本书是计算机专业硕士研究生入学考试"操作系统”课程的复习用书，内容包括计算机系统概述、进程管理、内存管理、文件管理、输入/输出（I/O）管理等。全书严格按照最新计算机考研大纲的操作系统部分，对大纲所涉及的知识点进行集中梳理，力求内容精炼、重点突出、深入浅出。书中精选了各名校的历年考研真题，给出了详细的解题思路，并且采用了"书本＋在线”的学习方式和网上答疑方式。

"本书不仅覆盖自学考试大纲所要求的全部知识点，同时增加习题解析和微视频等内容，这些内容的增加能够有效帮助自考学生自学，达到帮助学生顺利通过《操作系统》课程自学考试的目的。本书一共分为八章，重点阐述操作内核设计和实现的原理，包括操作系统内核作为一种复杂软件涉及的硬件、数据结构、算法和策略等。第一章阐述操作系统的作用、功能、发展、特征。第二章阐述操作系统的运行环境，内核、系统调用、中断、时钟机制等。第三章阐述进程的概念、进程的控制、进程调度、线程。第四章阐述进程的并发执行、进程同步与互斥。

本书是根据高等教育自学考试指导委员会制定的《操作系统自学考试大纲》，为参加全国自学考试的考生编写的指定教材。本书从计算机系统资源管理的角度，系统阐述了操作系统的基本概念、基本结构、基本工作原理、运行机制、典型实现技术和算法。本书共分为8章，包括操作系统概论、操作系统运行环境与运行机制、进程/线程模型、进程/线程调度、存储管理、文件系统、设备管理、进程同步机制与死锁。
本书每章一开始有学习目标、建议学时、教师导读，每一章最后都有小结、知识点和习题，便于考生自学。本书也可作为高等院校

C/OS-Ⅱ是一个源码开 放的嵌入式实时操作系统的 内核。本书详细地介绍了嵌 入式实时操作系统C/OS-Ⅱ 内核的任务的管理和调度、 系统时钟和节拍服务、时间 管理、中断、任务的通信和 同步、内存的简单管理原理 。为帮助读者理解书中的内 容，本书给出了大量的实例 。 ，还介绍了C/OS-Ⅱ 的移植方法。为了学习上的 方便，第3版还增加了使用 集成开发环境BC45和VC6.0 编译C/OS-Ⅱ的相关内容。
第4版主要对第3版前3章做 了较大的修改，增加了普通 操作系统和嵌入式操作系统 的

本书是国内外少有的关于 Tornado 框架的专业技术书籍, 旨在为读者提供全面、 系统的 Tornado框架开发指南。 本书从 Tornado 框架的基础知识入手, 深入介绍 Tornado 框架的核心概念、 应用场景、 开发技巧方面的内容, 重点介绍使用 Vue.js Tornado 进行前后端分离 Web 开发的具体流程, 快速高效地构建高性能、 高并发的 Web 应用程序等。

本书读者对象为异步编程的入门人员、 进阶人员、 前端程序员等编程爱好者以及 Tornado

操作系统是计算机系统的核心，是其他一切软件运行的基础。本书主要介绍操作系统的基本原理和实现方法。全书共12章，包括操作系统概论、进程管理、处理器管理、内存管理、I/O设备管理、磁盘和固态硬盘、文件系统、操作系统安全、分布式操作系统、虚拟机、鸿蒙操作系统、欧拉操作系统等内容。本书以鸿蒙和欧拉等具有代表性的国产操作系统为例，通过对操作系统知识的讲解，帮助学生系统掌握操作系统的基本概念、工作原理、主要功能和相关设计技术。

本书从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析、可视化展示等内容。本书共11章，主要内容包括数据分析基础、Python数据分析环境、Python数据类型、程序控制结构、函数与模块、文件、NumPy数值计算、Pandas数据分析处理、Matplotlib数据可视化、SciPy科学计算和机器学习等。

本书是面向 Python 程序设计初学者的教材，全书共分为 11 章。第 1 章论述 Python 的特点、安装、使用和程序设计方法；第 2 章至第 4 章侧重论述 Python 的基础知识，包括对象与类型、运算符与表达式、常用的组合数据类型；第 5 章论述面向过程设计方法中的基本结构；第 6 章 论述函数的定义和使用；第 7 章论述文件的处理方法，包括文本文件和 CSV 格式文件的操作；第 8 章论述图形用户界面设计模块 tkinter；第 9 章则聚焦于几个常用的第三方库，如 N

本书在校企合作的基础上编写而成，在讲述人工智能理论的基础上突出工程应用性与实践性，选用了适用于人工智能项目研发的Python编程语言。第1章为人工智能导论。第2章介绍Python程序设计基础。第3章介绍Numpy、Matplotlib与Pandas。第4章介绍sklearn及Inforstack免费网上机器学习组件功能。第5章介绍数据预处理。第6章与第7章分别介绍监督学习与非监督学习常用算法，并分别使用Inforstack学习平台建模和Python语言编程实现。第8章介绍语音交互、视觉处理与Op

本书共13个项目，内容涵盖Python编程基础、组织程序和项目文件、面向对象的程序设计、用容器管理和使用数据、在文件中存取数据、用正则表达式处理大量文本数据、程序调试和异常处理、NumPy模块的使用、Pandas模块的使用、数据处理的常见场景、数据可视化、机器学习和综合实训项目，有较强的实用性和针对性。