本书包含概率论和数理统计两大部分内容，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等，另外，还包括一些附表和全书习题答案等。本书注重与高中相关内容的衔接，并有机融入课程思政元素，加入Python语言，以增强学生的数据分析处理能力。

本书介绍了平面几何、简单几何体、函数、三角计算、坐标转换、直线与圆的方程、圆锥曲线、加工制造、精度计算与质量管理、生产管理十个部分的知识。本书将数学知识与机械加工、机械制造等领域的实际问题相结合，突出了数学在职业教育中的基础性、工具性和应用性的特点，以及为专业服务的课程理念，培养和提升了学生的直观想象、数学运算、数据分

本书以介绍方法为主线，将概率论的内容与思维方法相贯通，从理论和实践的有机结合上，分别从概率论方法的主要特征、概率论方法的分类以及方法的具体使用三个方面展现了概率论方法是分析、处理和解决概率论问题的具体策略。通过典型问题的剖析及解决，让读者充分领略概率论问题解决的方法和技巧。本书可供高等院校本科及以上的学生在学习概率论时

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求(2014年版)》编写而成。全书分为概率论基础和数理统计两部分。有别于其他教材，本书力图通过实际问题引入基本概念和建立基本定理，增强学生对概率论与数理统计基本思想、基本方法的理解。同时，在语言叙述上，尽量用通俗的说法去阐述深奥的概念与定理。

本书是作者依据多年从事模式识别教学和研究的体会,参考相关文献编写而成的,深入浅出地介绍了模式识别理论和技术的基本概念、原理、方法和实现。全书共分为11章,每章阐述模式识别中的一个知识点,内容包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习及人工

大学计算机应用基础是大中专院校非计算机专业学生的公共必修课之一，课程内容包括计算机系统概述、办公自动化操作基础、计算机网络和网络信息安全、新一代信息技术和大模型应用等方面的基础知识以及大学生必不可少的信息处理能力和计算机应用技能等的相关培养和训练。课程的教学目标主要包括3个方面。 1）认知目标 培养学生了解计算机系统、

本书是教育部“101计划”核心教材数学领域中的概率学科的教材，共分上下两册。 概率论是从数量侧面研究随机现象规律性的数学学科，理论严谨、应用广泛、发展迅速.概率思维已渗透到许多领域，概率方法已被广泛采用.因此，“概率论”课程已成为与“数学分析”和“高等代数”并列的数学专业基础课，通常分为概率论基础与随机过程两部分，用两

本书是有限单元法的基础教材，系统阐述了有限单元法的基本理论，详细介绍了各种线弹性问题的有限元分析方法，并简要介绍了非线性问题的有限元分析方法。基础理论部分主要介绍平面单元、空间单元和等参数单元；专题部分介绍了杆梁单元和板壳单元，非线性部分主要介绍了材料非线性问题和几何非线性问题；应用部分对目前常用的有限元商业软件的发展

为理工科大学各专业普遍开设的“数值分析”课程编写的教材.其内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解法.每章附有习题并在书末给出了部分答案，每章还附有复习与思考题和计算实习题.全书阐述严谨，脉络分明，深入浅出，便于教学.

本书是一本了解应用数学方法的入门书，旨在系统介绍近代应用数学在实际问题中比较成功的数学方法，帮助读者掌握从实际问题抽象出数学模型，选择合适的数学工具进行分析，并最终获得可靠结果的方法，本书主要内容包括量纲分析与尺度确定、摄动方法、应用数学方程、连续系统中的波动现象、稳定性和分支等。内容系统全面，强调数学方法与实际应用相