教材以简洁的语言讲述了搭建前端页面必备的HTML与CSS知识，并针对每个章节的知识点编排了常见应用案例，然后对页面构建的实用技能进行了总结，最后进行实践项目的讲解，实现学习者技能的逐步提升。

以“够用”为原则选取知识点，精选必要的知识点讲解，与“实用”案例相结合，上手快，同时对较大或复杂的案例层层剖析，学会每一个步骤环节，注重学生页面搭建思维模式的培养，实现举一反三。

读者对象为面向高职、本科院校及培训机构的学生或对热爱前端开发的自学者

本书共13章，内容包括C语言概述、数据类型、运算符与表达式、三种基本结构（顺序、分支、循环）、数组、函数、编译预处理、指针、结构、文件及综合案例设计。本书层次清晰、例题丰富、实用性强、面向应用，注重培养学生的应用技能。书中每章都配有本章小结和习题与实训，不仅便于教师组织教学和讲授理论及实践知识，而且有利于学生理解C语言程序设计及掌握实践操作。
本书是为高等院校程序设计课程而编写的，适合作为普通高等本科院校非计算机类专业学生的程序设计课程的教材，也可以作为高等教育计算机类等专业低年级

本书自1989年首次出版以来，曾多次修订版。在2006年本书通过了教育部的评审，被纳入普通高等教育"十一五”国家级规划教材；2008年出版的第5版获得了教育部2009年精品教材称号。2013年的第6版是"十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。2017年推出了第7版，现在的第8版又在原有的基础上进行了较大的修订。全书分为9章，比较全面系统地介绍了计算机网络的发展和原理体系结构、物理层、数据链路层（包括局域网）、网络层、运输层、应用层、网络安全、互联网上的音频/视频服务，以及无线网络和移动网络等内

Photoshop是目前使用最为广泛的专业图像处理软件，具有功能强大、操作界面友好、插件丰富、兼容性好等特点，被普遍地应用于广告设计、数码照片处理、网站建设、多媒体开发和影视动画制作中。《Photoshop CS6平面设计实用教程（第2版）》是山东省省级精品资源共享课“Photoshop平面设计”的配套教材，全书以科学有效的项目任务为载体，遵循学生的认知规律，详细讲解了Photoshop强大的图形图像处理功能及其在实际工作中的应用。《Photoshop CS6平面设计实用教程（第2版）》第一版自

本书较完整地介绍了深度学习的基本概念、方法和技术。全书共10章，重点介绍了深度学习的基础知识、深度学习的基本算法、深度学习中的正则化以及几个典型的深度神经网络（如深度卷积神经网络、深度循环神经网络、深度生成式对抗网络、自编码器、深度信念网络、胶囊网络等）。
本书内容丰富、叙述详细、实用性强，适合具有一定数学基础的高年级本科生或相关专业的研究生使用，也可供不具有深度学习背景但对深度学习感兴趣的相关人员参考。

本书是神州数码DCNP（神州数码认证网络工程师）认证考试的指定教材。本书主要内容包括交换网络的技术实现、园区网实现VLAN、园区网实现冗余链路、多层交换机的路由实现、多层交换设备实现、园区网高可用性、园区网服务质量和IP组播。
本书可作为各类职业院校计算机应用技术和计算机网络技术专业的教材，也可作为交换机和网络维护的指导书，还可作为计算机网络工程技术岗位培训的参考用书。
本书配有微课视频，读者可扫描书中二维码进行观看。
本书配有电子课件，选择本书作为授课教材的教师可以登录机械工

本书注重理论与实践的结合，采用循序渐进的方法，全面系统地介绍了数据结构相关的概念和算法。
全书可概括为两部分，第一部分为知识讲解和上机实验，共6章，主要介绍线性表、树、图等基本数据结构的特点、基本操作、抽象数据类型、存储方式、实现方法和相关的典型应用，以及常用的排序方法和实现方法，此部分将知识点的讲解、知识检测与实验相融合。第二部分为课程设计，共5章，主要是三大结构的综合应用，选取了九大问题，包括约瑟夫环、图书管理、迷宫、停车管理、排队就餐、哈夫曼编码、英文文本对比、校园地图和校园超市选址

本书根据教育部计算机科学与技术教学指导委员会制定的数据结构与算法课程大纲和《全国硕士计算机专业基础综合考试大纲》的要求而编写，跟踪技术发展需要，教材体系科学，内容简洁实用。本书共10章，内容包括基本概念、基本结构（线性表、栈和队列、串、数组与广义表、树、图）和基本技术（查找方法与排序方法）三大部分，其中贯穿了程序设计中参数传递技术、动态处理的指针技术、数组技术、递归技术与队列等技术。书中给出了许多经典算法，每章均附有技术小结与典型题例，便于总结提高。本书既可作为高等学校计算机及相关专业数据

人工智能是电子信息技术领域发展为迅速的新兴交叉学科。本书作为人工智能学科的入门基础，
由浅入深、化繁为简，全方位阐述人工智能相关理论背景、关键技术及部分典型应用。本书共12 章：
第1 章阐述人工智能的定义、发展史，并展望其发展趋势；第2 ～ 4 章是人工智能学科的理论基础，分
别介绍知识的表示与理解方法、感知与连接以及判断与控制方法；第5 ～ 10 章从人工智能的应用领域
出发，主要阐述网络空间安全、计算机视觉、语音、机器人、自然语言处理、无人驾驶

本书介绍了与自主移动机器人运动学建模、导航规划和定位建图相关的数学基础、技术方法和算法。数学基础方面包括概率表示与基本运算，刚性物体三维运动的表示、建模以及计算，概率估计问题建模与求解等；运动学建模方面涵盖轮式移动机器人、躯干式移动机器人、腿足式移动机器人；导航规划方面涵盖路径规划、避障规划、轨迹规划以及融合导航方法；定位建图方面包括常用环境感知传感器、地图表示方法、局部地图构建、里程估计、同时定位与地图构建等，其中里程估计包括运动里程估计、激光里程计、视觉里程计以及多传感器融合里程估计，同时定