本书是为高等职业院校及职业技术大学计算机类专业学生学习数据结构课程而编写的，主要介绍了数据结构的基本概念和基本算法。全书共分10章，主要内容包括绪论、线性表、栈、队列、串、数组、树、图、排序和查找等。针对职业院校学生的特点，本书以培养学生的基本专业素质及综合应用能力为目标，在基础理论的阐述、内容的选取和组织方面，都力求面向应用，逻辑结构简明合理，由浅入深，循序渐进，既保证理论的正确性，又突出知识的实用性与应用性。

本书可作为职业院校本科或专科计算机相关专业的教材，也可作为相关

《信息技术习题集》是专为中等职业学校公共基础课程"信息技术”量身打造的实用练习册。它全面覆盖信息技术核心领域，结合最新技术趋势，通过多样化题型帮助学生巩固知识、提升技能。《信息技术习题集》共8章，分为上册和下册；本书为上册，共3章，17个任务。《信息技术习题集》不仅注重基础知识的训练，更强调创新思维和实践能力的培养，通过自主创意练习激发学生的探索精神。本书配套有详尽的答案解析和解题要点，让学生能够在自我检测中深入理解知识、掌握解题方法。这本书是学生信息技术学习路上的得力助手，为他们未来的职业发展

本书以通用组态软件KingView（组态王）为例，详细介绍组态软件的应用技术。本书在内容编排时,将组态知识融入工程案例的设计与制作过程中，体现了做中学、学中做的教学特点，力求使读者掌握组态软件的使用方法与技巧。本书共11章，包括组态软件概述、建立一个新工程、创建组态画面、命令语言、报警和事件、趋势曲线、控件、报表系统、配方管理、数据库连接、网络连接与Web发布等。本书内容由浅入深，理论联系实际，既可作为职业院校自动化、电气工程及自动化、测控技术与仪器、机电一体化及相关专业的教材，也可作为化工、电

本书全面落实立德树人
根本任务，贯彻课程思政要
求，以绿水青山就是金山银
山为思政主线，选取森林康
养、双碳、古树名木等素材
，将绿色环保意识、自然教
育、家国情怀等思政元素无
痕地设计在任务案例中，发
挥潜移默化的作用。本书将
常用的知识点技能点都合理
融入一系列的任务中去，重
要知识点会反复出现在不同
的任务中。每个任务都由学
习目标、任务描述、任务实
施、知识链接、巩固实训组
成，先实践后理论，强化技
能训练。学生在完成系列任
务的过程中水到渠成

本书共分为三个部分，第一部分是理论基础，讲述从事电子商务数据分析前需要了解前导的理论知识，每个理论知识点都配备教学例子。第二部分是技术方法，介绍了数据采集和数据清洗的专业方法。第三部分是应用场景，介绍了主要数据平台的使用，市场分析、运营分析方法、商务报告的撰写。 书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用、大数据分析与应用专业等本专科学生的专业课教材，也可以作为实务工作者学习电子商务数据分析的基础知识以及报考商务数据分析相关资格考试的参考用书。

本书主要内容包括计算机基础知识、新一代信息技术、计算机网络基 础、计算机操作系统和办公软件 Office 2016（文字处理软件 Word 2016 、 电子表格处理软件 Excel 2016 和演示文稿制作软件 PowerPoint 2016 等） 的应用。在内容上，创设问题与情景，提出学习目标，讲解具体实例，注 重学生实践能力的培养。各章均附有相应的概念性或操作性习题供学生练 习使用。为方便学生自主学习，本书以二维码形式提供实操部分重难点讲 解的微视频，并有配套教学资源。 本书可作为高

本书以"信息安全技术 网络安全等级保护基本要求”为依据，强调学生"会分析、重加固、善防护”实践能力的培养，融入网络安全职业素养和课程思政元素，基于任务驱动方式进行组织编排。全书共有八个项目，分别为服务器安全配置、文件系统权限管理、重要数据加密、日志管理、服务器运行状况监测、防火墙配置和服务器操作安全（IPSEC）配置等。

本书主要介绍人工智能芯片设计相关的知识，包括作为人工智能芯片设计基础的数字集成电路电路设计知识和数字集成电路系统设计知识，进而分析人工智能芯片设计面临的挑战，由此引出本书的重点：人工智能芯片的数据流设计和架构设计，包括了块浮点数设计、卷积神经网络数据量化算法、稀疏化算法、加速器系统控制策略、卷积层加速器设计、全连接层加速器设计等前沿技术。本书在帮助读者获得对人工智能芯片设计全面理解的基础上，使读者也能更好地把握人工智能芯片设计的重点和方向，为读者在此领域进一步研究和开发打下坚实的基础。 本

本书是一本教初学者学习Python 基础知识及简单数据处理的入门书籍。以PyCharm作为开发工具，采用理论与项目结合的形式，循序渐进地讲解Python 基础知识、网络爬虫、pandas 数据处理及数据可视化。本书共12章，第1～9章讲解了Python 基础知识，包括Python 开发环境的安装、语法基础、控制流程语句、序列、字典和集合、函数、类与对象、异常处理、文件操作；第10章讲解了网络爬虫，包括使用requests 库爬取数据、使用BeautifulSoup 库解析数据、使用Scrapy

这是一本使用Python进行数据处理和分析的入门教材，其主要内容包括：Python基础知识介绍、数据处理与分析、数据可视化等。全书共分为10章，前9章介绍Python基础语法以及数据处理与分析及可视化等内容，第10章介绍综合应用案例，属于项目实战。
本书内容丰富、简单易懂，可以零基础入门，适合作为数据科学与大数据技术、大数据管理、人工智能等专业的本科教材，也适合对 Python语言感兴趣和拟使用Python语言做数据分析的读者阅读。