本书以关系数据库管理系统SQL Server 2014作为平台，以商店销售数据库作为主线，全面系统地介绍了数据库原理、数据库系统和数据管理新技术。数据库原理部分包括数据库概述、关系数据库、关系数据库规范化理论和数据库设计；数据库系统部分包括SQL Server数据库基础、创建数据库和创建表、数据定义语言和数据操纵语言、数据查询语言、索引和视图、数据完整性、数据库程序设计、数据库编程技术、事务和锁、系统安全管理、备份和恢复、基于Visual C#和SQL Server数据库的学生管理系统的开发；数

本书以工业机器人仿真、离线编程和示教操作为核心，以培养应用型本科学生在智能控制领域优秀的职业素养、扎实的实践操作技能和过硬的思想素质为目标，在工业机器人高技术应用的基础上，按照智能制造过程规范化和系统化的思想进行课程开发。

全书主要包括三部分内容，即三个实训项目：工业机器人仿真和离线编程软件(RoboDK3.2)的应用，工业机器人对包装盒的搬运操作，工业机器人在自动分拣与包装生产线上的应用。本书通过循序渐进、由浅入深的方式培养学生工业机器人技术的应用能力。

本书

本书以响应式网页开发为线索，从布局、样式到交互设计，围绕整个网页开发技术体系展开，让读者在实践中掌握最新、最流行的响应式前端开发技术。本书先介绍响应式网页设计的概念，再引入交互设计基础JavaScript和jQuery，然后介绍最流行的响应式网页开发框架Bootstrap，通过Bootstrap的学习深入体会响应式开发的思想，达到知识的融会贯通。

本书以必需、够用、实用、好用为原则，克服理论课内容偏深、偏难的弊端，根据职业教育教学改革的目标和要求编写而成。
本书主要内容有单片机基础知识、单片机I/O口应用、单片机驱动数码管应用、键盘及接口技术、中断控制系统、定时器/计数器应用及串行通信应用等单片机相关基础知识，*后一个项目为基于51单片机的简易计算器的设计项目。
本书适用于高等、中等职业院校的电子信息、电气工程及自动化、电子技术、机械电

本书首先介绍了IDL语言的基本语法，包括语法基础、编程基础及数据输入输出等，在此基础上介绍了与遥感工作密切相关的绘图、图像处理、随机数、数理统计等，然后介绍了IDL与遥感图像处理软件ENVI的结合，最后通过20个翔实的遥感应用实例将前面的理论知识与具体工作结合起来，锻炼读者使用IDL语言解决遥感实际问题的能力。

本书紧贴当前实际，将zui新的人工智能技术与图像处理相结合，系统介绍了智能图像处理的基本概念、处理技术及其应用领域。全书以图像处理基本流程为主线，内容包括智能图像处理技术、图像分割、图像特征提取、目标检测、图像识别、图像跟踪、目标行为分析、图像融合、图像处理应用实例、图像处理发展趋势。本书将智能图像处理算法和大量的应用实例相结合进行阐述，内容涵盖生物医学、机器视觉、智能交通、智能安防、军事等领域，在各章都列举了有代表性的实例，这些实例具有较好的通用性和应用性，便于读者学习理解，并能很快将这些方法

本书按不同层次、不同要求设置实验内容，其中验证型内容与课程内容同步对应，可以巩固相关理论知识；设计型内容则具有一定工程应用价值。教程中每一个实验都分为验证性实验和思考性编程两个部分。前者的实验程序已经给出，便于读者学习，后者则需要读者在验证性实验的基础上进行适当的修改，独立编写出所要求的程序。这种方法有利于读者更好地掌握和灵活地运用单片机的相关知识，而且培养了学生发现、分析和解决问题等实践创新能力。

本书以ABB工业机器人为对象，使用ABB公司的IRB系列机器人以及仿真软件RobotStudio，以项目驱动方式创建现代工业机器人典型应用案例，利用其离线编程功能在各个工作站中集成夹具动作、物料搬运、周边设备等仿真动作，使机器人工作站完成典型工作任务与工作场景，同时在真实的机器人中予以实现。
本书采用项目驱动方式，充分体现了理论知识“必需、够用”的特点，突出应用能力和创新素质的培养，全面地介绍了工业机器人基本操作，并对工业机器人的示教器、仿真软件等进行详细的讲解；通过工业机器人坐标系

　　《Excel 2019办公应用从入门到精通》通过精选案例引导读者深入学习，系统地介绍了Excel 2019的相关知识和应用方法。全书分为5篇，共17章。1篇“快速入门篇”主要介绍Excel 2019的安装与配置、Excel 2019的基本操作、工作表的编辑与数据输入技巧以及工作表美化设计及数据的查看等；第2篇“公式函数篇”主要介绍简单及复杂数据的处理等；第3篇“数据分析篇”主要介绍数据列表管理、图表的应用及数据透视表和透视图等；第4篇“高效办公实战篇”主要介绍Excel在企业办公、人力资源、

本书内容包括：研究特征提取与特征工程过程、评估线性回归的性能和误差估计、使用不同类型的算法构建数据模型并理解其工作原理、调整支持向量机(SVM)的参数、探讨自然语言处理(NLP)和推荐系统的概念、从头开始创建一个机器学习架构。