本书内容包括：工业机器人应用编程创新平台认知；工业机器人产品出入库；工业机器人视觉分拣与定位；工业机器人创新平台虚拟调试；工业机器人谐波减速器装配；工业机器人离线仿真应用编程；工业机器人双机协作应用编程等。

本书主要内容包括认知工业机器人、典型工业机器人系统、工业机器人坐标系基础、工业机器人的其他基本操作、工业机器人的维护与保养、RobotStudio软件基础、ABB工业机器人编程基础、ABB工业机器人程序数据基础、ABB工业机器人常用指令应用、典型工作站应用基础、典型应用实训——码垛与涂胶等。

本书以工业机器人为切入点，依托ABB 工业机器人及其RobotStudio 仿真软件，系统地介绍了工业机器人的基础知识、手动调试技巧、示教器常用操作、坐标系定义流程、I/O 通信、标准I/O 板配置、基本控制指令，以及程序编辑调试步骤等核心内容。本书既有通俗易懂的基础知识讲解，又有完整的项目讲解，使读者能够熟练掌握工业机器人的基本操作，对其知识体系具有全面的认识。为了便于教学的开展，本书配套了大量的虚拟仿真素材供读者下载练习之用，其中有大量的动画、视频和图片等多媒体资源供读者学习之用。通过学习本

本书以FANUC工业机器人为研究对象，系统地介绍了工业机器人离线编程与仿真的基本知识。全书共分3篇9章，主要内容包括：基础篇，初识离线编程仿真软件；仿真篇，创建仿真机器人工作站、离线示教编程与程序修正、基础搬运的离线仿真、分拣搬运的离线仿真；编程篇，轨迹绘制的编程、球面工件打磨的编程，基础焊接工作站操作编程、带外部轴焊接工作站操作编程。

传感器是物联网感知层的最主要的信息获取设备，自动识别则是物联网智能化代表性表现之一，掌握各种典型传感器和自动识别技术应用是物联网相关专业的核心技能。不同于现有的传统电子信息类传感器相关课程强调各种物理量检测方法技能与重视自动识别技术原理的讲述，本教材着重于物联网相关工作岗位的技能要求，模拟实际工作岗位作为教学的情境，以实际工作岗位的工作流程形成教学任务单，培养学生传感器选型、接口电路识别、传感数据采集与传输、RFID自动识别技术的应用、操作等技能，为后续课程和未来工作岗位打下坚实的基础。

本书从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析、可视化展示等内容。本书共11章，主要内容包括数据分析基础、Python数据分析环境、Python数据类型、程序控制结构、函数与模块、文件、NumPy数值计算、Pandas数据分析处理、Matplotlib数据可视化、SciPy科学计算和机器学习等。

本书是面向 Python 程序设计初学者的教材，全书共分为 11 章。第 1 章论述 Python 的特点、安装、使用和程序设计方法；第 2 章至第 4 章侧重论述 Python 的基础知识，包括对象与类型、运算符与表达式、常用的组合数据类型；第 5 章论述面向过程设计方法中的基本结构；第 6 章 论述函数的定义和使用；第 7 章论述文件的处理方法，包括文本文件和 CSV 格式文件的操作；第 8 章论述图形用户界面设计模块 tkinter；第 9 章则聚焦于几个常用的第三方库，如 N

本书在校企合作的基础上编写而成，在讲述人工智能理论的基础上突出工程应用性与实践性，选用了适用于人工智能项目研发的Python编程语言。第1章为人工智能导论。第2章介绍Python程序设计基础。第3章介绍Numpy、Matplotlib与Pandas。第4章介绍sklearn及Inforstack免费网上机器学习组件功能。第5章介绍数据预处理。第6章与第7章分别介绍监督学习与非监督学习常用算法，并分别使用Inforstack学习平台建模和Python语言编程实现。第8章介绍语音交互、视觉处理与Op

本书共13个项目，内容涵盖Python编程基础、组织程序和项目文件、面向对象的程序设计、用容器管理和使用数据、在文件中存取数据、用正则表达式处理大量文本数据、程序调试和异常处理、NumPy模块的使用、Pandas模块的使用、数据处理的常见场景、数据可视化、机器学习和综合实训项目，有较强的实用性和针对性。

本书采用自顶向下方法并辅以面向编程的方式，基于现代可编程GPU的WebGL 2.0着色器编程，综合利用HTML5、JavaScript和GLSL(OpenGL ES 3.0)，开发可以在各种浏览器中运行的三维图形应用程序，同时系统地介绍了现代计算机图形学的核心概念、原理和方法。本书是作者多年教学与科研的结晶，涵盖了交互式图形编程、可编程GPU绘制流水线、变换与观察、光照与着色、曲线与曲面建模等计算机图形学的基本内容，以及离散技术、层级建模、过程建模、光线跟踪、并行绘制、体绘制和虚拟现实等高级内容