本书共9章, 主要包括机器学习的基本概念, Python及其库的入门, 机器学习中常用算法的理论介绍、项目实现和优缺点分析, 数据预处理, 特征工程, 模型评估及改进, 综合实战等。

本书着重叙述人工智能技术的基础知识、工作原理和发展概况，并通过对各种人工智能算法的介绍，讲解人工智能技术在工程领域中的各种实际应用。本书共分为9章，主要内容包括人工智能概述、人工智能算法基础知识、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法、神经网络算法、模糊系统、专家系统等。本书不仅涵盖基本的理论知识，还通过相应的实际案例将算法应用于工程实践，并对未来人工智能技术的发展进行了展望。

本书内容深入浅出、通俗易懂，具有较强的实践性和先进性，可作为普通高等学校人工智能

本书在第2版的基础上将软硬件参数更新到目前市场的主流，内容编排继续采用基于情景的任务教学进行编排。主要介绍如何识别、选购计算机硬件系统各配件，组装和拆卸计算机硬件系统，对BIOS进行基本设置，对硬盘分区及格式化，安装操作系统及硬件驱动程序，备份与恢复操作系统，搭建虚拟系统实用平台，使用常见工具软件，对计算机硬件系统进行日常维护，排除计算机硬件设备故障，维护计算机外设，选购平板电脑及笔记本电脑。全书以实际操作为主，辅以相应的理论知识，内容新颖，讲解深入浅出，图文并茂，层次清楚，非常适用于当前基于学

本教材内容依据*新生物医学工程专业培养目标编写。全书内容以医学仪器典型结构为主线，突出工程实用、实训、趣味特点，在每个实验项目中通过对原理的分析和相关文献资料的提供，使读者在*基础的实验条件下就可以学习掌握生物医学信号的获得、检测、调理、转换、计算、扩展等过程的基础技术和技能，通过对各实验模块的适当组合、扩展就能够构成一台具有一定功能的生物医学信号采集处理仪器。在编排上采用单元基础实验项目和综合设计实验训练项目分开编写，覆盖《生物医学传感检测与仪器实验》、《微机式医学仪器设计实验》、《医学仪器设

本书采用“采用案例教学，以教师为主导、学生为主体”的编写指导思想，以实用为目的，根据高等职业教育“理论够用，重在实践”的教学特点，注重对学生专业技能、动手能力的培养。对知识点进行了细致的取舍和编排，融通俗性、实用性和技巧性于一身。全书共由UI设计基础、UI配色基础、图标设计、导航设计、网页广告设计、网站界面设计、App界面设计案例等章节组成。每个章节由若干个学习案例组成，每个案例录制微课供学生自学。

本书是一本内容丰富、取材新颖的计算机图形学著作，在其前一版的基础上进行了全面扩充，增加了许多新的内容，覆盖了计算机图形学的相关发展和成就。全书层次分明、重点突出，并附有使用OpenGL编写的大量程序及各种效果图，是一本难得的优秀教材。全书分为24章及3个附录，全面系统地讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术。作者首先对计算机图形学进行综述；然后讲解二维图形的对象表示、算法和应用，以及三维图形的相关技术、建模和变换等；接着介绍光照模型、颜色模型和动画技术；最后的附录给出了计算机图形学中用到的基本数

本书较为系统地介绍了人工智能的发展历史、经典算法和前沿技术，并对算法背后的思维方式进行了哲学思辨。内容既包括经典算法（如k近邻、贝叶斯、决策树和神经网络等），又涵盖前沿技术（如深度学习、自然语言处理等）。本书所有算法均配备对应的实战项目（包括Excel版本和/或Python版本），以帮助读者在实践中理解原理。
本书适合高等学校理工科或人文学科的“人工智能”通识课教学使用，也适合作为对人工智能有入门需求的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

《工业机器人应用编程》以华中数控工业机器人为载体，按照项目任务形式编写，包括工业机器人认知、工业机器人写字绘图、工业机器人搬运物料、工业机器人码垛、工业机器人码垛、工业机器人关节装配、工业机器人喷涂、工业机器人上下料7个项目。书中大量使用图片、实物照片或表格形式，将各个知识点展示出来，便于学生认知，并且设置了具体的工作任务，引导学生参与到实践的过程中掌握基本技能。
《工业机器人应用编程》可供职业院校作为相关专业教材使用，也可作为职工培训教材，同时还可以作为工业机器人应用编程技能等级证

《Python程序设计基础与应用》是一本系统介绍Python程序开发与应用的教程。主要包括Python编程基础和Python开发应用两部分内容。编程基础部分通过案例对Python程序设计的概念加以解释，开发应用部分介绍了tkinter编程、网络爬虫、数据分析和数据可视化等方面的Python核心应用。本书全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6以及更高版本。可以作为非计算机专业本科、专科程序设计课程教材，也可作为计算机专业本、专科程序设计基础课程教材，以及Python爱好者自学用书

本书旨在指导高职院校学生对大数据技术进行入门学习，以任务驱动为导向，系统介绍了大数据技术基础知识及应用案例。全书共分为六大项目，具体包括大数据与大数据时代、大数据处理平台、Hadoop开发环境的搭建、数据采集与预处理、数据计算与数据存储、数据分析与可视化。

本书可作为高职院校大数据应用技术、软件技术等专业学生的专业基础课教材，也可作为其他计算机相关专业学生的选修课程教材以及大数据技术爱好者的自学参考书。