本书以典型的串、并联机器人机构为对象，沿袭传统机构学研究的三大经典主题——结构学、运动学、动力学，展开有关“型”“性”“度”分析与设计方面的阐述。
全书共10章。第1章为绪论。第2、3章为全书提供数理基础。第4章介绍常见的机器人机构，为其他各章提供对象。第5章是串联机器人的运动学基础理论，主要介绍两种常用的位移求解方法：一种是基于D-H参数法的代数法，另一种是基于指数积公式的几何法。第6章主要介绍串联机器人速度雅可比的概念与求解方法，以及几种典型的基于速度雅可比的性能评价指标。第7章简单介

本教材根据高等职业教育的特点，以职业岗位核心能力为目标，精选教学内容，力求题材新颖、叙述简练、学用结合。
本教材按照传感器的物理和化学效应，以传统的电阻式、电容式、电感式、压变式、磁电式、热电式，以及新兴的光电式、半导体式、声波式和数字式传感器为单元，以效应原理、电路处理、性能参数、应用实例为步骤讲述各种传感器在实际工作中的应用。同时结合工程实际，讲解了检测技术的基础知识、测量信号的基本处理技术、智能传感器的现状与检测技术的发展。
本教材可以作为高职高专和成人高校的电气自动化技术、工

本书采用项目引领、任务驱动模式编写，全书共12个项目，分别是：走进传感器世界、电阻应变式传感器的应用、电感式传感器的应用、电容式传感器的应用、光传感器的应用、电动势型传感器的应用、半导体传感器的应用、超声波传感器的应用、图像传感器的应用、新型传感器的应用、传感器在机电产品中的应用和信号处理方法，附录给出了12个实用的传感器应用项目报告。本书简化原理，突出传感器的应用，着眼于学生在传感器应用能力方面的培养。
本书可作为高等职业院校电气自动化、机电一体化等相关专业的教材，也可作为相关培训用书。

本书系统地阐述了几种市场占有率较高的工业控制网络技术的通信协议、技术特点、硬件实现以及系统设计等内容，旨在介绍工业控制网络技术及应用。全书共分为6 章，第1 章主要介绍了工业控制网络的概念、研究意义及发展现状。第2 ～ 5 章详细介绍了当今已经具有极大市场占有率和良好应用前景的四种主流工业控制网络技术： PROFIBUS 控制网络、Modbus 控制网络、CAN 控制网络、DeviceNet 控制网络。第6 章简要介绍了其他几种工业控制网络技术，工业以太网：Ethernet/IP、EtherCA

本书通过文字叙述，实例、图表及程序，介绍了数控加工手工编程指令、编程方法和应用。为了适应数控技术的发展，对五轴数控加工技术，自动编程的方法和流程进行了详细地介绍。全书每章都附有习题，有助于读者加深对本书内容的理解并检验学习效果。本书内容丰富，条理清晰，重点突出，详略得当，注重理论与实践的结合，着重于工程应用，方便课堂教学和自主学习。本书可作为高等院校机械类专业的教材，也可作为数控加工行业的工程技术人员，高级技术工人的培训和技术参考书。

本书从变频器使用者的角度出发，从理论到实践，由浅入深地阐述了伺服电动机调速的原理、变频调速的基础知识、常用电力电子器件的选用、变频器的结构和工作原理、电动机变频调速的机械特性、变频器的控制方式以及变频器改变频率和电压的方法等。具体操作部分重点阐述了变频器的安装、运行、参数设置、调试、维护以及优化设置等。本书第1～8章内容主要包括直流伺服控制系统、交流伺服控制系统、电气传动基础知识、变频器的工作原理与控制方式、变频器改变频率和电压的方法、变频器的基本操作以及变频器的优化特性设置、变频器的选择与维护

本书是高等职业教育大数据技术与应用系列教材中的一册，讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要任务，包括大数据生态圈、Hadoop环境搭建与运维、Hive环境搭建与基本操作、HBase环境搭建与运维、Hadoop常用组件安装等内容。本书内容详尽充实，针对每个知识点都配有相应的实验用于验证和巩固，在基础理论知识上增加了运维大数据平台实践应用知识，重点介绍了大数据系统的运维实操技能，对于培养应用型大数据平台运维人才有着很强的指导性。

本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍样本数据处理的基础知识，力求培养读者使用Python语言及Kettle软件进行数据处理的能力。全书内容分别为数据预处理概述、Kettle工具的初步使用、数据的导入与导出、数据清洗、数据标注、Kettle作业设计、基于Kettle构建数据仓库、基于Python的数据导入与导出、基于Python的数据整理。 本书作为人工智能学科相关的样本数据处理技术的入门教材，目的不在于是覆盖样本数据处理技术的所有知识点，而是介绍样本数据处理的主要应用，使读者了

《数据安全与治理》密切结合我国大数据产业、数据安全产业的特点，全面系统地介绍了数据安全与治理的内涵、特点、方法、原理与技术。全书分为10章。其中，第1章介绍了数据安全与治理的基本概念，第5、6、7、9章介绍了数据安全的相关技术(含数据加密、数据脱敏、数据资产保护、数据审计)，第3、4章介绍了数据治理的相关技术(含数据质量管控、数据采集)，第2、8、10章介绍了数据安全治理的相关技术(含数据分类分级、数据资产交易、数据司法存证)。
《数据安全与治理》在每章末均配置了复习题，在全书最后附有模拟

《大数据算法设计与分析》以大数据为背景，以求解大数据计算问题的计算方法（即亚线性时间计算方法、压缩计算方法、抽样计算方法、增量式计算方法、分布式并行计算方法）为主线，系统地介绍大数据计算问题求解算法的设计与分析的理论与方法，主要包括: 大数据计算问题的复杂性分类、大数据计算问题的亚线性时间求解算法的设计与分析方法、基于抽样的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、基于数据压缩的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的增量式求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的分布式