本书以FANUC 工业机器人为对象，系统地介绍了工业机器人在数控加工方面应用的相关知识。全书共2篇5个项目，主要包括走进机器人数控加工、机器人数控加工工作站控制、机器人数控加工规划、机器人数控加工工作站应用、机器人数控加工工作站布置等内容。
本书将知识点和技能点融入典型工作站的项目实施中，以满足工学结合、项目引导、教学一体化的教学需求。
本书既可作为应用型本科院校工业机器人技术、机械设计制造及其自动化、机电一体化技术、电气自动化技术等专业的教材，也可作为相关从业人员的学

本书采用项目任务的编写方式，共包括网络基础与网络安全、文件系统安全配置、账户与登录安全配置、防火墙安全配置、文件共享安全配置、Web服务安全配置、FTP服务安全配置、MySQL服务安全配置和VPN服务安全配置等9个项目。每个项目都包含一个典型的岗位任务，分别涵盖了Linux网络命令、dm-crypt、GRUB保护密码、iptables、Samba、httpd、FTP、MySQL、VPN等网络安全运维方面的知识要点；每个任务又分为实践目标、应用需求、需求分析和解决方案等4个环节。

本书共分为7章。第1章简要介绍Linux的由来、特点及较为常用的发行版本，详细描述如何安装Ubuntu 20.04 LTS并介绍这一系统的基本情况；第2章介绍Ubuntu图形界面下的日常操作；第3章介绍Ubuntu字符界面下的常用命令；第4章介绍如何使用vi编辑器；第5章介绍Ubuntu下较为常用的实用程序；第6章介绍Shell脚本编程的初步知识；第7章是围绕第1章到第6章的知识为读者准备的上机实验。

本书从大数据和人工智能对Linux操作系统需求出发组织Linux内容，全书共14章，内容包括Linux系统概述，图形界面与命令行界面，Linux文件操作，文本编辑器与软件包管理，用户与用户组管理等。

"本书从实用角度出发，采用理论与实践相结合的方式进行编写。本书共分为8章，详细介绍了Linux系统建立、Linux终端操作、Linux常用服务、Linux扩展服务、Linux防火墙iptables，并基于Linux系统介绍了Shell编程、MySQL数据库应用、PHP编程初步，将操作系统与开发环境有机融合，可以帮助读者快速熟悉Linux环境，以及掌握Linux的使用方法、服务管理方法和基于Linux的程序开发方法。
全书结构编排合理、实例丰富，适合作为计算机相关专业学生的学习用书或从事计算

本书是“高等院校智能制造人才培养系列教材”之一，面向智能制造相关专业，目标是打造适合培养智能制造工程人才的教材体系，以培养适应智能制造发展需求的应用型人才。
本书主要介绍机器人技术的内涵和体系，以串联机器人为重点，涵盖串、并联和移动机器人的本体结构，机器人坐标系及其位姿描述，正向和逆向运动学分析，机器人的动力学分析，机器人内部和外部传感器的类型与工作原理，机器人的控制系统，关节空间和操作空间运动规划等核心内容。各章均按照思维导图、学习目标、问题导入、主要内容、本章小结、习题的结构编排。本书

本教材以机器人运动规划为控制对象，系统的介绍了机器人控制技术中微体系结构集成电路的设计与应用知识，包含了国内外领先性的技术理论和实践案例，适用于电子信息本科和研究生的机器人控制和微电子制造领域扩展知识和技能培养。主要包括以下部分内容：机器人运动学基础、机器人感知系统、机器人运动控制系统、微体系结构集成电路设计、基于FPGA集成电路设计方法和攀爬机器人和灵巧手应用设计。在内容编排上，将理论知识与实践操作进行结合，力求使教材内容更具有实用性和应用性，同时还包括了多个国内外领先技术案例，可以帮助学生更

本书从物联网技术和应用的视角，深入浅出地阐述物联网的概念与体系结构、物联网关键技术及其典型应用。全书融入思政和实验案例，重点讲述物联网感知技术(含传感、检测、标识和定位技术)、物联网传输技术(含短距离无线技术、移动通信技术和卫星通信技术)、物联网数据处理技术(含数据存储、分析和检索技术)、物联网信息安全技术(含数据安全和隐私保护技术)以及物联网的典型应用等。

本书既可作为普通高等学校物联网工程及相关专业“物联网技术导论”“物联网专业导论”“物联网工程导论”等课程的教材，也可作为高职

本书以信息技术工具与大数据分析为核心,结合当前时代信息技术的发展动态，通过10个具有代表性的实验，对与大数据分析相关的工具、方法及其应用进行了详细介绍。本书一方面涵盖了信息技术基础知识、AI Studio平台、Python程序设计语言、网络数据获取、文本和表格数据处理与数据分析等大数据分析基础知识体系内容，另一方面加入了虚拟数字人、大语言模型等大数据与人工智能领域的前沿应用，引导读者体验信息技术的**产物。本书内容和实例丰富,针对性强,叙述和分析透彻,具有可读性、可操作性和实用性强等特点。此外，

本书共分8章，主要内容如下： 第1章介绍数据的认知与研究任务，大数据概念特征及技术挑战等。 第2章介绍大数据内容、知识和结果表达概念，以及元数据和知识图谱技术。 第3章介绍数据存储基础、大数据存储要求以及应对技术和典型系统。 第4章介绍数据管理基础，新型数据管理模型及其相应大数据管理系统。 第5章介绍数据计算基础，大数据计算特点，大数据的批量、流、图等新计算模型和特点，以及计算引擎的工作原理等。 第6章介绍大数据分析概念、分类聚类等数据分析的基本方法，以及深度学习等数据分析的高级方法。 第7章介