"本书为高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材，同时是Python大数据技术系列教材中的一本。本书面向实践系统地介绍了Python网络爬虫技数据采集技术。本书采用项目式编排，主要分成5个项目。项目1以学生信息管理系统为依托，讲解Python的Web访问技术，它是网络爬虫的程序基础。项目2以爬取城市天气预报任务为依托，讲解网页数据的爬取方法，其中重点讲解了BeautifulSoup的数据分析与提取方法。项目3以爬取旅游网站的任务为依托，讲解爬取多个网页数据的方法，重点讲解了网页的深度优

本书涵盖了Python在数值计算和数据处理领域的常用扩展库，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，以数据载入、数据清洗与规整、数据分析与可视化为主线，利用浅显易懂的语言、丰富有趣的实例和案例，全面、系统地介绍了科学计算、数据处理与分析的知识。
本书共7章，第1章主要介绍Python语言以及环境的搭建和使用；第2~3章介绍Numpy和Pandas扩展库的数据结构和常用函数；第4章主要介绍了Pandas数据处理的相关技术；第5章主要介绍了Matplotlib

本书主要介绍Python语言的基础知识及其在数据处理、分析和可视化上的应用。本书一方面侧重讲解基础知识，另一方面侧重讲解利用Python进行数据处理、分析与可视化的方法和应用实例。为了便于理解，本书主要挑选经济管理类的案例。本书中的代码均在Python 3.10.4中测试通过，可以在Python 3.10及以上的版本中运行。

本书适合作为高校本科生或研究生“程序设计”“Python数据处理与分析”等课程的教材，也可作为相关科研工作者或工程实践者的参考书。

本书由新零售数据分析项目贯穿始终，以项目为导向，全面地介绍了数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细地讲解了利用Python解决企业实际问题的方法。本书共7个项目，项目1～6介绍了如何使用Python实现新零售智能销售项目，涵盖项目的背景、项目所使用的Python数据分析工具的安装与操作方法、Python基础及其常用的数据分析库，以及使用数据可视化分析新零售智能销售库存结构、用户行为、销售情况，并较为全面地阐述了如何使用Python进行企业综合案例数据分析。项目7基于大数据挖掘建模平台

内容提要 本书主要讲解Vue.js前端开发的基础知识和实战应用。本书共5篇，第1篇为Vue.js基础，包括初识Vue.js、Vue.js基础、Vue.js模板语法、Vue.js表单输入绑定、Vue.js计算属性与侦听器、动态绑定class与style和Vue.js事件处理；第2篇为Vue.js深入与提高，包括深入了解组件、过渡动画效果和可复用性与组合；第3篇为Vue-Router管理路由跳转，包括路由基础与使用和路由进阶与提升；第4篇为Vuex状态管理，主要讲解Vuex概念与使用；第5篇为El

《Adobe Illustrator CC 2020图形设计经典课堂》以实际应用为写作目的，围绕Illustrator软件展开介绍，内容遵循由浅入深、从理论到实践的原则进行讲解。全书共12章，分别介绍了Illustrator 2020入门知识、图形的绘制、对象的组织、颜色的填充及描边、文本的编辑、图表的制作、图层和蒙版的应用、效果的应用、外观与图形样式、设计稿的输出等内容。最后通过艺术节海报设计以及字体特效广告设计实操案例进行讲解，以帮助读者更好地吸收知识，并达到学以致用的目的。 《Ado

Illustrator是用户量大且深受用户和企业青睐的矢量绘图软件，在商标设计、插画设计、海报设计、画册设计、VI设计、包装设计、UI设计等领域被广泛应用。本书以Illustrator CC 2022为蓝本，讲解Illustrator在平面设计中的基础应用。全书共10章，内容包括Illustrator CC入门、图形的绘制与编辑、复杂图形的绘制、对象的管理、色彩运用、文本运用、符号与图表应用、图形常见效果运用、图形特殊效果运用及综合案例。本书设计了“疑难解答”“技能提升”“提示”等小栏目，并且在

本书是编者多年教学经验的总结。编者精心挑选了 15 个经典案例进行详细讲解，全面介绍了 Illustrator 软件基础、工具箱、属性栏、菜单栏等核心功能及商业案例的实际设计流程。本书分别从初识 Illustrator、图标设计、平面广告设计、书籍设计、包装设计、企业形象设计 6 个方面结合实际案例讲解软件的操作方法，使读者可以边学边练，既可以掌握软件功能，又可以参与到项目案例设计当中。每章以经典故事导入，配合理论知识及实际案例操作流程进行讲解，理论结合实际，使知识体系更加立体化、系统化。 为了

本书围绕典型的数据收集、存储、处理与分析过程，系统地阐述物联网与数据挖掘的基本理论、技术、方法与典型应用等，旨在使读者全面、扎实地掌握基本的物联网与数据挖掘技术。全书共16章，内容包括物联网数据收集、物联网数据存储、物联网数据预处理、分类、集成学习、聚类、关联规则、人工神经网络与深度学习、异常检测等传统技术，也涵盖区块链技术、因果分析、主动学习、迁移学习等进阶知识，最后简单介绍物联网与数据挖掘技术在智慧健康养老和医疗健康中的应用。 本书可以作为高等院校物联网工程及相关专业的教材，也可以作为计算机

本书介绍与互联网相关的基本知识，包括6章内容，分别为信息检索、信息技术、信息素养与社会责任、Word 2019处理电子文档、Excel处理电子表格和PowerPoint制作演示文稿。通过对本书的学习，可使学生熟悉典型的计算机操作环境，掌握网络、信息安全的基本知识，以及信息化办公技术，了解大数据、人工智能、区块链等新兴信息技术；具备支撑专业学习的能力，能在日常生活、学习和工作中综合运用信息技术解决问题；拥有团队意识和职业精神，具备独立思考和主动探究的能力；增强信息意识，提升计算思维，促进数字化创新