本书对第1版做了修订，紧跟传统分布式计算、云计算与大数据相关领域的新技术，以应用需求为背景讲解相关技术原理和应用方法，主要内容包括：传统分布式计算的基本原理和编程开发技术，云计算的原理和关键技术、主流云计算平台和编程开发方法，云原生技术、云计算安全技术与标准及云存储技术，大数据的分析处理关键技术、计算模式和编程技术、平台，大数据应用开发方法和典型应用案例等。

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、

本书共分16章，内容包括：绪论、平面机构分析基础、平面连杆机构、凸轮机构、间歇运动机构、带传动和链传动、齿轮传动、蜗杆传动、轮系与减速器、螺纹联接、联轴器与离合器、滑动轴承、滚动轴承、轴、机械的调速和平衡、机械系统设计综述。

本教材主要介绍现代工程制图与成图的相关知识，共分7章，内容涵盖工程制图基本知识，立体的投影与成图(如视图的形成、基本体的三视图、三维成图基本命令、基本体的成图与投影)，组合体的投影与成图(如回转体表面相交、组合体的成图和投影等)，机件的图样画法与成图(如机件的图样画法、工程图的制作)，标准件与常用件(如标准件与常用件画法、标准件库与常用件成图)，典型零件的成图与画法，装配体的成图与画法等。

本教材在前面几版的基础上，结合当前形式和行业发展，进行了修订和完善。本教材主要分为三大部分，主要介绍钻井液和水泥浆的性能及其控制与调整；提高原油采收率的各种化学方法和调剖、堵水、稠油降粘、酸液性能调整、压裂液性能调整、防砂、防蜡和清蜡等的化学方法；埋地管道的腐蚀与防腐、乳化原油的破乳与起泡沫原油的消泡、原油的降凝输送与减阻输送、天然气处理与油田污水处理等的化学方法。在本教材的各章中，均着重说明生产过程存在问题的化学本质和解决这些问题的化学用剂及其作用机理。

全书从认识机械入手，进而分析机器的组成，包括常用机构的运动特点及设计方法，通用零部件的功能、结构与设计，直至完成传动装置设计，力争完整系统地讲授机械设计基础的知识体系，并且对本课程所讲授的知识与方法在产品全生命周期设计中所处的地位进行了论述。

本书是根据工业机器人应用岗位的基础技能要求与工业机器人相关职业技能等级认定所需知识来编写的。全书以ABB工业机器人为研究对象，通过企业中常用的应用案例和工业机器人技术岗位技能要求，介绍了工业机器人的基本知识、工业机器人操作及简单编程。全书共有20个学习任务，每个任务都是根据企业需求设计的，并配有实操演示视频。本书还配有学习资源包和教学资源包。学习资源包中配备有ABB离线仿真软件RobotStudio6.08和任务工作站源文件以及实操视频。教学资源包中包含PPT课件、课程标准、教案、试卷

本书共分两部分：第一部分是网络数据采集与预处理的基础理论实践，包括任务1-任务6，主要讲解如何使用Python编写网络数据采集和预处理程序，内容包括Python环境搭建，Python基础语法、语句与函数，网络基础知识，常用网络数据采集与预处理库和解析库、数据持久化保存，以及requests库、Numpy库、Pandas库、Selenium技术、ChromeDriver技术和Scrapy技术的应用方式。第二部分是网络数据采集与预处理的综合案例，包括任务7-任务9，主要讲解requests

本书参照机械工程师国家职业资格标准的要求来编写，以岗位能力为核心，遵循知识够用、技能服务的原则，涵盖机械行业现行的政策、标准、规程及新设备、新技术、新工艺，将工程力学、机械工程材料、常用机构、机械零件、传动等知识融入项目中。
本书的项目包括分析机床典型零部件的受力、分析共享单车典型零件的变形、认识自行车典型零件的制造材料、绘制单缸内燃机机构运动简图、设计港口起重机执行机构、设计配气机构、分析自行车飞轮机构、分析台虎钳普通丝杠传动、分析精密进给机构滚珠丝杠传动、分析自行车链传动、分

《化工原理实验》注重将理论与实践有机结合，通过实验让学生掌握实验研究方法和化工生产的单元操作技能，重点是强化基础，突出实验的工程性和实践性，培养学生的创新能力和综合解决工程问题的能力。全书共分8章，即绪论、工程实验研究方法、实验数据采集和处理、化工仪表、化工原理演示实验、化工原理仿真实验、化工原理综合实验、化工原理远程实验等。
本书可作为高等院校化工原理实验教材或教学参考书，亦可供从事化工实验研究的人员参考。