取了当前工控领域常用的监控组态软件MCGS作为开发软件，通过9个工程实训项目详细介绍了计算机控制系统的设计步骤及实现方法。
本书可作为高等职业院校自动化类和计算机应用等相关专业的教材，也可供从事计算机控制系统研发的工程技术人员参考。

C语言是一种面向过程的高级程序设计语言，它是按照结构化的编程思想、模块化的程序设计方法来进行程序的编写和代码的组织。C语言程序设计主要内容有：数据类型、运算符和表达式、顺序结构、选择结构、循环结构、数组、函数、指针、编译预处理、结构体和共用体、位运算、文件操作等。
C语言功能强大，数据类型和运算符丰富，语言表达能力强，使用指针又使C语言非常灵活，指针是C语言的精华。C语言的特点使它既适合编写系统软件，又适合编写应用软件。
本书可作为高等职业院校计算机、电子信息、机械、电气类等专业开设

三维动画设计与制作是动画专业学生的必修课，是学习动画制作技术的核心课程。
本书以Maya 2022软件作为制作工具，将动画运动规律与软件操作相结合，侧重于知识的实用性，重点突出Maya角色动画制作的讲解。本书以案例为主，结合大量的商业实战经验，采用理论结合实战的方式，循序渐进地讲解了Maya软件的动画制作技术。
本书共分6章，内容包括三维动画概述、三维动画制作软件界面介绍、运动规律在三维动画中的实现方法、角色动画在三维动画中的实现方法、卡通风格在三维动画中的实现方法、

Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；Python语法简洁，代码高度规范，功能强大且简单易学，是程序开发人员必学的语言之一。 本书注重基础、循序渐进，内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例丰富，系统地讲述了Python程序设计开发相关基础知识。本书分为12章，主要包括Python与编程环境、Python语法基础、程序基本流程控制、典型序列数据结构、函数与函数式编程、面向对象编程基础、Python文件操作、使用模块与库编程、NumPy数

本书采用项目教学法，主要讲解Flash CS6基础知识、绘制与编辑图形、制作Flash基本动画、制作引导层与遮罩动画、制作有声动画、制作3D动画和骨骼动画、制作脚本与组件动画，以及Flash动画后期制作等知识。本书最后还安排了Flash综合商业案例的内容，以帮助学生进一步提高对相关知识的应用能力。
　本书将项目分解为若干个任务，每个任务分别由任务目标、相关知识、任务实施3个部分组成，并提供实训内容。每个项目最后还总结了常见疑难问题解析，并安排了拓展知识与课后练习。本书着重培养学生对软件的实

本书旨在培养高职学生的信息素养、计算思维和人工智能素养等数字时代的三个基本素养。
全书共分六个单元, 主要内容包括开启人工智能新时代、人工智能应用微体验、图像识别、声音
识别、自然语言处理和人工神经网络。本书内容选取将人工智能的基本理论知识和典型行业应用
相结合, 通过任务实践, 将理论知识融入体验式应用案例中, 做到易学、易懂、有趣。
本书面向高职高专院校各专业学生, 选取了人工智能中的关键技术和典型应用, 以Python
为开发语言, 通识与技能并重, 具有很强

"本教材以案例与实践为重心，按照如下逻辑进行知识点的组织：第1章介绍人工智能发展历程和百度飞桨框架；第2章和第3章围绕机器学习展开，介绍了监督学习和无监督学习的各种经典算法及其应用案例；第4章围绕深度学习展开，介绍了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络学习四个核心知识点，及深度学习在计算机视觉、自然语言处理两大领域的应用和实践；第5章围绕强化学习的理论、方法和应用进行了介绍。本书可面向高等院校（尤其是应用型本科）教学，教师可根据课程计划和专业特色选择授课内容（32~5

本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5编写，共8章，包括环境搭建、简易调色画布、几何图像绘制、简单的图像处理、马赛克、图像美颜、人脸检测、人脸跟踪。读者通过学习本书内容及运行相应的仿真程序，可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉在不同领域的应用。