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本书为高等学校实践课程教材。全书共27个实验，分为组网实验、网络基本原理、交换机、路由器配置、网络应用、网络编程五部分。主要内容包括双绞线制作、TCP/IP配置与测试、链路层、网络层、传输层、应用层基本协议分析、交换机、路由器配置、Windows 2003 Sever配置与应用、IP规划、基本网络安全、无线局域网、网络编程等实验。
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本书将引领读者进入Python机器学习领域。机器学习是一套先进、深刻且内容丰富的算法集合，已成为数据科学中数据建模与分析的重要方法。Python是一款简明、高效且功能强大的开源工具，也是数据科学实践中最常用的计算机语言。学好机器学习的理论方法，掌握Python这个实用工具，是成长为数据科学人才所必需的。本书采用理论与实践相结合的方式，理论上突出可读性并兼具知识深度和广度，实践上强调可操作性并兼具应用广泛性，对机器学习的原理部分进行了深入透彻的讲解，对机器学习的算法部分给出了Python代码，并且

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智能识别系统是随着计算机信息技术发展和新一代人工智能技术出现的，是计算机网络系统的一种最新应用形式。智能识别系统建设是一个涉及人工智能技术应用、软件开发、计算机信息系统集成、项目管理、计算机网络系统运行维护等多种专业知识与技能综合运用的过程。本教材以一个智能图像识别系统的建设为例，通过详细地介绍如何进行系统的规划设计，如何操作使用智能图像传感设备，如何搭建图像分析与应用支撑平台，如何开发图像识别相关应用软件，如何完成系统集成与部署，如何做好系统的运行维护，使读者全面了解智能识别系统的建设过程和主

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本书以《全国计算机等级考试二级Python语言程序设计考试大纲(2022版)》为基础，以计算机语言类初学者为教学对象，以Python 3.x为背景，循序渐进地介绍了Python语言的基本知识、基础语法、数据结构、控制结构和基本应用等内容。 本书共分为12章，主要内容有Python概述、数据结构、运算符与表达式、流程控制结构、函数与模块、面向对象程序设计、图形用户界面、图形绘制、文件操作、网络爬虫、数据分析与可视化基础、程序错误与异常处理。 本书注重实用性和实践性，以基本语句的使用为基础，以典型案

本书按照Python程序语言特点、算法思维和实践应用逻辑, 由浅入深, 从零起点到基础, 到精进提升, 再到实践应用, 渐进式分成四篇十章。第一篇Python基础入门, 包括Python概述、基础语法和基本程序结构、列表和字典等五种Python数据结构、自定义函数、Turtle海龟绘图模块等; 第二篇Python算法基础, 包括枚举、解析、排序、查找、迭代和递归等算法; 第三篇为数据结构Python实现, 包括队列、栈、链表和树等; 第四篇为Python应用开发模块, 包括大数据处理、