"本书是国家级一流本科课程“软件工程”指定教材。本书利用知识图谱为读者构建了软件工程理论 的清晰框架，系统地介绍了软件工程的概念、原理、过程、主要方法、软件分析与设计的原则、建模工 具和技术，并以实际的软件项目——“大学生在线学习系统”为案例，贯穿每章涉及的理论知识。本书 除介绍经典和常用的软件工程思想与方法外，还引入了敏捷软件分析与设计、面向服务的方法、微服务 以及人工智能大模型下的软件工程应用新方法和新理念。本书共 10 章，第 1 章介绍了软件工程的基本概 念；第2～8 章顺序介绍了软件生

本书通过21个案例, 63个示例, 系统地介绍了C++语言的基础知识、基本语法规则和语句结构以及基本的编程方法。全书共9章, 第1-5章分别是概述、数据类型和运算符、流程控制语句、函数、指针, 介绍面向过程的编程方法; 第6-8章分别介绍了类和对象、继承、多态, 详细讲解了面向对象程序设计语言的三大特性及编程方法; 第9章详细介绍了标准输入和输出格式控制及文件的相关概念与读、写操作。

"本书系统讲述了Stable Diffusion图像生成技术。本书从基础理论出发，详细讲解了软件的安装和使用方法，并深入讲解了其在各艺术领域的应用案例，包括绘画创作、概念设计、游戏美术、建筑设计以及摄影艺术等。书中还包含50个微课视频教程，提供了一种更加直观和交互式的学习体验。
全书共分3部分： 第1部分为基础知识（第1~2章），详细介绍人工智能在艺术创作中的应用以及AI生成图像技术的发展脉络；第2部分为功能应用（第3~5章），详细介绍Stable Diffusion的各种功能以及应用；第

"本书分为五部分，共20章，包括入门(第1～3章)、JSP编程(第4～8章)、Servlet和JavaBean开发(第9、10章)、应用开发与框架(第11～15章)、实训(第16～20章)等内容。本书从基础到各个知识点，逐步引领读者进行学习。全书内容由浅入深，并辅以大量的实例说明，本书的最后(第16～20章)提供了一些实训内容。
本书为学校的教学量身定做，每章都有建议学时。本书可供高校开设的与Java Web开发相关的课程作为教材使用，也可供有Java SE基础但没有Java Web开发基

本书介绍智能数据工程的经典方法和前沿技术, 包括数据管理篇、数据挖掘和智能分析篇、知识表示和知识推理篇三个部分。数据管理篇 (第1-3章) 介绍关系数据库查询优化、经典信息检索、数据组织和架构技术, 数据挖掘和智能分析篇 (第4-7章) 介绍高维数据挖掘、视觉数据分析、文本数据分析和图数据分析技术, 知识表示和知识推理篇 (第8-9章) 介绍知识图谱和贝叶斯网模型及相应的知识推理技术。

本书是C++语言版的数据结构教材，在选材和编排上突出可读性、实用性和应用性，尽可能贴近当前普通高等院校数据结构课程的现状和发展趋势，符合最新研究生考试大纲。全书共9章，内容包括绪论、线性表、栈和队列、字符串和多维数组、树与二叉树、图、查找、内部排序、外部排序。书末附有二维码，读者可以通过扫描二维码进行学习参考。

在数字化和智能化逐渐成为工业发展主流的背景下，《工业控制网络》一书为读者提供了一个全面而系统的指南，涵盖了现场总线、工业以太网、Modbus控制网络及无线通信技术等关键领域。全书共分为12章，从基础理论到实际应用案例，深入探讨了工业控制网络的核心技术及其广泛应用，旨在帮助读者掌握如何提高生产效率、降低成本和实现灵活管理。
书中详细讲解了CAN现场总线、PROFIBUS、LonWorks、DeviceNet、PROFINET、EtherCAT等技术，结合实际案例，使读者能够更好地理

本书按照关节、单腿、机器人整机的顺序系统性地介绍腿足机器人运动规划、建模控制等内容。全书内容被精心设计成多章，每章都包含知识和仿真实验两个部分：知识部分，从基础的运动学建模讲起，逐步深入到PID控制、SLIP模型控制、模型预测控制（MPC）、全身动力学控制等腿足机器人先进的控制方法；仿真实验部分，每个工程项目提供了详细的指导，包括Webots环境的熟悉、机器人模型的搭建、控制器的创建以及仿真验证调试等。通过本书的学习，读者能够系统地掌握腿足机器人运动控制的基础理论和关键技术，并通过仿真实践提升机

"本书以电商网站中的用户行为数据作为数据源，系统介绍了使用Spark生态系统进行离线分析和实时分析的方法。全书共6章，分别讲解了项目概述、搭建集群环境、使用Flume实现数据采集、使用Hive构建数据仓库、使用Spark进行数据分析以及使用FineBI实现数据可视化。
本书附有教学PPT、教学设计等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习书中内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。
本书适合作为高等学校数据科学与大数据技术及相关专业的教材，也适合数据分析、数据可视化等领域的从业者阅读。"

本书共8章, 分别讲解了Spark基础知识、Spark部署、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、Kafka、StructuredStreaming和SparkMLlib, 并在最后完整开发了一个在线教育学生学习情况分析系统, 帮助大家巩固前面所学的内容。