本书分为上下两册，全面而系统地介绍了Python 编程的基础技能与实践应用。上册为基础技能，共包含11章。从Python 的简介、安装、开发工具、标识符、变量、语法结构、输入输出、注释、数据类型、运算符与表达式等基础概念入手，逐步深入到流程控制、列表与元组、字典、集合、函数、面向对象、异常处理、文件和目录操作以及第三方组件库的安装与使用等核心知识。每一章都详细讲解了相关概念、语法规则和操作方法，为读者打下了坚实的Python 编程基础。下册为技法实战，与上册的章节结构相对应，共包含23 个实验。

本书在普通高等教育"十一五”国家级规划教材和国家精品课程教学成果《数字逻辑与数字系统》（第6版）基础上，依照2019年出版的《高等学校工科基础课程教学基本要求》，为适应数字电子技术的不断发展和应用水平的不断提高修订而成。全书共9章，内容包括数字逻辑基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、锁存器和触发器、时序逻辑电路、半导体存储器、脉冲波形的产生与整形、数模转换和模数转换、数字系统分析与设计等。附录给出了GAL、CPLD和FPGA简介，电气简图用图形符号二进制逻辑元件简介，常用逻辑符号对照表等实用内容。本

本书为了符合学生学习知识的一般规律，以一张控制流程图为切入点，首先介绍了识图方法，之后阐述了自动检测、自动控制、自动联锁报警等过程控制系统，然后分三章介绍了变量检测及仪表、过程控制仪表及计算机控制系统等过程控制工具，最后是控制系统的应用——典型过程单元的控制方案及控制系统的操作。将实验与实践内容单独列为一章，在这一章不仅安排了与各章节内容相关的实验内容，还设置了认识实践、结业实践以及仿真实训和综合实验等内容，突出强调了实践对这门课程的重要性。 本次修订，对第二版教材进行了调整，如增加了“雷达物位

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本书按照工学结合、项目化教学要求编写，以物联网工程建设项目为背景，介绍了物联网感知层设备的安装与调试、网络层设备的建设与管理、平台层环境的搭建与配置、应用层系统的开发与使用等物联网系统运维与服务环节中的核心知识和技术，舍弃了物联网技术中较为枯燥难懂、与职业院校定位不符的内容，力图解决课堂教学中理论与实际脱节、学生普遍缺乏实际应用能力的问题。 本书以物联网行业典型应用项目为载体，着重对物联网应用知识和工程技术进行介绍，各项目内容互为衔接，又相对独立，体现了活页式教材的特点；在语言上力求简单明了、通

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的知识体系。其中，理论部分均给出严谨的数学推导，实践部分则注重阐述实施路径和实现代码，以让读者更好地掌握机器学习的理论与应用技术。 本书可作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数

人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技术正以惊人的速度改变着众多行业，本书聚焦AIGC 技术的实际应用，以DeepSeek 为主，以其他AIGC 工具为辅，旨在带领读者开始精彩的AIGC 应用之旅。 本书涵盖AIGC 的概念、DeepSeek 的使用技巧、多模态内容生成与处理、AIGC 拓展应用及AIGC 应用实战案例分析等核心内容。每个项目以“任务驱动”为导向，设置知识目标、素养目标、项目实训等特色模块，并结合具体场景

本书详细介绍大数据采集与清洗的相关知识和技术，共9章，分别是概述、网络爬虫基础、网页数据抓取、缓存下载页面、并发/并行爬取、用Selenium抓取动态内容、Scrapy爬虫框架及其应用、大数据平台系统日志采集、pandas数据清洗。本书大体上由数据采集（第2～8章）和数据清洗（第9章）两部分内容构成，以Python作为编程语言。数据采集部分以Web数据采集为主，也涉及Hadoop大数据平台的数据采集，内容由浅入深，循序渐进，理论与实践相结合，帮助读者理解和掌握数据采集的相关技术；数据清洗部分主要

本书是一本专注于软件测试领域的专业教材，旨在为读者提供全面的软件测试知识与技术技能。通过对本书内容的学习，读者将深入了解软件测试的发展历程、理论基础、实用方法、工具应用及案例分析，为进一步的专业学习及就业打下坚实的基础。全书共分两大模块、8个任务，结构设计从基础到高级，逐步展开，不仅覆盖了软件测试的核心流程和方法，还扩展到了性能测试和自动化测试等高级主题。通过分析真实案例，可以进一步帮助读者深化对软件测试概念和实践的理解，为读者成为软件测试领域的专业人才奠定基础。本书既可以供高职院校或职教计算机

本书内容涵盖分布式理论基础、大数据处理架构Hadoop、Hadoop分布式文件系统、基于Hadoop的数据仓库工具Hive、分布式数据库HBase、分布式计算框架MapReduce、基于内存的分布式计算框架Spark、分布式计算框架Flink、分布式协作服务ZooKeeper等大数据平台架构核心理论与重要组件，以及资源管理平台YARN，分布式数据采集和传输系统Flume，基于发布/订阅的消息队列Kafka，分布式NewSQL数据库TiDB，分布式日志收集、查询和展示系统Loki，向量数据库Mil