本书以Microsoft SQL Server 2008中文版为平台，系统地介绍了SQL Server基础知识，配有习题、基础实训、数据库综合实训和在各种流行平台上操作SQL Server的数据库应用实训。基础知识部分包括数据库基础，数据库创建，表的创建和操作，数据库的查询和视图，索引和数据完整性，T-SQL，存储过程、用户定义函数和触发器，数据库备份与恢复，系统安全管理，事务、锁定和自动化管理。习题、基础实训部分包含大量实例，读者在此基础上可以自己设计练习。数据库综合实训部分先设计实训数据库及

本书为项目化教程，每个项目都由多个任务、实训巩固、知识拓展和课后习题构成，每个任务都有任务描述、任务要求、相关知识和任务实现。本书以学生信息管理为主线，全面、系统地介绍了MySQL数据库的相关知识，并附有图书管理系统数据库的综合设计应用增强巩固。本书共13个项目，内容包括认识数据库、数据库设计、部署MySQL环境、创建和管理数据库、MySQL的常用数据类型和函数、创建和管理表、MySQL的运算符、简单信息查询、高级信息查询、查询优化、存储过程和存储函数、触发器和综合案例——图书管理系统数据库设计

智能合约是区块链技术的重要组成部分，同时也是去中心化应用（DApp）开发过程中的核心。智能合约可以使用户实现与区块链的交互，执行用户操作。本书分为8章，讲解了以太坊和智能合约、搭建以太坊智能合约环境、Solidity基础、Solidity高级用法、智能合约应用、智能合约安全、智能合约交互、智能合约开发框架等内容。本书致力于让读者在学会Solidity语法的同时，也能通过案例编码练习提升编程能力。
本书适合作为高等院校区块链、软件工程相关专业的教材，也可作为有编程基础或经验的读者、去中心化应

本书是根据高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》，以及全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计考试大纲编写而成的，系统地介绍关系数据库管理系统的基础知识及Access 2016的功能和基本操作。本书内容包括数据库基础概述，Access 2016数据库和表的设计，查询，窗体，报表，宏，模块和VBA程序设计，VBA数据库编程等。全书最后以学籍管理系统的开发为例，详细介绍如何构建一个小型数据库应用系统。
本书适合作为高等学校数据库技术

本书通过一个简单学习项目“学生成绩管理系统”贯穿全书课堂教学，以一个企业实训项目“人力资源管理系统”贯穿全书实践教学。全书遵循理论够用和实用、实践第一的原则，能使读者快速、轻松地掌握MySQL数据库管理与应用技术。全书由MySQL5.7.20系统的安装与配置、数据库原理基础、MySQL数据库管理、MySQL数据库编程和数据库开发综合实例5个模块组成，包括MySQL系统的安装配置与使用、数据库原理基础、数据库的创建与管理、数据表的创建与管理、数据查询、视图的创建与管理、MySQL的用户管

本书分为上下两篇，共13章。上篇有7章，分别阐述伺服系统的相关概念、工作原理、控制以及伺服系统的应用，以台达伺服系统为例进行说明，加深读者的理解。下篇有6章，分别对工业机器人的相关概念、运动学、动力学以及系统进行了详细的解释，并以机器人在不同行业中的工作情况为例分类阐述，加强读者对机器人技术的理解。

云技术应用是高等学校云计算技术与应用专业的一门实践性很强的专业核心课程。本书的主要内容包括云计算、云服务器应用、云网络应用、CDN与加速应用、云存储应用、云数据库应用、基于LAMP架构Web网站云主机部署实战，以及云 课堂平台云化应用实战，帮助读者理解云产品的应用，为后续公有云相关技术的深入学习和应用实践奠定基础。
本书适合作为高等学校云技术应用等相关课程的教材,也可供计算机相关专业的学生使用。

本书主要内容包括：开始使用Azure入门指南；Azure解决方案的可用性、可伸缩性和监视；设计模式一网络、存储、消息传递和事件；Azure的自动化架构；Azure的部署设计策略、锁和标签；Azure解决方案的费用管理；Azure OLTP的解决方案等。

本书系统地讲解了汇编语言程序设计的相关知识，全书共有11章，系统地论述了汇编语言基础知识，计算机基本原理，上机操作步骤，操作数的寻址方式，汇编语言的指令系统和伪指令，汇编语言中分支、循环和子程序的设计方法，高级汇编语言程序设计，32位汇编指令和MIPS指令系统。为了让读者能够及时地检查自己的学习效果，把握自己的学习进度，每章后面都附有丰富的习题。 本书既可以作为本科院校、高职高专各专业汇编语言课程的教材，也可以作为汇编语言培训或技术人员自学的参考资料。

本书结合全国大学生智能汽车竞赛百度智慧交通创意赛和完全模型组竞速赛，循序渐进地对Python和深度学习的基本知识进行了全面、系统的介绍。全书共11章，分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。通过学习本书，学生可以从零基础开始，到能完成深度学习模型设计及部署验证，完成智能汽车竞赛中关于图