本书围绕大数据背景下的数据挖掘及应用技术，从数据挖掘的基本概念入手，由浅入深、循序渐进地介绍数据挖掘分析过程中的数据挖掘基本实施步骤、数据探索预处理、数据挖掘的常用算法，包括分类算法、聚类分析、深度学习方法等。同时，为了深入掌握相关方法的使用，精心筛选了恶意软件检测、网络流量分析、入侵检测等实战案例，综合运用数据挖掘方法剖析并解决这些实际问题。案例均采用Python语言编程。本书既可以面向计算机科学与技术、信息安全、人工智能、数据科学与技术等信息类专业的本科生和研究生，也面向广大的IT

本书共8章，内容涵盖了计算机系统总览、数据表示、运算方法、存储系统、指令系统、中央处理器、输入输出设备以及总线系统。读者通过阅读本书，可以掌握计算机组成的核心技术原理，深刻理解自主研发国产化处理器架构及指令系统的重要性、必要性和可行性，为国产化计算机技术的发展和人才培养贡献力量。本书提供了丰富的硬件设计案例和实验，有助于读者系统地掌握计算机组成的理论知识，并提升计算机组成五大部分硬件逻辑电路设计和开发能力。

本书以普及计算机知识为核心指导思想，采用浅显易懂的语言，详细介绍了计算机的硬件组成、攒机方法、系统安装、计算机维修、系统管理与优化等多方面的内容。同时，结合最新的AI技术，阐述了硬件和AI的关系，以及AI在计算机故障排查中的使用方法等。全书共13章，内容涵盖计算机基础知识、计算机的组装、各组件(CPU、主板、内存、硬盘、显卡、显示器、电源、机箱、声卡、音箱、外设)的工作原理、参数说明以及选购方法。此外，还介绍了操作系统的安装与备份、计算机软件与硬件常见故障的修复方法，以及系统管理与优化

本书共11章，由浅入深地对Python程序设计语言进行了全面地讲解，主要内容包括Python入门知识、Python语言基础、程序控制结构、复杂数据类型、函数与模块、异常处理、面向对象编程、文件处理、数据库编程、常用第三方库，以及AIGC助力Python编程等。在讲解理论的同时，穿插实例练习，让读者能够同步动手操作。

本书围绕计算机视觉和智能语音处理技术在交通、工业等领域的实际项目案例，深入浅出地讲解项目涉及的核心模型与关键技术。本书中的案例代码可以在PC和AIE-kit人工智能边缘计算实训设备上进行部署与实施，软、硬件结合实现了教学场景化、学习趣味化。本书首先介绍计算机视觉和语音识别的基础技术及机器学习技术的应用，例如人脸检测、眨眼检测、实时声源定位、异常行为聚类分析、使用GMM-HMM模型识别孤立词等，然后介绍基于深度学习技术的应用，例如交通标志识别、车辆型号和特征识别、车辆跟踪、车辆违规检测、

本书系统地介绍了SOLIDWORKS中文版软件在草图绘制、三维建模、装配体设计、工程图设计和仿真分析等方面的功能，包括11个模块：SOLIDWORKS入门、创建草图特征、创建拉伸和旋转特征、创建基准特征、创建附加特征、创建扫描和放样特征、创建曲线与曲面特征、系列化零件设计、钣金设计、装配设计及创建工程图。为方便教学，本书配套有教学课件、微课视频、图片等教学资源，其中部分资源以二维码形式在书中呈现，具体获取方式见前言。

本书分为上、中、下三篇。上篇(第1-10章)介绍了无线通信网络的基础理论，中篇(第11-20章)聚焦于移动互联网的关键技术方法，下篇(第21-29章)则涵盖了与移动互联网相关的实验。

本书基于国家级一流本科课程与山东省“111计划”项目成果，系统介绍了线性表、栈与队列、串、数组和广义表、树与图、查找、排序及经典算法思想，内容覆盖全面、逻辑清晰。教材突出理论与实践结合，提供形式化定义、复杂度分析及C++实现，并配备丰富例题与习题。相关章节融入人工智能大模型、区块链、深度学习等前沿案例，展示经典方法在新技术中的应用价值。

本书紧密结合数字化时代的需求，以数据的高效存储，组织和管理为核心，通过理论与实践相结合的方式，培养学生的计算思维能力和解决复杂工程问题的实践能力。全书共分为8章，内容涵盖绪论，线性表、栈和队列，串和数组，树，图等基本数据结构，以及查找和排序两大经典算法。每章以工程案例引入，通过抽象数据类型和算法分析，逐步深入讲解数据结构的逻辑与存储结构，并辅以丰富的代码实现和性能分析，通过真实工程案例和课程设计题目，培养学生解决复杂问题的能力。

本书主要内容分为软装与陈设艺术设计的概述和元素介绍、软装设计的风格解析、室内设计的色彩搭配、设计流程与方案制作等六大章节，邀请北京最具影响力的软装培训机构北京菲莫斯公司担任本书顾问，书中详细讲解了家具、布艺、灯饰、装饰画、陈设饰品、花艺等六大软装元素的设计应用，并且分析了当下的十大室内风格及色彩搭配方法，全面梳理了软装的设计流程、主题定位及方案制作方法。