"本书以“成功设计与构建可用的Linux操作系统”为编写目标，共15章，主要内容包括Linux操作系统的设计，构建Linux操作系统的技术基础，构建极简版Linux发行版，构建SLFS交叉工具链和临时工具，构建SLFS发行版，登录相关配置和部分基本软件，通用库和字体库，工具，网络和服务器，图形组件，GNOME，Xfce，图形界面软件，多媒体，排版、打印和扫描。第1、2章介绍相关理论和技术基础。第3章介绍一个极简版Linux系统的构建过程，目的是通过成功构建这个极简版Linux系统来增强读者完成第

本书介绍了大数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们还给出了每种方法的R语言代码实现以及Python语言代码实现的上机实践。

本书为浙江省普通本科高校“十四五”重点立项建设教材。本书基于新工科成果导向教育理念，以国产软件为主，以实际应用的工程项目为案例，深入浅出地阐述了数维协同设计、数字化工程模拟、PKPM一体化数字设计实训、基于Revit的BIM正向设计实训、CIM虚拟场景集成应用实训等内容。本书坚持高阶性、创新性和挑战度的有机结合，着力培养和提升学生的协同设计能力、工程模拟能力、CIM场景搭建与数据信息应用能力。

《大学计算机基础实践教程》配套于《大学计算机基础》（ISBN为9787302663362，由清华大学出版社于2024年7月出版），主要内容包括Windows 10基本操作、办公自动化软件Office 2016应用及计算机网络基础。《大学计算机基础实践教程》可作为高等院校非计算机类专业计算机基础课程教材，也可供相关读者参考。

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本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法外，还图文并茂地介绍了各种典型推荐系统与算法的思想、原理、设计、实现和应用场景。除了介绍基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐等经典推荐系统与算法外，还介绍了基于排序学习的推荐、基于异质信息网络的推荐、基于图神经网络的推荐等新型推荐系统与算法。此外，为便于读者快速入门并开展相关工程实践，本书还提供了配套的讲解视频和实验内容。
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本书是为了帮助参加专升本考试的考生全面复习和巩固信息技术基础知识，提高解题能力和应试技巧而策划和编写的。按照真实考试形式，本书中的每套试卷都包括单选题、多选题、判断题、填空题、编程题、操作题和综合题等题型，内容涵盖了信息技术基础知识的各个方面，如计算机基础、操作系统、网络技术、数据库、多媒体技术等。 在考前冲刺阶段，本书可以帮助考生系统地回顾和巩固所学知识，发现自己的不足之处，并及时进行补充和强化。同时，考生可以通过本书熟悉考试的题型和难度，从而提高解题速度和准确率，增强应试信心和心理素质。

本书内容包括四部分：C语言实验指导、C语言课程设计、C语言综合测试及全国计算机等级考试二级C语言的相关内容。C语言实验指导部分共12章实验，分别对应理论教材的各章内容，每章实验的程序分析部分对程序考查的知识点加以详细说明。课程设计部分包括28个课程设计题目及编者精心设计的课程设计典型案例。C语言综合测试部分包括编者精选的四套综合测试试卷。第四部分介绍2023版考试大纲，给出两套模拟试卷及题目的详细解析。

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本书适合作为城市智能化从业人员、设计人员和研究人员进行设计和建设的参考书，也可作为高等院校计算机、

《计算机导论（微课视频版）（第2版）》采用自底向上、由内到外的方式，探讨了计算机如何工作，可以做什么以及如何做。有时学习者很容易陷入细节，看不清事物的全貌。本书每一章都有小结部分，是对本章内容的概括。让读者从不同角度了解计算机系统，了解计算机专业所涉及内容的广度。配套视频、课件等丰富资源。