全书共分8章。第1章介绍计算机基础知识, 包括计算机的发展、分类、特点和应用, 数据在计算机内的存储与表示, 计算机的系统结构, 工作原理等; 第2章介绍Windows 10操作系统管理, 包括Windows 10操作系统的理论与操作方法, 如何对计算机资源进行合理高效的配置; 第3章介绍Word 2016文字处理软件的使用方法; 第4章介绍Excel2016表格处理软件的使用方法; 第5章介绍PowerPoint 2016演示文稿的使用方法; 第6章介绍计算机网络的基础知识、因特网相

全书将网页设计与制作知识分解为10个章节，第1～2章主要讲解HTML5的基础知识。第3～4章主要讲解CSS3入门及CSS3选择器。第5～7章分别讲解盒子模型、元素的浮动与定位和表单的应用。第8章主要讲解多媒体技术。第9章讲解CSS3的高级应用。第10章为跨平台移动Web技术，利用HTMl5和CSS3互相配合与支持的，实现响应式Web设计。 本书适合没有任何网页设计基础的初学者进行学习。

本书专注于实时操作系统，使用目前广泛应用的STM32芯片并结合智能小车功能开发，力求帮助读者在较短时间掌握RT-Thread应用开发技术。
    全书分为三大部分：第一部分为开发工具及系统介绍；第二部分为RT-Thread内核基础应用，从应用实践的角度，结合智能小车具体功能实现，介绍RT-Thread的线程、线程调度、线程同步、时间管理、线程通信等操作系统内容，力求通过项目实践的形式使读者深刻理解RT-Thread内核；第三部分为RT-Thread各种常用I/O设备的应用开发实例，

本书以数据挖掘经典算法及其在管理决策中的应用为研究对象进行编写，内容包括数据挖掘的发展背景、分类算法、聚类算法和关联规则算法、人工神经网络算法及数据挖掘在管理决策中的应用等，基本涵盖了数据挖掘技术中的经典算法。通过介绍在不同管理决策领域中数据挖掘技术的典型案例，将理论学习和实际应用有机地结合起来，有助于不同专业背景的学生更好地学习和掌握数据挖掘的基本技术和发展动态。 本书可作为高等院校经管类和理工类专业高年级本科生或研究生的入门教材，也可作为高等院校数据挖掘方向双语课程建设的参考教材，还可作为对

本书使用Python的机器学习算法库Scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林、支持向量机SVM、k-means聚类算法、神经网络、模型评估与优化。
本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的算法进行讲解，提供了一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，即使没有很强的数学基础也可快速入门，大大降低了学习门槛。本书是项目驱动活页式教材，算法原理讲解深入浅出

本书主要讲解常用工具软件的使用，包括磁盘管理工具、系统优化与维护工具、安全防护工具、文件管理工具、文档编辑工具、社交通信工具、智能移动办公工具、图形图像处理工具、音 视频编辑工具、自媒体处理工具等的使用。
本书采用项目的方式对知识点进行讲解，各个项目下设若干个任务，每个任务主要由任务目标、相关知识和任务实施3个部分组成。每个项目后安排了课后练习和技巧提升板块，帮助学生进一步巩固所学内容。本书着重于对学生实际应用能力的培养，将职业场景引入课堂教学中，让学生提前进入工作的角色。

"本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，是《C语言程序设计》（第3版）（黄维通等编著 高等教育出版社）的配套教材。本书紧扣基础，面向应用，循序渐进地引导读者通过练习，进一步充分理解和更好地掌握C语言程序设计的思想和方法。本书内容通俗易懂、实例解析清晰、代码注释详尽，有利于读者的复习和自测。本书可作为高等学校程序设计课程、计算机水平考试、各类成人教育等的辅助学习资源，也可作为计算机爱好者的自学参考书。"

本书根据Python程序设计的基础知识编排了多个实验指导, 涵盖了Python语法基础知识、Python流程控制语句、函数、异常处理方法、字符串操作方法、正则表达式、文件操作、面向对象程序设计、Python数据分析基础等知识, 结合“课程思政, 思政课程”, 将思政元素融入到各个知识点, 内容和案例丰富, 针对性强, 适合学生课堂和课后上机操作使用。本书还根据Python程序设计的基础知识编写了课外习题, 多种题型, 共有660题, 包含单选题200题、多选题60题、填空题100题、判

《Access 2016数据库应用教程》以Microsoft Access 2016中文版为实践平台，以小型超市管理系统的创建、管理和应用为主线，通过大量实例介绍了数据库的基本概念、原理和开发技术。全书共分为9章，主要包括数据库技术基础、数据库和表、查询、结构化查询语言(SQL)、窗体、报表、宏、VBA程序设计和VBA数据库访问技术等内容。
《Access 2016数据库应用教程》注重案例的实际应用价值，强调理论与实践结合，同时还引入了程序流程介绍，注重提升学生的逻辑分析能力。《Acces

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共10章，第1章介绍数据分析的概念等相关知识；第2～6章介绍Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数组计算，pandas统计分析，使用pandas进行数据预处理，Matplotlib、seaborn与pyecharts数据可视化，以及使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综