本书采用现行国家标准，面向智能制造发展要求，结合广东省一流本科课程建设成果，致力于培养新工科背景下智能制造高素质人才。全书遵照深入浅出的原则，系统介绍了互换性、几何量公差及技术测量等基本知识，其中颇具特色的是将思政元素巧妙融入书中，以培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感，培养学生精益求精的大国工匠精神。全书共分9章，主要内容包括：绪论、测量技术基础、孔与轴的极限与配合、几何公差及检测、表面粗糙度及检测、光滑极限量规、尺寸链、典型结合件的互换性、圆柱齿轮传动的互换性。本书图文并

为满足新工科建设对创新人才的需求，本书根据高等学校力学类专业教学指导委员会面向21世纪力学课程教学改革要求，在借鉴现有的理论力学教材和近几年国家优秀教改成果的基础上，融合编者多年的教学实践编写而成。本书继承了经典理论力学教科书的逻辑框架和知识体系，主要内容分为静力学、运动学、动力学三大篇。编者注重在以下几方面进行改进：结合新工科背景更新课堂教学内容，选取具有时代性和前沿性的工程案例及生活实例帮助读者理解力学定理并活学活用；基于矢量与力及力矩的计算，静力学篇直接对三维问题进行分析推导，加强读者对实

本书是一本通俗、易于掌握的卫星导航（GNSS）应用领域的入门教材，一本真正面向应用的技术指南，由多所高校和单位的专家学者共同完成。主要内容包括了GNSS的基本概念性知识、网络RTK的基本原理、RTK系统的组成、RTK的操作流程、RTK的测量应用和放样应用等内容。本书既有对现有知识的总结，又有作者科研成果的实践，弥补了目前市面上该领域图书的空缺。无论是相关领域的工程师、科研人员，还是对高精度定位感兴趣的读者，都能从中获得实用价值。

本教材是关于操作系统安全和电子取证方面的应用和实训方面的案例教学资源，基于WINDOWS系统安全的应用从系统注册表安全、批处理文件编程、OFFICE软件编程等特殊角度挖掘实践案例的应用场景。随着国产化替代进程的推荐，特别研究和补充基于国产操作系统（麒麟桌面系统等）的操作系统安全应用案例，还把基于麒麟操作系统的案例与传统WINDOWS案例进行比较，让国产操作系统上的操作案例更容易被理解和接受。同时提供更多的基于国产操作系统的教学资源。本书是一本非常优秀的教材，是计算机专业的学生的很好的学

软件综合实践是计算机科学与技术专业的核心主干课程之一，是学生掌握软件体系架构设计过程与方法，培养创新能力和团队协作的理想渠道。本教材在总结基于CDIO的工程化软件工程课程设计实验教学成果的基础上，将程序设计基础、软件开发环境和软件综合应用融为一体，提供程序设计基础、软件开发工具及环境配置、数据库课程设计、软件工程课程设计等一体化、递进式实验指导，设置项目导引、需求分析、系统设计、系统实施，评估与反思等五个环节，引导学生关注计算机发展前沿、启迪科研思维，掌握科研方法，培养学生个人开发、设

计算机程序设计语言是高校理工科本科生必修的一门核心课程。传统上，高校主要教授C/C++，但C++既非纯粹的面向对象语言，编程界面也需依赖外部工具。将大量时间投入在面向过程的程序设计上，限制了学生对面向对象和可视化界面编程的掌握。近年来，Python 和C#受到青睐，后者作为微软推出的面向对象语言，为理工科应用软件开发提供了全方位支持。本书作者根据多年教学经验，编写了这本以C#面向对象程序设计为核心的高校教材，并包含了习题练习，旨在系统地讲解C#基本语法及其应用，并培养学生面向对象的程序设计能力。

SolidWorks是一款非常优秀的三维机械设计软件，越来越受到广大用户的欢迎，开设此门课程的高等院校也越来越多。《SolidWorks 2023基础教程》用图表和实例生动地讲述了SolidWorks 2023常用的功能，读者可以边看边操作，加深记忆和理解。每章都有上机练习题，便于读者巩固所学的知识。本书配有大量的视频和模型文件，方便读者更好地学习。《SolidWorks 2023基础教程》可作为高等院校机械类专业的CAD/CAM课程教材，也可作为广大工程技术人员的自学用书和参考书。

本书是根据高等学校《理工科类大学物理实验课程教学基本要求》，结合实验室的实际情况，在物理实验教师长期教学实践的基础上编写的。全书包括力学、热学、电磁学、光学和近代物理等41个基础实验，以及8个设计性物理实验和5个计算机仿真物理实验。各实验的原理叙述清楚，公式推导完整，实验步骤简明扼要。实验开头有提要，介绍了本实验的重要意义；末尾有思考题，供学生预习或复习使用。本书开头还介绍了实验规则、测量误差、不确定度、有效数字、数据处理、基本实验方法、基本量的测量和基本调整与操作技术等内容。

本书融合作者多年的教学与实践经验，是一本全面且实用的大数据分析与处理教材。全书分为六部分共20章，内容循序渐进，从大数据的基本概念出发，逐步深入探讨数据采集和预处理、数据存储、数据处理、大数据分析平台以及大数据应用等关键环节。本书详细介绍了PyTorch、TensorFlow和Spark MLlib等热门大数据分析平台，并通过深入剖析和实战演练，帮助读者轻松掌握这些先进工具的使用技巧。同时，本书针对数据可视化、文本分析、推荐系统等经典应用场景，通过案例分析和代码实现，引导读者从理论走向实践，快速

《深度学习基础与案例教程》主要介绍深度学习基础理论及案例实战，共11章内容，从人工智能基础，到深度学习算法原理，再到深度学习项目实战，逻辑清晰，由浅入深，内容层次分明，从简单的线性模型引出非线性的深度学习模型。深度学习模型部分主要讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、迁移学习等。《深度学习基础与案例教程》在介绍理论内容时配有公式推导和详细的阐述，便于读者理解。在项目实战方面，本书每个算法理论都对应一个案例进行巩固，并在最后两章结合深度学习的两大领域——自然语言