《工程创意模型与机器人》介绍了机械原理和Arduino单片机的基础知识，通过诸多实例讲解了平面连杆机构、凸轮、棘轮、槽轮、齿轮传动、带传动、链传动的类型、设计及应用。同时，讲解了机械运动系统的方案设计方法，较为详细地介绍了Arduino单片机的结构、原理及编程方法，一系列轮式移动机器人的设计任务可以使读者获得Arduino单片机和机器人入门所需的知识点。《工程创意模型与机器人》可以增进高等师范院校师范生、中小学及幼儿园教师对机械原理和Arduino单片机的理解，通过具体的案例拓展师范生、中小学及

本书共分四部分，第一部分即绪论，指出智能检测技术的核心问题。第二部分即第2章，讲述多变量数据统计分析与人工智能算法，主要包括主成分分析、回归分析、分类与判别分析等常用的多变量数据统计分析方法，又简述了ANNs、SVM等机器学习和深度学习算法。第三部分包括第3-7章，从对眼、耳、口、鼻、触的仿生传感技术角度，对应阐述光学与图像检测、声学传感与声发射检测、电化学与生物传感器、气敏传感与电子鼻技术，以及能感知对象内部成分的近红外光谱和高光谱成像等先进传感技术。第四部分即第8章，讲述多传感器信

本书作为一本Python程序设计语言教材，以具体应用为导向，以丰富的案例为依托，主要阐述Python语言的基础知识，让读者对Python语言的全貌有基本理解，并能够高效地应用。与此同时，书中的案例融入思政理念，对课程思政进行了探索。本书共9章，开发环境基于Windows 10操作系统、Python 3.9版本和PyCharm开发工具。第1章至第8章主要侧重基础知识，第9章主要侧重应用实践，讲解了可视化词云项目、新闻网页爬虫项目、商品统计图和二维码自动生成项目以及人脸识别项目。
本书是集教材

本书讲述Python程序设计语言的语法和使用方法，涵盖Python的基础知识(包括其发展历程、特点、安装与维护方法、基本语法等)、复合数据类型、选择与循环结构、Unicode标准和字符串操作、函数的定义与使用、迭代协议、面向对象程序设计、类的相关语法、异常处理、模块及其使用方法等内容。本书以Python 3为讲述对象，示例程序采用Python 3.9编写，书中大部分内容对Python 3和Python 2均适用。

本书既可作为高等院校计算机及相关专业的Python程序设计课程

本书是高等学校遥感数字图像处理课程教材，也是新形态教材，有配套的网络课程。版于2015年出版，本次修订在版基础上，按照遥感数字图像处理的一般流程，由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的基础知识。不仅包括常用的经典方法，更增添了近年新提出的方法。全书共3大部分13章，主要包括：遥感数字图像处理基础，介绍了数字图像的基本概念、存储结构、运算与变换；遥感图像质量改善，介绍了辐射校正、几何校正、图像去噪声、图像增强；遥感图像信息提取与制图表达，介绍了感兴趣区提取、特征提取与选择、图像分类、信息提取

本书通过精选的上机指导和大量的综合训练题，全面讲解了AutoCAD绘图功能，内容包括：AutoCAD操作基础、绘制平面图形、绘制三视图、绘制零件图、绘制装配图、绘制化工工艺图、计算机绘图师考试模拟试卷等。
本书可作为机械类、化工类应用型本科、职业本科、高职高专院校工科计算机绘图课程教材，根据不同专业的教学大纲要求在50～90学时内实施，也可作为绘图员、计算机绘图师的培训教材，也可以作为机械设计制图竞赛指导书，或作为其它相近专业以及成人教育的教材或参考用书。

本书主要内容包括Kafka入门与基础、Kafka的生产者、Kafka的消费者、深入Kafka消费者、Kafka的再均衡与分区分配、Kafka的日志与事务、Spark基础以及Kafka与Spark的集成及应用等。本书由多名一线研发工程师联合编写，结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合作为高等院校计算机相关专业的程序设计教材，也可作为社会培训学校的培训教材。

本书是一本编程的入门书。使用 Python 语言通过项目贯穿的形式, 介绍了Python编程从基础到进阶的知识。 本书是一本Python编程的入门读物, 通过项目贯穿的形式, 介绍了Python编程从基础到进阶的知识。共分为三个阶段: 第一阶段介绍了Python基础中运算符、条件语句、数据类型、字符串、函数、模块等内容; 第二阶段通过真实的项目介绍了爬虫、批量文本处理、批量处理表格数据、图像处理以及Python 自动化办公等内容; 第三阶段通过案例介绍了大数据和人工智能领域的基础概念,

本书是省级精 品在线开放课程“数据库技术”的教学改革成果和配套教材。本书将数据库原理、数据库操作、数据库管理整合为一体。全书分为五个项目共17个单元。
本书可作为技能应用型人才培养的计算机应用技术及相关专业的教学用书，也可作为数据库初学者的入门教材，或数据库系统工程师和“1+X”证书的培训教材，还适合作为使用MySQL数据库管理系统进行应用开发人员的学习参考用书。

本书是《大数据与人工智能》的配套实验教材，共分为四个部分：第一部分大数据篇，重点介绍大数据实验需要用到的相关软件等；第二部分人工智能篇，主要从神经网络入手设计了五个常规实验；第三部分Python 篇，主要介绍Python 语言的基本语法、Python 常用库、数据采集和数据可视化；第四部分自测题。本书力求让读者通过实际操作，深刻理解大数据与人工智能的相关知识及应用。 本书可作为高等院校大数据与人工智能相关专业的教材，也可供从事大数据和人工智能等领域的科研工作者和广大工程技术人员参考，还可供对该领