本书参照教育部非数学类专业数学基础课程教学指导分委员会**的《工科类本科数学基础课程教学基本要求》（2004，修订稿），按照新形势下教材改革的精神，由多位教师结合多年教学中积累的丰富经验共同编写而成。
《高等数学》分为上、下两册，本书为下册，包括空间解析几何与向量代数、多元函数微分法及其应用、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数。本书注重挖掘和凸显思政元素，以此提升学生的个人素养和职业道德：每节配有足量例题与习题，每章配有总测试题（在线测试）；部分章节插有二维码，对知识点进行拓展，

本书由南京大学化学系物理化学教研室同仁们，依据长期物化实验教学研究与实践的成果编写而成，内容分绪论、实验、基础知识与技术、附录四部分。实验部分主要包括热力学、动力学、电化学、表面性质与胶体化学、结构化学共29个实验项目，在内容上力争让有余力的学生选做部分实验。仪器设备上，尽量采用国内先进的仪器和直观性强的自制仪器，使学生迅速了解与掌握先进的实验技术。本次改版，调整补充了部分实验项目，更新了部分实验条件与设备，同时新版采用二维码形式，添加了图片、视频、论文、拓展阅读材料等丰富的电子资源，本书

本书结合光学仪器新的发展现状，融入课程思政元素，对紫外光谱、红外光谱、核磁共振波谱以及质谱等几部分内容进行了系统阐述及介绍。全书共分七章，主要包括绪论、紫外-可见吸收光谱、红外光谱、核磁共振波谱、质谱、综合解析以及实验。
本书是高等学校应用化学、化学工程与工艺、制药工程以及轻化工程专业教材，也适用于广大科研人员进行仪器分析时参考，对于从事产品检测、分析的专业技术人员也具有重要的参考价值。

本教材为住房城乡建设部土建类学科专业“十三五”规划教材 高等学校土木工程学科专业指导委员会规划教材（按高等学校土木工程本科指导性专业规范编写），一共10章，内容体系上分为基础理论、工程应用、实验原理三大部分，其中基础理论部分侧重于流体力学的基本概念、基本原理和基本方法，主要内容包括流体静力学、流体动力学基础、流动阻力、波浪理论，工程应用部分包括有压流动、明渠流动、堰流、渗流；实验原理部分主要介绍力学相似性原理和模型设计方法。

本书依据教育部高等学校物理学与天文学教学指导委员会编制的《理工科类大学物理课程教学基本要求》(2010年版)的指导思想与教学要求,为96学时两学期的工科大学物理课程而编写。全书共16章,内容包括力学、热学、振动与波动、狭义相对论概述、电磁学、波动光学、量子物理简介等。全书注重体系的完整与论述的简洁,兼具教学性、实用性、科学性特色。

本书主要内容有7章，包括数学是何物、自然数探秘、数字的扩张、微积分之旅（上）、微积分之旅（下）、驯服无穷、三大常数的秘密等。本书注重趣，即通过各种趣味性的数学历史掌故和接地气的语言叙述，展示数学和数学人生动活泼、有趣滑稽的一面；精，即精心选择经典的数学基础知识，重新进行趣味性、思想性乃至哲理性的品读，以期提升学生的数学文化水平、数学思维高度和数学思想深度；浅，即凡教材中所涉及的知识和方法均以浅显介绍为主，保留简单初步的运算，同时尽量减少复杂烦琐的运算。本教材主要适用于通过网络从事数学本科、

数值计算已经同观察,实验,理论分析一起成为了现代科学研究的基础手段.传统上说,计算数学以数值分析为主题,但随着学科的发展,它渐渐地被科学计算取代,后者更强调计算本身.为适应学科的发展以及实际需要,笔者试图提供一套科学计算的入门教材.一些经典的内容需要重新解读,公式背后的通用性原理需要认真的思考,有些内容需要被淘汰,有些内容需要添加,给出一个更完善的入门体系,是这本书的初衷.另外,基于算例是我们的出发点。
本书分为准备篇(包括微积分基础和线性代数基础以及Mathematica基础)

《分析化学》主要包括绪论、误差和数据处理、滴定分析法概论、酸碱滴定法、配位滴定法、氧化还原滴定法、重量分析法和沉淀滴定法、吸光光度法和定量分析的一般步骤共9 章，并附习题和附录。本书对有效数字的运算和修约介绍较为详细，重视知识的系统性和完整性，同时增加和优化了相关例题。
本书可作为高等院校化学类、化工类、环境类、食品类、材料类、生物类、轻工类等专业学生学习化学基础课的教材，也可供其它专业师生及从事分析测试工作的科技人员参考。

本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。章后有相关的统计软件知识介绍，以让学生熟练掌握相关统计软件并用于应用时间序列分析。学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备微积分和线性代数知识。本书可以作为统计学、数学

本书共10章，对数据统计与分析理论进行了较为全面的介绍。具体内容包括：数据统计基础、常用描述性统计分析、参数估计、假设检验、多元正态分布统计基础、方差分析、相关分析与回归分析、主成分分析与因子分析、聚类分析与判别分析、时间序列分析。全书论述严谨，行文深入浅出，注重实用性。
本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究生教学用书，也可作为相关专业本科生、研究生和数据统计分析与数据挖掘技术研究学者的参考书。