目前国内高校电子信息类专业都会开设C语言程序设计和单片机系列课程，学生可以借助于Keil μVision集成开发环境，在Proteus平台上进行仿真，从而直观地掌握单片机的设计开发过程。本书在内容的设计上采用项目式设计，通过可仿真和实现的具体案例来讲解STC单片机的内部资源和扩展接口。
本书在编写过程中关注当前单片机前沿技术，设有完整的基础知识章节，在实际项目中理解理论基础，项目选择具有实用性、应用性强的特点，注重培养读者的创新意识和工程师的理念。以C51作为主要编程语言贯穿全书，全书讲解

本书以实际的学生成绩管理系统为案例依托， 从ＭｙＳＱＬ 数据库的相关概念及理论知识出发， 介绍系统
需求分析、数据库设计与实施、数据库管理与优化等内容。全书共分为１０ 个项目。项目１ 为学生成绩管理
系统数据库的设计， 项目２ 为学生成绩管理系统数据库的创建、管理与维护， 项目３ 为学生成绩管理系统
数据表的创建与管理， 项目４ 为学生成绩管理系统中数据的操作， 项目５ 为检索学生成绩管理系统中的数
据， 项目６ 为学生成绩管理系统数据的索引操作， 项目７ 为学生成绩管理

本书首先从数、信息谈到计算基础、计算工具、计算思维，这部分内容其他软件工程导论书一般不涉及，却是软件开发的基础知识、基本理论，是软件工程本质性知识，从根源上理解软件工程很重要；其次是从程序、软件到软件工程，循序渐进讲解软件工程的发生、发展、作用，是全书的核心；第三是从软件知识体系和软件行业对软件人才的需求，定位到软件人才的培养教育，为大家今后学习、工作指明方向。

《影视后期技术与应用案例解析》以理论作铺垫，以实操为导向，全面、系统地讲解了After Effects的基本操作方法与核心应用功能。书中用通俗易懂的语言、图文并茂的形式对影视后期制作知识进行了全面细致的剖析。
《影视后期技术与应用案例解析》共10章，遵循由浅入深、从基础知识到案例进阶的学习原则，对影视后期制作的学习准备、软件入门、图层的应用、文本动画、形状和蒙版、视频特效、视频调色、抠像与跟踪等内容逐一讲解，并结合Premiere软件来介绍影视编辑技术，以帮助刚入行的新手了解影视后期制作的

数据挖掘已经广泛应用于各行各业，并推动了商务数据分析的兴起。本书结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行总结，讨论数据挖掘过程的主要步骤。在此基础上，使用Python语言详细地分析
数据
可视化、随机森林、GBDT、XGBoost、AdaCostBoost、逻辑回归等
在医疗保险稽核、淡水质量预测、弹幕
情感分析、机器学习书籍市场分析、慢性肾脏病状态预测、
行车记录仪销量分析、商务酒店竞争分析等典型领域的应用。


全书内容深入浅出，案例生动形象

《数据库系统实验指导教程》分为7章。第1章针对本科教学中SQL的基本知识进行实验内容组织； 第2～5章分别就数据库的完整性控制、安全性控制、事务、备份与还原、导入与导出等进行实验内容组织； 第6章和第7章围绕NoSQL数据库进行实验内容组织，包括文本数据库和图形数据库。每个实验都有自我实践环节，可以进一步检验读者对相关知识的掌握程度。本书为配合本科教学中的数据库实践部分而编写，紧贴本科教学内容组织每一章的实验。本书可以独立使用，也可以配合任何一本数据库教材使用。

本书根据高等职业院校“软件测试”课程教学大纲，结合企业软件测试岗位能力模型，对接《1+X证书软件测试职业技能等级标准》，较全面地介绍了软件测试必要的基本理论和技能。本书采用项目任务式编写体例，分为6个项目，包括认识软件测试、软件测试基本概念、黑盒测试、白盒测试、性能测试和自动化测试。

本书由校企合作编写，突出实践性和实用性，配套资源丰富。本书适合作为高等职业院校“软件测试”课程的教材，也可以作为软件测试自学者的参考书。

本书以PHP 7为平台。全书由4部分组成，涵盖理论和实践教学的全过程。第1部分“实用教程”介绍PHP、HTML+CSS基础知识、PHP环境与开发入门、PHP基础语法、PHP数组与字符串、PHP常用功能模块、PHP面向对象程序设计、构建PHP互动网页、数据库基础、使用PHP扩展函数库操作数据库、使用PDO通用接口操作数据库、PHP与AJAX等内容；第2部分“实训”选择教程中有代表性的实例让读者先试做，然后提出要求，让读者参照书中的例子自己设计开发新功能，循序渐进地训练、增强读者的动手能力；第3部分

本书主要介绍神经网络、深度学习和自然语言处理的基本原理、方法和应用，全书分为3部分，每部分涵盖了不同的主题: 第1部分(第1～3章)介绍神经网络和深度学习的基础知识，包括人工神经网络的起源和发展，神经网络的表示方法、数学基础理论和机器学习基础，以及表征学习的概念；第2部分(第4章和第5章)介绍自然语言处理和转换器网络；第3部分(第6～10章)介绍自然语言处理的案例分析，包括文本分类任务、实体识别、文本生成和文本摘要的方法和技术、基于评审的问答系统等。
本书是学习并实践神经网络、深度学习和自

本书共分八章，主要内容包括：认识机器人；机器人的驱动系统；配置机器人的I/O信号；传感器在机器人中的应用；建立机器人编程环境；机器人现场编程；PLC与机器人的连接和对话；离线仿真软件的应用。