本书从PLC基础入门和工程实践角度出发，涵盖内容包括电气控制基础、S7-1500 PLC编程技术及项目应用实践。电气控制部分包括常用低压电器的工作原理及选型、电气控制电路的分析与设计等；PLC编程技术部分以西门子S7-1500 PLC为主线，详细介绍了S7-1500 PLC的硬件结构和指令体系，同时还介绍了西门子人机界面的相关设计方法，重点讲解了西门子TIA博途软件的使用，并将S7-1500 PLC系统的知识体系贯穿于PLC项目应用实践中。
本书可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、机

《ARM Cortex-M0+嵌入式系统原理及应用——STM32G071架构、软件和硬件集成（微课视频版）》以意法半导体公司的基于ARM Cortex-M0+的STM32G071 MCU为硬件平台，以意法半导体公司的STM32CubeMX和ARM公司的Keil μVision 5（ARM版本）集成开发环境（以下简称Keil）为软件平台，以Cortex-M0+处理器核结构、高级微控制总线结构、Cortex-M0+指令集、汇编语言程序设计、C语言程序设计、低功耗控制、外设驱动与控制，以及操作系统为主

本书以开源硬件平台Arduino Due为教学实验平台，以ARM芯片SAM3X8E为对象，介绍了ARM微处理器编程的方法和流程。本书内容包括ARM微处理器的发展历史、应用领域、分类以及ARM微处理器的软件开发工具和硬件开发工具，涵盖了ARM微处理器的两种编程模式：Arduino编程和ARM编程。本书内容由易到难，讲解循序渐进，并且提供了大量翔实的应用实例供读者参考，所有实例都给出了完整的程序。 本书取材新颖、内容丰富、重点突出、深入浅出、富有启发性和可操作性，便于教学，可为初学者提供学习参考。

互联网的普及，大数据、云计算、5G、人工智能、区块链等技术的成熟，促成了数字经济的大繁荣。以计算能力为基础，万物感知、万物互联、万物智能的数字经济新时代正在到来。数据量呈爆发式增长，对算力的需求达到空前高度，算力成为数字经济的新引擎。 本书共有8章，对算力及算力经济进行系统阐述，涉及新基建、新能源体系、数据资源、算力技术体系、基于新能源电力的算力中心、算力产业等；并从多个产业应用的角度，剖解算力对数字经济的驱动逻辑，帮助企业与个人找准发力的方向。 本书适合互联网、人工智能、大数据、智能制造等

本书从基础到应用，全面介绍了FPGA的开发应用知识，包括FPGA开发简介、Verilog HDL硬件描述语言、Quartus Prime设计开发环境、基本电路的Verilog HDL设计、仿真测试、基于ip核的设计、人机交互接口设计、数字信号处理、密码算法设计、基于Nios的SOPC系统开发共10章的内容，配合具体的例子进行阐述，提供完整的设计源程序，力求简明易懂。
本书可作为高等学校自动化、电子信息、计算机等的本科生教材，也可供从事电子设计的工程技术人员参考。

本书系统讲述基于Intel FPGA & Verilog HDL的现代EDA技术及其应用。全书分为3篇, 共7章。 第1-3章为基础篇: 第1章介绍EDA的基本概念和应用要素; 第2章讲述Verilog HDL的基本结构、语 法要点和应用; 第3章讲述在Quartus Prime开发环境下进行数字系统设计的基本流程、原理图设计方法、仿真分析和在线测试方法。第4-6章为应用篇: 第4章首先讲述常用数字器件的功能描述方法, 然后讲述分频器和存储器的描述及应用; 第5章讲述Quartus P

本书是基于Qt Creator集成开发环境的入门书籍,讲解了经典的桌面端C++ Widgets编程和Qt Creator开发环境的使用。本书内容主要包括Qt的基本应用,以及Qt在图形动画、影音媒体、数据处理和网络通信方面的应用内容。与第3版相比,本书使用Qt

本书以程序设计为主线, 以程序设计初学者作为教学对象, 由浅入深、循序渐进地讲述Python语言的基本知识、基本语法和数据结构基础知识等。本书内容包括Python语言及其环境编程、数据类型与表达式、基本流程控制 (顺序、选择和循环三种)、序列字典集合等特征数据类型、正则表达式、函数和模块、文件、异常处理、面向对象程序设计、Python标准库和第三方库以及图形用户界面设计。本书注重实用性和实践性, 通过典型算法的解题分析及其实现, 给读者一些解题示范和启发, 示例通俗易懂。

本书是《Python 程序设计（思政版）》（王霞等编著）的配套实验教材。
全书分为三篇：第一篇实验篇，结合主教材各章节的理论知识，精心设计 20 个实验，每个实验给出实验目的、知识导图和实验内容，实验内容根据实验的难度分为“照猫画虎”“牛刀初试”“挑战自我”三个层次；第二篇实训篇，介绍Python 在网络爬虫、数据处理、数据分析与可视化以及人工智能等方面的应用；第三篇习题篇，紧密结合主教材各章节的知识点，
提供丰富的习题，帮助读者巩固所学的理论知识，提高实践动手能力。
本书内容

本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书共8章，内容包括Python语言基础、机器学习概述、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络和支持向量机。
本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能概论等课程的教材，也可作为从事人工智能、机器学习研究和应用的人员的参考书。