本书重点介绍Python语言数据处理与数据分析方面的应用技巧，内容涉及：（1）介绍Python语言基础，（2）介绍科学计算工具库NumPy、Pandas和SciPy，（3）介绍可视化工具库Matplotlib和Seaborn，（4）介绍统计知识中的描述性统计及概率与数理统计基础。本书从读者角度出发，以实例为载体，以简洁的文字编写，在实践中体会，使得读者可以快速入手，培养读者通过数据提出问题、分析问题、解决问题以及对分析结果评价的能力。本书可以作为数据科学、统计学类、经管类等学科的Pytho

Python语言是一种非常强大的、完备的编程语言，不仅在人工智能领域有广泛的应用，还能实现从Web应用、桌面应用、科学计算、数据分析到网络爬虫等各种程序的编写。本书详细介绍Python语言所涵盖的绝大部分实用知识点，循序渐进地讲解这些知识点的使用方法和技巧。全书共13章，主要包括Python语言概述、Python语法基础、组合数据类型、函数与模块、文件操作与管理、异常处理、正则表达式、面向对象编程、图形界面编辑、数据库编程、数据统计分析与可视化、网络爬虫和网络程序设计。 本书内容新颖，体系

本书内容涵盖了Python核心编程技术的主要方面，包括Python语言的基础知识、结构化程序设计方法、常用组合数据类型，还重点介绍了6方面的内容：① 软件系统开发三层式结构的原理，JSON文件、XML文件的格式及使用，MySQL数据库及PyMySQL库的使用、MongoDB数据库及PyMongo库的使用；② 函数式编程及偏函数、高阶函数、闭包和装饰器的使用；③ Python模块化编程思想，自定义库、标准库的使用，sys库、随机函数库、日期和时间库、正则表达式库等典型第三方库的安装和使用；④

本书是一部零基础、高标准，大广度、重实践的Python编程从入门到熟练的教材。本书覆盖面非常广，包括计算机基础常识、Python语言的基本要素、基本运算和条件分支语句、循环语句、函数、递归、复杂数据类型、计算思维、文件读写、正则表达式、玩转Python生态、数据分析和可视化、网络爬虫、面向对象程序设计入门、tkinter图形界面程序设计等内容。正则表达式、网络爬虫、图形界面等都是其他大多数Python基础教材不涉及的内容。对Python第三方库的使用，讲述尤其全面，涵盖数据分析库NumPy和pa

本书围绕网络管理员、网络工程师等岗位对Linux服务管理核心能力的要求，以目前广泛应用的Red Hat Enterprise Linux 7.4版本为平台，从实际应用的角度全面介绍Linux网络服务器的基础和实际应用，结合理论够用、实用，强化应用的特点，突出实践应用能力的培养。全书以具体项目为主线，用与项目相关的知识作为铺垫，给出每个项目的分析和详细的实施及测试过程，并配备项目的经验总结，后提供配套的实训项目和习题，以帮助读者巩固相关知识。 本书分为基础配置、基础服务、文件共享服务、网页服

本书以Fedora 操作系统为例，全面介绍Linux操作系统的配置与管理，以培养技能型人才为目标，注重知识的实用性和可操作性，强调实践技能训练。每章均采用教、学、做相结合的模式展开，首先深入浅出地讲解Linux的相关基本概念，然后以案例的方式详尽解析各种功能与命令，后配以完整的实践手册，提高学生的分析问题和实际动手解决问题的能力。 本书适合作为各类高等院校计算机专业及理工科类非计算机专业的学生学习Linux操作系统的入门教材，也是广大Linux爱好者不可多得的入门级参考书。

本书以 Red Hat Enterprise Linux 7.4/CentOS 7.4 为平台，遵从学生的认知规律，从理解 Linux 基础知识，到学会基本命令的应用，再到掌握综合性较强的服务器配置，层层递进，共分成了 14 个项目。内容包括安装 Linux系统，使用Linux 命令，管理文件与目录，管理文本文件，配置网络功能，管理软件包与进程，管理用户与用户组，管理权限与所有者，管理磁盘分区与文件系统，编写 shell 脚本，配置 DHCP、DNS、FTP、Samba 服务器，使用 LN

测控技术与以工业互联和工业智能为核心的智能制造技术密切相关。虚拟仪器既涉及测量应用领域，也涉及工业测控领域。LabVIEW实际上已成为工业标准化测控图形开发平台。本书在侧重阐述LabVIEW图形化编程基础知识的同时，还讲述了与工业测控相关的专业主题知识。本书分为基础篇和高级应用篇。基础篇涉及LabVIEW图形化编程的基础知识，包括虚拟仪器与LabVIEW入门、数据类型与操作、程序控制要素、输入与输出、程序调试技术与界面设计、程序设计模式，以及综合设计案例。高级应用篇涉及Arduino与LabVI

本教材是线上线下混合教学模式的大学计算机基础课程的配套教材，教材提供每章的教学时间点、教学计划、教学目标、教学要求和教学细节内容。 学生可按照教材指导，自行在配套MOOC或SPOCS平台自主学习，线上自主完成配套作业和实验。教师可根据教学进度安排在线下课堂按章节进行学习效果考评，通过汇聚本阶段学生线上学习数据和线下考评数据，可以实现对学生分层评价，并提出个性化学习要求。 本教材内容适合以应用型为主要目标的普通高等学校本科学生学习。 本教材配套有学生学习平台资源，线上虚拟仿真实验平台以及教师