Python语言不仅语法简洁、优雅、清晰，而且存在大量的第三方库，因此很适合作为程序设计入门语言进行学习，对学科交叉应用也很有帮助。本书在第1版的基础上修订而成，介绍Python语言程序设计的基础知识，并以Python语言作为实现工具，介绍程序设计的基本思想和方法，培养学生利用Python语言解决各类实际问题的开发能力。在编写过程中，本书以程序设计应用为导向，突出问题求解方法与思维能力训练。全书共13章，内容包括Python语言基础、顺序结构、选择结构、循环结构、字符串与文本分析、列表与元组、字

本书面向高职高专计算机及相关专业的英语课程，全面介绍了计算机专业的基础英语知识，内容涉及计算机发展史、计算机硬件、操作系统、应用软件、程序语言、互联网、信息安全、大数据、人工智能、云计算等主题。
全书共10个单元，每单元均分为情景对话、阅读材料和扩展阅读三部分。情景对话旨在提高学生在学习和职场环境下的英语会话水平；阅读材料从篇章、词汇、句法和结构等方面入手，加强学生专业文献读、写、译方面的基本应用技巧；扩展阅读补充计算机小知识阅读材料，培养学生用英文解决计算机相关问题的能力。
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根据当前高等学校Oracle数据库教学和实验的需要，本书全面系统地介绍了Oracle 19c的基础知识、应用开发、教学和实验。其中，实验包含验证性实验和设计性实验。全书分为两篇，包括数据库基础和数据库实验，在打好理论基础的同时，提高实际操作能力。
第1篇介绍Oracle数据库基础，各章内容为： 概论，Oracle数据库系统，Oracle数据库，Oracle表，数据查询，视图、索引、序列和同义词，数据完整性，PL/SQL程序设计，存储过程和函数，触发器和程序包，安全管理，备份和恢复，事务和锁

本书从初学者的角度出发，以一个完整的旅游网站前端页面的开发项目为载体，按照项目开发流程和学生的认知规律，由浅入深、循序渐进地将HTML5和CSS3的理论知识和关键技术融入各个工作任务中。通过具体任务的实施及项目的完整实现，使学生能够快速掌握网站前端页面开发相关的理论知识和职业技能，从而独立设计开发各种类型的商业网站。本书包含12个项目，项目涉及的主要知识点和技能点包括：网站开发环境的选取和配置、DIV+CSS页面布局技术、HTML5标记与CSS3样式属性的使用、浮动与定位的设置、HTML5音视频

本书以Python 3.9和Anaconda 3为编程环境。通过本书的学习，希望读者能理解和掌握Python语言的相关知识，具备较强的算法设计、编写和调试程序的能力，理解面向对象程序设计和模块化程序设计思想，掌握文件读写、图形界面、数据库、数据分析与可视化、人工智能等编程技术。 本书共16章。第1～2章介绍程序设计与编程环境；第3～7章介绍顺序、函数、选择、循环的算法与程序设计，以及Python的数据结构；第8章介绍文件处理；第9～11章介绍面向对象程序设计、模块化程序设计和异常处理；第12~1

本书主要讲解Python在Linux系统运维开发中的典型应用，通过面向实际运维场景的任务实施，帮助读者掌握Python在系统自动化运维领域的应用。本书共8个项目，内容包括系统自动化运维：从Shell到Python、监控系统与调度运维任务、处理文件内容与配置文件、记录日志与发送邮件、运维数据记录与可视化、远程管理和批量运维服务器、网络管理和网络安全、企业级系统综合运维。 本书内容丰富、结构清晰、重点突出、难点分散，注重实践性和可操作性，对项目中的每个任务都提供详细的代码和解说，便于读者快速上手。

本书系统地介绍了信息安全的基本原理和基本技术。全书共11章，包括信息安全的数学基础、对称密码技术、公钥密码技术、消息认证与数字签名、身份认证与访问控制、网络安全协议、公钥基础设施、防火墙、入侵检测和恶意代码等内容。
为了让读者充分理解每一章的内容以及它们之间的联系，各章均设有本章导读，并用大量的实例帮助读者理解重点知识和难点知识。

本书可作为高等院校网络空间安全、计算机、信息安全、通信等专业的教材，也可作为信息安全相关领域的科研和工程技术人员的参考书。

熟练掌握Java语言是Java应用开发的第一个台阶，能够深入理解Java程序设计，是学习Java系列技术的必要前提。本书结合编者多年的开发和教学经验，从入门者的学习特点出发，循序渐进地带领读者走进Java世界，使得"开头并不难”。 全书分为7个部分，包括Java语言的类、类之间的关系、异常处理、核心API的使用、特性总结、JDK8及以后版本特性总结和编程实战。其中，编程实战部分提供了连连看游戏的完整实现过程，帮助读者借助教材自主实现该案例，快速提高Java程序设计实践能力。书中内容打破了传统的堆

本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例

本书从人们耳熟能详的互联网角度来观察计算机网络，分为6部分，这6部分是经过深思熟虑的一种组织方式，更加贴近人们的自然思维。
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