本书根据编者多年化工制图教学经验编撰，以少课时，重基础为原则，注重对学生机械制图基础知识的培养，夯实学生制图基本功，以满足其进一步学习不同化工领域专业制图知识的需要。在知识体系构建过程中，着力挖掘知识之间的逻辑关联性以构建课程知识体系，以期给读者呈现一个知识完整、逻辑严谨的知识体系，打破通常化工制图教材编撰时内容条块分割、知识点碎片化的不足。此外，在内容编撰和语言组织时，根据教学中学生学习反馈，充分考虑学生学习难点和困惑，本着深入浅出、通俗易懂的原则，力图使学生通过本书学习化工制图基础知识时变得

本书浓缩了作者多年教学改革的实践经验, 以白皮书和CFC2008为指导, 按照认识规律, 对章节顺序进行了合理的安排, 做到先易后难、循序渐进, 语言叙述注重图文并茂, 理论讲解注重结合实际应用、能力训练。本书主要内容包括: C语言和结构化程序设计, 数据类型、运算符与表达式, 顺序结构程序设计, 选择结构程序设计, 循环结构程序设计, 数组与字符串, 函数, 对函数的进一步讨论, 指针, 结构体、共用体、枚举和用户定义的类型, 位运算, 文件, 上机实验与指导, 总结等。

本书共8章, 分别讲解了Spark基础知识、Spark部署、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、Kafka、StructuredStreaming和SparkMLlib, 并在最后完整开发了一个在线教育学生学习情况分析系统, 帮助大家巩固前面所学的内容。

本书从物联网的基础知识出发, 全面介绍了物联网的架构、技术原理、应用领域和发展趋势等多个方面, 涵盖了物联网的感知层、网络层和应用层等多个层次, 为读者提供了完整的物联网知识体系。同时结合大量实战应用案例, 展示了物联网技术在现实生活中的应用和价值。通过具体案例的分析, 读者可以更加直观地了解物联网技术的实际应用效果, 加深对物联网技术的理解和认识。

本书是根据全国高等院校计算机基础教育研究会发布的《中国高等院校计算机基础教育课程体系2024》中有关“大模型技术及应用”课程参考方案编写的。本书是高等院校人工智能通识教育的一门核心课程教材, 主要内容包括: 大模型的定义、分类、构建流程、层次结构、核心技术、典型平台、API调用、提示工程、典型应用、数据分析、行业应用和未来发展趋势等。此外, 附录部分还设计了6个实验, 旨在帮助读者将理论知识转化为实践能力。

本书通过21个案例, 63个示例, 系统地介绍了C++语言的基础知识、基本语法规则和语句结构以及基本的编程方法。全书共9章, 第1-5章分别是概述、数据类型和运算符、流程控制语句、函数、指针, 介绍面向过程的编程方法; 第6-8章分别介绍了类和对象、继承、多态, 详细讲解了面向对象程序设计语言的三大特性及编程方法; 第9章详细介绍了标准输入和输出格式控制及文件的相关概念与读、写操作。

本书给出的光栅化图元算法主要包括直线和多边形 (尤其是三角形) 算法, 重点是直线的整数Bresenham算法和三角形重心坐标填充算法; 图形几何变换算法主要包括二维、三维变换算法, 重点是三维变换算法, 这是让三维模型动起来的算法; 投影消隐算法包括透视投影算法、背面剔除算法、Z-Buffer算法、画家算法, 重点是Z-Buffer算法, 这是面消隐的通用算法。根据市场对图形学人才的需求, 主要关注真实感图形的绘制能力。本书将建模和渲染作为了重点教学内容。建模方面, 使用双三次Bezier曲面

本书介绍智能数据工程的经典方法和前沿技术, 包括数据管理篇、数据挖掘和智能分析篇、知识表示和知识推理篇三个部分。数据管理篇 (第1-3章) 介绍关系数据库查询优化、经典信息检索、数据组织和架构技术, 数据挖掘和智能分析篇 (第4-7章) 介绍高维数据挖掘、视觉数据分析、文本数据分析和图数据分析技术, 知识表示和知识推理篇 (第8-9章) 介绍知识图谱和贝叶斯网模型及相应的知识推理技术。

本书主要介绍模拟电子系统, 内容涉及半导体二极管及其基本应用电路、半导体三极管及其应用、放大电路基础、集成运算放大电路、负反馈放大电路、波形发生与变换电路、直流稳压电源。

"本书通过大量与金融场景相关的Python例程，循序渐进地介绍了Python在经管(金融)领域常用的知识点。从最基本的程序设计思想入手，按照实用、够用的原则，系统地介绍了使用Python进行编程的方法和技术。对每个知识点，使用多个示例或从不同角度对同一个示例进行描述和解析，提高读者的学习兴趣，增加读者对知识点的理解。全书共12章，涵盖了Python基础、面向对象编程、数据可视化以及常用模块的使用等内容。

本书可以作为全国高等学校非计算机专业“Python程序设计”课程的教材，也可