"本书依照前面几版的编写原则和风格，在掌握C/C++知识的基础上，从Windows SDK程序设计出发，用C++类对Windows应用程序进行了模拟封装，重点介绍了MFC的应用程序框架。随后以精练的语言介绍Windows的图形图像处理、应用程序界面、资源、文件、动态连接库、进程与线程管理、组件对象模型（COM）、ActiveX技术、数据库和异常处理的基础知识。最后，在第18、19两章重点介绍了.NET/C#的反射、特性、扩展方法、Linq和C#动态特性的相关知识，为读者继续研习.NET技术奠定了

本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。 本书分为基础篇、案例篇和附录三个部分。基础篇（第1章～第8章）主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、特征工程、机器学习、集成学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第9章～第14章）主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域大数据分析与挖掘的案例，以及基于大语言模型的应用开发案例；附录介绍了线

"知识图谱是人工智能的重要部分，是增强机器智能的基础，其核心就是让计算机理解、表示和应用人类产生的知识。计算机对知识图谱的构建和表征能力，代表了人工智能的水平。《知识图谱——从理论到实践》从基础知识、理论和方法入手，逐步增加内容的深度和广度，帮助读者掌握知识图谱的概念、术语和任务，从理论、算法和应用的角度理解知识图谱的**研究内容。 《知识图谱——从理论到实践》可作为高等院校计算机科学、人工智能、智能科学与技术等专业的教材，也适合对知识图谱感兴趣的初学者及相关领域的研究人员参考。 "

"本书系统地介绍了智能车辆仿真与测试的理论基础、仿真工具和应用案例，旨在帮助读者构建完整的智能车辆知识体系，并掌握将理论知识应用于实际操作中的技能。 全书内容分为三部分。第一部分深入浅出地讲解了智能车辆的发展历程、自动驾驶分级、先进辅助系统及环境感知传感器等基础知识，为读者打下坚实的理论基础。第二部分详细介绍了CarSim、CARLA、PreScan和SUMO四款主流仿真软件的功能特点、操作方法和应用案例。通过丰富的案例分析，帮助读者快速掌握仿真软件的使用技巧，并将其应用于智能车辆的仿真与测试中

"本书以自主智能无人系统为主线，全面系统地介绍了其核心原理、基础知识以及智能算法，主要内 容包括无人系统经典模型、无人系统运动控制、机器学习和深度神经网络、智能控制、传感器滤波与智 能融合、即时定位与建图、态势智能评估、自主任务分配与行为规划、智能路径规划与轨迹规划、多智 能体系统协同控制、多智能体系统协同优化与决策等。 本书可以作为自动化、人工智能、机器人等相关专业的本科生或研究生的教科书，也适合作为自主 智能无人系统研究领域科研工作者的参考书。 "

本书主要介绍了数字相干光通信中的各种先进技术，对相干光通信系统的概念、实现技术以及技术难点进行重点阐述。同时介绍了单载波、多载波调制及其在相干光通信系统中的具体实现技术，并详细介绍了无载波幅相调制和脉冲幅度调制的数字信号处理探测技术，最后对近年来较先进的光通信系统的数字信号处理算法、方法和应用进行了讨论。

"《基于深度学习的非相干无透镜成像技术研究》围绕非相干无透镜成像技术中图像重建质量和计算效率提升两个核心问题，开展了基于深度学习的菲涅耳孔径编码和无透镜光纤束成像技术研究。 1.提出了单帧菲涅耳孔径编码成像无孪生像重建方法；构建了无需校准的无透镜相机样机；建立了基于部分采样的编码掩膜成像模型；设计了基于交替方向乘子法的压缩重建算法。 2.提出了基于深度学习的菲涅耳孔径编码成像方法；提出宽带光源照明下编码掩膜成像系统的点扩散函数计算方法；基于U-Net和图像超分辨网络设计了端到端的网络模型。 3.

本课程内容共分为五个章节，涵盖两个主要部分。前四个章节侧重于专业知识的讲解与实操，第五个章节则专注于版式设计课程的题库设计。前四章依次介绍了版式设计概述、版式设计的类型与原则、版式设计的构成，以及版式编排与形式技巧。通过这四个章节，学生将从基础到深入地逐步学习版式设计的专业知识，逐步培养进行版式设计的意识与能力。最后一章为实训部分，学生将通过前期课程中所学的理论知识与实践经验，参与专业赛事，并将其融入课程设计中，进行更加深入和专业的练习。此部分将着重于不同版式设计类型的实际设计与制作，旨在提升学

"本书以某招聘网站中的大数据职位招聘信息为数据源，系统地介绍了使用 Hadoop 生态系统进行大数据离线分析的方法和步骤。全书共6章，分别讲解项目需求、项目架构、项目实现流程、Hadoop集群环境搭建、使用Flume实现数据采集、使用MapReduce实现数据预处理、使用Hive实现数据分析和使用FineBI实现数据可视化。 本书附有配套视频、教学PPT、教学设计等资源。同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。 本书适合作为高等学校的数据科学与大数据技术及相关

"本书按照《全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础综合考试大纲》(以下简称《考试大纲》)组织教材结构，涵盖《考试大纲》全部考查内容。本书主要介绍数据结构、算法以及抽象数据类型的概念，线性表、栈和队列、多维数组、树和二叉树、图等基本数据结构及实现方法，讨论常用查找技术和排序技术。本书兼顾概念层和实现层，既强调数据结构的基本概念和原理方法，又注重数据结构的程序实现和实际运用，在提炼基础知识的同时，进行了适当的扩展和提高。 本书内容丰富，层次清晰，深入浅出，结合实例，可作为计算机及相关专业数据结构课