本书是江苏省高等学校重点教材《数据结构原理与应用》及《数据结构原理与应用实践教程》两本教材的配套教材。全书分两篇: 学习辅导篇和实践指导篇。学习辅导篇对应《数据结构原理与应用》的8章。每一章有4部分: 本章导学——给出本章知识架构；谜点解析——对教学过程中发现的学生理解不够充分的问题进行深度或广度上的剖析；要点集锦——给出归纳性和综合性的知识要点；习题解答——给出主教材每章习题解答和补充习题及解答。实践指导篇分为8章，包括两部分: 《数据结构原理与应用》习题中的上机练习题题解和《数据结构原理与应

本书是主教材《数据结构》的配套教材。 全书分为两篇：第一篇为习题与实验， 共9章， 每章基本都由学习指导、习题、实验等内容组成，其中实验部分主要由验证性实验和设计性实验组成；第二篇为实训案例，共12个兼具综合性、设计性的实训案例， 并提供程序的源代码。 附录A共17套数据结构模拟试卷。本书的最大特点是将实验进行分层 ，适合不同层次的程序设计者：初学者能循序渐进地熟悉数据结构的基础知识；基础较好者能开拓思路， 潜移默化地提高计算机素质。本书既可作为高筠学校应用型本科和高等职业院校计算机相关专业的实

本书是为初学者学习R语言数据分析与可视化技术及它们在数据科学中的应用而编写的。全书共7章，可分为3个部分。第1部分（第1～3章）介绍R语言数据分析的基础知识，第2部分（第4～5章）介绍R语言基础绘图方法，第3部分（第6～7章）介绍较为重要的R语言可视化扩展包的具体应用。读者可以通过本书了解和体验R语言数据分析与可视化技术的特点、功能和应用。本书的所有示例代码均已在R 4.2.1环境下调试通过。 本书既可作为高等院校相关专业的教材，又可作为科技工作者使用R语言绘制图形的参考用书。

本书为北京理工大学“十四五”规划教材。本书简要介绍了科学计算语言的基本情况和发展历程，讲述了科学计算语言Julia的起源、特性和程序开发过程，重点讲解了Julia的数据类型及运算、数组与多维数组、函数、流程控制、模块及数据可视化，详细介绍了Syslab工具箱的组成和功能，分析了Syslab初等数学、线性代数、数据插值、曲线拟合和数理统计等科学计算实例，最后介绍了MWORKS及其产品体系，分析了Syslab系统组成及功能，利用一阶有控倒立摆和四旋翼无人机的路径跟踪综合应用案例演示了Sys

随着信息技术的发展，软件已经深入到人类社会生产和生活的各个方面。软件工程是软件开发经验总结的理论课程，具有很强的实践性。本书覆盖软件系统完整的生命周期中的软件活动，从需求、分析、设计、实现到维护、以及软件质量保证。全书共11章，主要内容包括绪论、软件工程要素、需求分析、面向对象思想与范型、面向对象分析、软件系统设计、软件实现、软件质量保证、软件生命周期模型、综合案例实践。

本书是“ Unity技术基础”与“增量式项目实战”的融合，给零基础入门 Unity又希望快速上手独立开发作品的读者，带来一次友好的虚拟现实学习与开发体验。全书共 7章，第 1章是 Unity操作基础，第 2章至第 7章是 Unity核心技术模块知识点讲解 +案例实战，包括动画系统、天空盒、地形、模型、物理系统和 UI系统。全书以“滚雪球”的方式，从创建一个新项目开始，逐渐添加项目的各个功能模块，到完成全部开发流程打包导出，形成一个相对完整的项目作品。各模块知识点和开发案例前后承接，目的是实现以点

本书内容以Python基础编程和数据分析为主线，以超市管理项目为任务组织撰写。全书共分8个任务，包括输入并显示超市系统的开发者名称(初识Python)、超市商品入库(Python程序设计基础)、超市购物(Python程序的控制结构)、超市商品管理(序列数据类型)、基于控制台的购物系统(函数和代码复用)、保存进货交易记录(Python文件操作)、随机生成验证码(模块与Python标准库模块)、超市销售记录分析(Python数据分析基础)等内容。

全书基于Python知识提供了大量的案

全书共分三部分，第一篇是实验概述，主要介绍Python语言程序设计实验的基本目的与要求，计算机程序设计的基本过程，以及问题求解和典型算法介绍；第二篇是基础实验篇，包含17个基础实验，精心设计实验内容、实验项目，包括实验目的、知识要点、实例解析、实验内容等，在巩固课程知识的同时兼顾知识拓展，在实践过程中做到举一反三、融会贯通，同时给出了利用Python第三方库解决数据处理等方面的应用实例，可供不同专业学生选用。第三篇是Python综合编程实例，每个实验包括一些趣味性的案例、基本算法，每个实例有题目

本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。
全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络——孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种有趣单样本元学习算法——关系网络和匹配网络；第6章介