本书主要针对乡村和老年读者设计的剪映视频剪辑教程，旨在帮助目标群体轻松掌握视频剪辑技能，从而能够在社交媒体上分享自己的日常生活、农村风光或家庭活动。通过本书，读者将学会如何利用剪映进行基本的视频剪辑，包括剪切、拼接、添加音乐、字幕和过渡效果、智能AI生成内容等。无需任何专业的视频剪辑经验，本书将以简单易懂的方式，逐步引导读者掌握技巧，让他们能够轻松编辑出精彩纷呈的视频作品。本书针对农村和老年读者的需求和习惯，以图文结合、示范操作、放大字体、精简内容等形式，为他们提供更贴心的学习体验。主要内容包括

本书融合教学中的实践经验，以培养应用型本科生的实际能力为主来设计结构、形式和内容。本书共13章，包括基础篇和应用篇。基础篇包括MATLAB 入门、MATLAB程序设计、MATLAB图形绘制、MATLAB数学运算、线性代数常用算法、概率统计常用算法、插值与拟合、MATLAB 优化算法、图与网络常用算法。应用篇提供了MATLAB 在信号与系统、信息论编码、数字信号处理和数据分析中的典型应用案例，并配有算法功能解析。本书可作为高等院校理工科相关专业学生学习MATLAB的教材，也可供对MATLAB感兴趣

本书以MathWorks公司最新推出的MATLAB R2024a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法及在数学建模中的应用；分章阐述了矩阵计算、数值计算、符号计算、数据可视化、数据分析、M文件编写、文件读写、MATLAB编译器、应用程序接口等内容；并结合相关的函数或命令，精心编写了一些数学建模方面的示例，用来详细说明具体函数和命令的使用方法，并在每章的小结中给出了软件使用的经验技巧等供读者参考，是一本软件基础知识与数学建模应用相结合的学习手册。

本书是畅销书《WPS Office 2019完全自学教程》的升级版，以WPS Office软件为平台，从办公人员的工作需求出发，配合大量典型案例，全面地讲解了WPS Office在文秘与行政、人力资源管理、统计与财务、市场与营销等各个领域中的应用，而且介绍了最新的WPS AI功能的应用，帮助读者轻松高效地完成各项办公事务。 本书以“完全精通 WPS Office”为出发点，以“用好 WPS Office”为目标来安排内容，全书共分为7篇，19章内容。第1篇为快速入门，全面讲解WPS Office

《WPS Office AI智能化高效办公从入门到精通》以WPS Office AI软件为蓝本，从办公工作需求出发，由浅入深，并安排了丰富的职场案例，全面地讲解了WPS Office AI智能化办公相关功能的操作与实战应用。
《WPS Office AI智能化高效办公从入门到精通》以快速掌握WPS Office AI智能化办公为出发点，系统地讲解了WPS Office AI办公应用的各个AI功能模块。全书共6章，具体章节安排为：第1章 WPS Office AI 概述；第2章 W

在过去的十几年中，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化，在新的领域有了更广泛的应用场景。

本书从现代软件测试技术的视角，深入探讨近年来涌现和快速发展的测试技术，以及在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书内容主要包括现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化等。

本书深入探讨了Office 2019 主要组件的应用，以案例和任务实施为线索组织教学内容，内容涵盖Word、Excel、PowerPoint的高级功能与实战技巧，Office 2019文档安全，VBA宏及应用，Outlook 2019邮件与事务日程管理，Office 2019单选题和判断题等。 本书是为《办公软件高级应用技术教程（Office 2019）》（）一书编写的的配套实验教程，案例丰富，操作步骤详尽、清晰，可作为高等院校非计算机专业本专科学生学习和实践办公软件的教材，也可作为参加计算机等

本书共8章，主要内容包括Windows 10操作系统的使用，Office 2019常用组件的介绍，Word 2019、Excel 2019和PowerPoint 2019的高级应用，Office 2019文档安全，VBA宏及其应用，计算机网络与人工智能应用。

本书按照“项目导向、任务驱动”的教学方法，以项目贯穿始终，分别是入门项目“学生信息管理系统”数据库，提高项目“网上商城系统”数据库和“供销存系统”数据库，并根据实际开发步骤，分任务逐步完成各项目。

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。