从开辟"鸿蒙”，到"人工智能”，C语言从一诞生就开始了它的风行世界之旅，放眼现在与未来：华为的自研操作系统就是用C开发的，万物皆可互联、机器拥有智能的时代，也依然离不开C的身影。C语言是什么？因何而来到这个世界？它能做什么？为何能长盛不衰？让我们跟随本书出发一起来开启C语言之旅吧！本书根据中职软件与应用技术类专业、网络技术类等专业对C语言编程的基本要求编写，采用项目任务式的编写方法，通过10个项目30个任务详细介绍了C语言的用法和基本编程思想。所采用的案例将工匠精神、创新精神、劳动价值等思政元素

本书以程序设计基础知识、基本方法、编程能力和应用编程为主线组织内容，介绍程序设计基础知识、Python语言基础知识、基本控制结构、数据结构与组合数据类型、编程思维与方法、函数与模块化程序设计、文件处理、Python编程应用等内容。

本书围绕数据、算法、模型三要素，研究选取不同算法从历史数据中获取经验，并归纳出模型进行预测与优化的系列理论与技术，是涉及计算机科学、概率统计、决策论等多个学科的多领域交叉学科。本书应用开源深度学习框架PaddlePaddle，从问题定义、数据收集、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用方面，层层深入、循序渐进地剖析机器学习中极具代表性的基础实践，理论翔实，代码精细，是一本实用性极强的入门实践教辅材料。

本书以Python 3.7为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。本书共分为三篇： 基础篇、开发篇和提高篇，共17章。其中，基础篇（第1～9章）主要讲解Python的语法基础、控制语句、函数与模块、文件、面向对象程序设计、Tkinter图形界面设计、数据库应用、网络编程和多线程等知识，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务； 开发篇（第10章和第11章）讲解函数式编程和Python文本处理； 提高篇（第12～17章）介绍Pytho

本书是计算机相关专业的专业基础课教学用书, 全书涵盖了Java语言开发环境的搭建、基本语法、面向对象编程、集合框架类、文件操作、多线程编程、访问数据库和网络编程等各个知识内容, 以JDK1.8、MyEclipse10和MySQL为开发平台, 配以巩固训练和动手实践, 使读者通过课上项目分解、任务学习、配套案例上机练习逐步掌握知识, 以扩展学生的知识面, 从而培养学生的自主学习能力。

本书的编写以工作过程为指导，以典型项目为依托，以传感器被测量的不同划分学习项目，每个学习项目是以具体的工作任务为主线，通过任务分析、知识准备、任务实施和任务拓展等环节，全面介绍了常用传感器的基本原理、参数、检测方法、典型电路以及安装调试等。
本书内容丰富、结构紧凑、图文并茂、通俗易懂，符合认知规律。任务的选择均来自生产实践，具有较强的准确性、实用性和科学性。每个项目结束均提供测试习题，便于及时检查、总结和教学使用。
本书可作为高职高专院校电子信息、物联网、电气自动化、机电技术、智能

本书以80C51单片机为主介绍微机基本理论与原理，实现将微机原理的学习和具体的单片机应用实践密切结合。本书从计算机基础知识入手，全面介绍微机的基本组成和原理，重点讲述80C51单片机的结构、指令系统、程序设计及常用的接口技术。对8086系统和C51语言分设两章介绍，一些实用的接口技术和接口芯片的使用穿插在相关的章节中介绍。 本书以汇编语言为主、C51语言为辅来讲述程序的设计方法与技巧，对Proteus8、Keil μVision5、C51语言做基本介绍，C51语言与汇编语言编程在实例中

本书以传感器检测核心参量和工作场景为载体,精选智能制造、智能机器人及物联网应用中的典型测量案例组织教学单元，采用项目化教学，学用结合，实现了岗位技能要求与学习内容的对接，突出了传感器在新兴智能化产业中的重要作用与典型应用，强调了学生应用知识的能力与素质的培养。全书以绪论开头，分为7个项目，每个项目又分为几个任务，主要包括常用传感器的工作原理、基本结构、性能特点和应用案例等。
本书针对典型的检测参量，深入浅出地将传感器技术与应用的相应知识点融入工作任务之中，将与检测相关的国家、行业标准规范融

本书是为初学者量身定做的一本Photoshop 2022完全学习手册。书中通过大量的实例展示了Photoshop各项功能的详细操作, 全方位地讲解了Photoshop 2022从工具操作等基本技能, 到制作各类型综合实例的完整流程。本书共分为12章, 从基本的Photoshop 2022软件界面介绍开始, 逐步深入到图像编辑的基本方法, 进而讲解选区、图层、绘画与图像修饰、调色、蒙版、通道、矢量工具、路径、文本工具、滤镜等软件核心功能和应用方法, 最后通过6大类共10个综合案例的学习,

本书系统介绍数据科学的核心概念、基本方法和关键技术，内容涵盖数据科学的导向目标，涉及科学计算、数据处理和分析、数据可视化等关键知识环节。本书基于 Python 技术框架实现，内容注重理论和实践的有机融合，克服单调、晦涩的知识累积之苦，以问题为导向，学以致用，提供了大量的案例代码和样本数据集，可以为学习者平添几分学习的乐趣。本书既适用于高等院校“数据科学与大数据技术”专业人才的基础培养，也适用于信息处理相关专业人才的能力提升，能够为数据科学从业者和相关学科的科研工作者提供必要的技术支撑。