本书以案例的形式全面介绍了办公自动化技术的相关知识和操作，包括使用Office 2016办公软件中的Word、Excel和PowerPoint 3个组件来创建和编辑各种文档的方法与技巧，以及日常办公中涉及的各种软、硬件的相关知识。全书共10章，主要介绍了办公自动化基础与操作平台、制作并编辑Word文档、Word文档的高级编排、制作并编辑Excel表格、Excel表格数据的计算与分析、制作并编辑PowerPoint演示文稿、常用办公软件的使用、网络办公应用、常用办公设备的使用及综合案例编写广

本书以防火墙核心技术为线索，系统地讲解网络安全的相关知识。全书共8章，包括网络安全概述、防火墙技术、网络地址转换技术、双机热备技术、用户管理技术、入侵防御技术、数据加密技术和虚拟专用网络技术等内容。 本书强调理论和实践相结合，凡是涉及操作的部分，都配有丰富的动手任务。本书每一章的末尾都设计了重点知识树、学思启示、练习题和拓展任务，读者可边学边练，巩固并拓展所学知识，提高动手能力，同时树立正确的价值观和职业观。 本书既可以作为应用型本科院校和高职高专院校信息安全专业及相关专业的教材，又可以作为HC

全书共分9章, 主要内容包括网络安全概述、网络攻击与防范、信息加密技术、防火墙技术、计算机病毒及其防治、Windows Server 2012操作系统安全、Linux操作系统安全、VPN技术、Web应用防火墙等, 涵盖了网络安全的重要知识点。每章都有相应的课业任务, 每个知识点都通过课业任务的形式进行讲解, 每个课业任务都有相关的背景知识与相应的操作步骤, 课业任务的实现过程均有视频讲解, 根据视频的引导, 读者能够很好地学习教材内容。

本书共12个单元, 包括初识Web渗透测试、Web安全技术基础、DVWA平台部署、常用Web渗透测试工具、Web渗透测试的编程基础、SQL注入漏洞渗透测试与防护、XSS漏洞渗透测试与防护、CSRF漏洞渗透测试与防护、命令注入漏洞渗透测试与防护、文件上传漏洞渗透测试与防护、文件包含漏洞渗透测试与防护, 以及CMS渗透测试综合实战。

本书将Python程序设计基础和数据分析案例相结合，循序渐进地介绍Python基础知识和数据分析及可视化的全过程。全书共2篇13章，第一部分Python程序设计基础篇，从第1~8章，分别介绍Python开发环境、Python变量类型运算符与表达式、Python程序控制结构、列表与元组、字典与集合、函数定义使用、Python数据分析基础、Python数据可视化等知识；第二部分数据分析综合案例篇，包括第9~13章，共5个数据分析案例，详细阐述了数据分析及可视化的步骤及内容并配有微视频，全书中的每个知

本书集教材、练习册、上机指导、题库于一体，基于Windows 10和Python 3.10构建Python开发平台，阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的实际开发应用实例，具体内容包括Python
程序设计导论，Python语言基础，程序流程控制，常用内置数据类型，组合数据类型，输入、输出和文件，错误和异常处理，函数和函数式编程，面向对象的程序设计，模块和
模块化程序设计，数据结构与算法基础，图形用户界面，图形绘制和数据可视化，数值日期和时间处理，字符串和文本处理

"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