根据高等院校的培养目标、培养特点和培养要求，本书由浅入深、全面系统地讲解网络系统集成的知识和实用技能。本书共6 个项目，包括网络系统集成绪论、网络系统集成需求分析、网络系统集成规划设计与实施、网络系统集成安全与管理、综合布线系统以及网络系统集成工程测试与验收。为了让读者更好地巩固所学知识，每个项目都配备了项目实训和课后习题。
本书可作为高校信息技术类专业的教材，也可作为从事网络系统集成相关工作的专业技术人员的参考书。

本书从技术演进视角揭示云计算与微服务的本质,通过分析与论述, 以理服人, 以例服人。针对云计算涉及问题广, 技术体系庞大, 产品和工具众多这一情形, 从中提炼出资源共享这一根本问题。围绕资源共享的不断深化, 紧扣基本原理和基本准则, 以通俗易懂的方式揭示云计算与微服务的真面目。本书共6章, 探索技术演进背后的动因, 追踪业界最新技术及其发展趋势, 展示求解方案的优美性和艺术性, 帮助读者感悟云计算与微服务的内涵, 体会其中的精妙之处, 灵活应对IT技术发展与变迁所带来的挑战。

"本书是一部系统论述关系数据库的基本概念与原理、并以MySQL为主线应用的立体化教程（含纸质图书、教学课件、视频教程）。全书共分为8章：其中第1章“数据库系统概论”与第2章“关系数据库”介绍了关系数据库的基本理论及数据库完整性；在第3章“MySQL关系数据库系统”与第4章“MySQL数据库的应用与管理”中，以图形化及命令行方式介绍了MySQL数据库及其对象的基本操作；第6章“数据库的安全性与数据备份”介绍了数据库的安全性和数据库备份与恢复技术；第7章“数据库应用设计”，介绍了从设计到开发数据库应

本书全面系统地讲解了Exce和PowerBI数据分析与可视化功能并用示例讲解了这些功能的应用。主要内容包括: 运用公式与丽数, 数理统计, 数据分析工具, 规划建模与求解,决策分析,Power BI Desktop,Power BI建模、度量值与DAX, 以及Power BI服务、移动应用与自动化等。

本书第3版以SQLServer2012为模型，本着“精理论，重实践”的原则，将关系型数据库理论进行了精准的优化，由浅入深，通俗易懂，条理清楚，重点突出，强化了数据库设计技术。在数据库设计理论基础上，结合作者多年的项目开发经验，介绍了一些行之有效的数据库设计与开发中所用到的一些方法和技巧。在内容选取、章节安排、难易程度、例子选取等方面充分考虑到理论教学和实践教学的需要，力求使教材概念准确、清晰、重点明确，内容精炼，便于取舍。结合SQLServer2012的具体的数据库管理系统，讲解了数据

本书系统地阐述了传感器与检测技术的概念原理和方法。全书分三篇共14章, 第一篇为基础知识和误差理论, 介绍传感器与检测技术的基本概念误差分析基础传感器与检测系统的基本特性: 第二篇为传感器及信号调理电路,介绍各种典型传感器的原理结构、特性指标使用特点及测量电路; 第三篇为检测技术, 介绍电学与磁学测量、流量的测量、火灾探测与测量, 以及现代检测系统。其中,第二篇的内容是根据不同的测量原理进行分类的, 第三篇的内容是根据不同的被测物理量进行分类的。各篇内容相对独立, 紧密衔接, 循序渐进, 将传感

本书共分为十三个项目，主要内容有条码发展与基础知识、自动识别技术、GS1标准体系、物品编码技术、条码的生成与印制技术、条码的检测技术、条码的识读技术、条码技术在零售商品中的应用、条码技术在仓储管理中的应用、条码技术在物流中的应用、其他常见的条码、条码技术与新兴技术的融合、条码应用系统设计。
本书作为高校教材，适用于物流、电子商务、供应链管理、标准化等专业，以及条码相关专业的高职高专学生，本书也可作为在职人员的培训教材和工具书，能够满足管理、销售、应用等不同层面人士的需要。

本书以智能数据分析技术及其应用路线为核心, 通过翔实的案例和习题,介绍数据存储设计与Acces数据库管理、数据存储中的表与关系、查询、数据分析语言一Python 数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术和人工智能数据分析方法。

本书是一本实验设计教材，编者通过使用传感器及图形化编程完成学科中的实验设计，改变了传统实验中固化的实验方式，让学生体验科学发现的过程，而不仅仅是对最后正确结果的验证； 通过人工智能技术的应用，使学生可以在任何时间、任何地点都能随时对有兴趣的内容进行学习和创新活动，从而形成一个课内外一体化的自主学习实践平台。本书资源包请扫描前言二维码下载。
本书面向中小学理、化、生学科教师以及爱好科技创新的学生，可作为各级教师的培训教材。

本书采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章，内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用，以及面对的挑战和未来发展等。

本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。