本书共分为4章。第1章“信息技术概述”主要介绍信息技术的发展，新一代信息技术，信息的表示与存储以及信息安全。第2章“计算思维与算法设计”主要介绍计算思维、计算机的三大核心思维，并结合案例讲解如何进行程序的算法设计。第3章“可视化编程方法”介绍使用可视化编程环境RAPTOR，通过连接基本流程图符号来创建算法，并进行直接调试和运行，以得到问题的解决。第4章“程序设计基础”介绍了如何使用编程语言Python编写程序。

本书是按照教育部自动化类专业本科教学大纲编写的。全书共分为8个章节，内容囊括了系统的状态空间模型、状态方程的解、系统的能控性与能观测性、动态系统的稳定性分析、极点配置与观测器设计、控制、自适应控制、状态解耦及智能控制，另外，增加了增加了名校历年考研真题及解读。本书在选材上，力图内容全面，重点突出，讲明基本概念和方法，尽量减少繁琐的数学推导，主要章节给出一些结合工程应用的例题的仿真视频二维码，和历年考研试题精选与解读的视频的二维。另外配合各章内容给出了MATLAB软件的开发程序。附带改进的有动画课

本书是根据教育部关于理工科概率论与数理统计课程的教学基本要求编写的概率论与数理统计课程的教材，编者全部是具有丰富教学经验的一线教师．全书共分为八章，内容包括：概率论的基本知识、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．本书按节配置习题，每章有总练习题，书后附有部分习题答案与提示，便于读者参考．本书根据理工科学生的实际要求及相关课程的设置次序，对传统的教学内容在结构和内容上做了合理调整，使之更适合新世纪概率论与数理

本书通过一个基础、两个思维、三个概念、两个原理来有机组织教学内容。认真贯彻《国家职业教育改革实施方案》的精神，深入调查高职学生的数学基础与认知特点。本书内容包括：一元微积分，随机试验、随机事件、概率、复合事件的概率计算、一维随机变量的分布、数字特征、统计量、参数估计、假设检验、一元线性回归等，本书主要面向高职高专财经管理类学生，同时包括社会工作人员，如企事业单位的管理人员、微商、销售人员及以其他自学者。至于非数学专业的本科生、研究生也可以作为初级读本。

本书分为概率论和数理统计两部分，共9章.第1～5章讲述概率论的基本内容；第6～9章讲述数理统计的基本内容，同时各章章末讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化.

本书是作者根据教育部关于高等学校工科类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，在多年从事工科类和经济管理类等专业线性代数教学基础上编写而成的。本书第二版在正文的基本内容及教材的体系和章节安排方面基本与原书一致，保留了原书的风格.

本书共分10章，其中第1-5章是概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布等；第6-9章是数理统计部分，包括统计量及其分布、参数估计、假设检验等；第10章介绍了Excel与MATLAB在概率统计中的应用。

　　《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。
　　该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典问题（实践中的概率或统计）人手，配以分析过程，通俗易懂；理论部分从具体到抽象，由易到难，分散了难点；重要计算给出了Excel实例，为大数据的应用奠定了坚实基础；每章

本书共10章，内容包括：随机事件及其概率，随机变量及其分布，多维随机变量，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。

本书系统地介绍了线性锥优化的相关理论、模型和计算方法, 主要内容包括：线性锥优化简介, 凸集凸函数基础知识, 最优性条件与对偶, 可计算线性锥优化, 应用案例和内点算法软件介绍等.本书不仅包含了线性规划、二阶锥规划和半定规划等基本模型, 还引进二次函数锥规划来探讨更一般化的线性锥优化模型. 同时, 在共轭对偶理论的基础上, 系统地建立了线性锥优化的对偶模型, 给出了原始与对偶模型之间的强对偶条件. 书中给出了二阶锥可表示和半定锥可表示的一些实例, 使读者掌握线性锥优化模型建立的一些基本方法和技巧