根据职业院校教育的培养目标、特点和要求，本书由浅入深、全面系统地讲解计算机网络的基础知识和基本技术。本书共 6 个项目，内容包括初识计算机网络、数据通信技术、计算机网络体系结构、局域网技术、网络互联技术和广域网技术。为了让读者更好地巩固所学知识，及时检查学习效果，每个项目都配备了丰富的技能实践环节和项目练习题。 本书既可作为中等职业院校计算机网络技术基础课程的教材，也可作为计算机网络相关培训人员和计算机网络爱好者的自学用书和参考书。

Python是近年来最流行的编程语言之一，其简洁的特点和卓越的可读性使其成为初学者编程入门的优先选择，并且深受编程人员的喜爱。很多职业院校都开设了与Python语言相关的课程，与Python语言相关的教材也应运而生。但纵观目前市场上的Python程序设计教材，始终逃不出传统、枯燥的案例化的束缚：提出要求，撰写代码，输出结果。学习者看到的始终是代码和文字，很容易造成视觉疲劳。 本书打破传统教材枯燥的编排模式，以海龟作图为主线，通过绘制绚丽多彩的图案、制作妙趣横生的动画等优秀案例，按照初识Pytho

本书全面、系统地介绍Premiere的基本操作方法及视频编辑技巧，内容包括初识Premiere Pro 2020，视频剪辑，制作视频过渡效果，应用视频效果，调色、叠加与抠像，字幕与字幕特效，音频与音频特效，输出文件和综合设计实训。 本书的主要章以课堂实训案例为主线，通过案例操作，学生能快速熟悉视频后期编辑思路。通过书中对软件相关功能的介绍，学生能够深入学习软件功能；实战演练和综合实训可以拓展学生的实际应用能力，提升学生的软件使用技巧。本书最后一章精心安排了影视设计公司的6个精彩的综合设计实训，帮

本书全面介绍了Python程序设计语言的语法基础及其在数据分析、可视化、人工智能等场景中的应用。本书强调立德树人，将中国优秀传统文化、党的二十大精神等德育元素融入Python程序设计课程。全书分为3篇：基础篇、进阶篇、应用篇，主要内容包括Python概述、基本数据类型、程序控制结构、容器数据类型、函数与模块化编程基础、文件、Numpy科学计算库、数据分析与pandas、数据可视化与Matplotlib、人工智能与Sklearn等。 本书以应用型本科学生为主要读者对象，同时上下辐射其他类型的研究生

本书结合多个实际案例，介绍液压传动与气动系统的识读、分析、组装与调试。本书共10个项目，包括：液压传动与气动的初步认识、液压动力元件的认识、液压执行元件的认识、液压控制元件的认识、液压辅助元件的认识、液压回路的分析与装调、典型液压系统的分析与装调、气动元件的认识、气动回路的分析与装调、气动系统的分析。本书本着“知识够用、突出实践”的原则，依托液压实训台和FluidSIM仿真软件，开发了20个技能训练，分布于不同项目中，以切实提高学生的知识应用能力和综合素养。 本书既可作为职业院校机械、机电相关专

本本书是全国高等教育自学考试指导委员会组编的土木类专业系列教材之一。本书内容包括绪论，招投标制度，工程招标条件与规则，工程投标业务与方法，招投标监督，合同的签订与履行，违约责任、合同索赔与争议管理，建设工程合同管理。通过本书的学习，学生可以对我国工程招投标相关法律制度，对工程合同管理的基本内容等方面有一个系统的了解及掌握，初步具备招标文件的编写、投标书的制作和合同管理的基本能力。本书可作为本专科院校的相关教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。

本书依据多个省市职教高考技能测试考试大纲，设计有6个项目27个任务，包括常用电子仪器仪表和工具的使用、常用电子元器件的识别与检测、电子装调技能入门训练、单元电路安装与测试、小型电子产品制作与检测和技能综合训练等内容，提供10套技能高考模拟题，各项目有同步操作微视频、习题答案。 本书充分考虑了学生参加职教高考技能考试的需要，重点在于技能操作的多角度呈现，突出技能传授与提高的特点，具有"互联网+教材+配套训练套件+同步操作视频”的鲜明特色。

本书在内容设计和组织上深入浅出，充分发挥Python语言易上手和擅长数据分析的特点，分为Python编程基础和Python专业应用两个部分。第1部分共7章，通过Python易上手的特点帮助读者构建良好的编程思维，能够完成初步的数据分析和可视化；第2部分共3章，通过Python擅长数据分析的特点帮助读者形成自主学习并应用Python的能力，能够结合自己的专业灵活运用Python工具。本书采用任务驱动的教学理念，每章第一节均给出了本章要完成的任务（案例），所有知识点均围绕该案例实现。本书通过二维码向

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。
本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强