本书采用项目化编写方式，内容全面且深入，广泛覆盖了当前计算机软硬件技术的核心领域，详细阐述了台式微型计算机与笔记本电脑的组装流程、维护保养、故障排查与维修、数据恢复技巧，以及计算机网络技术等方面内容。每个项目均设有针对核心技能点的评价与反馈环节，以及启发思考的练习题。
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本书按照工学结合、项目化教学要求编写，结合智能制造的发展方向，将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合，从机器视觉基础知识着手，通过多个项目，由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程，并尝试解决生产制造智能化的相关问题。
本书包含三个部分：基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集成中最基本、最实用的知识，如工业相机、光源、镜头的概念及选型等；实战篇舍弃了机器视觉系统集成中过于枯燥难懂的算法，以国产使用最广泛的机器视觉厂家——海康威视的产品为机器视觉项目载体，将机器视觉

本教材选用智能家居系统为项目实例，采用代码移植实现模块开发，按照"理论够用，强化应用”的原则，采取项目化教学的方式，以作品制作为载体，在作品制作过程中讲解STM32嵌入式技术的基础知识、基本技能和方法，培养学生的爱岗敬业、精益求精、协同发展的优良品质，由浅入深地讲解STM32嵌入式技术应用，包括Keil、Proteus和STM32CubeMX软件使用，基本模块包括控制LED灯、跑马灯、蜂鸣器报警、OLED屏显示字符、仿真数码管秒表、独立按键、仿真矩阵按键、PWM控制加湿器、串口通信、WiFi通信

本书针对高职教育的特点，紧依据职业岗位需求设计建构课程内容，在覆盖基本理论的同时，强调培养学生具体的实践操作能力。本书教材内容主要包括7个单元：计算机视觉基础、图像预处理、BP神经网络、卷积神经网络、Tensorflow2.0基础、图像分类、目标检测。通过关键技术以及整体架构的学习，结合案例，要求学生了解人工智能中计算机视觉的发展状况与研究内容，掌握基本概念、基本原理，了解计算机视觉的一些经典场景应用，掌握计算机视觉开发的一般流程，初步具备计算机视觉开发的能力。

该书是高等教育计算机学科"应用型”规划教材，原来共有10本，经过市场的考验和沉淀，目前保留下来《Linux操作系统》《C/C++程序设计教程——面向过程分册》《C/C++程序设计教程——面向对象分册》这3本。这3本书均已经过多次修订，且均重印多次。 该书是对2020年出版的《C++程序设计教程/面向过程分册（第4版）》的修订和改版，《C++程序设计教程/面向过程分册（第4版）》目前已发8000多册，因其涉及的主要软件急需更新，部分内容急需更新和完善，所以需要修订，此次修订还将针对读者的评论、问题

本书以Python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解决实际问题的能力。本书分为两部分：教学篇和实验篇。教学篇共15章：第1章介绍Python基本知识与概念，开发环境，程序开发步骤，程序结构与编码规范，输入、输出函数等；第2章介绍数据类型、常量和变量、运算符、常用特殊内置函数、程序调试等；第3章介绍程序设计结构，包括顺序结构、选择结构和循环结构；第4章介绍组合数据的使用方法，包括列表、元组、字典和集合；第5章介绍函数的定义和调用、参数类型、特殊函数、装饰器及变量

本书共10个项目，前6个项目是Python的入门部分，适合初学者，内容由浅入深，以大量的实例进行讲解，为初学者打下坚实的基础；后4个项目是Python的提高部分，适合具有一定基础的读者，综合性较强，以典型工作任务进行讲解，强化职业技能培养。 本书基于Python 3.7.7开发环境进行代码演示，采用项目引领，任务驱动，讲、练、训相结合的模式，循序渐进地讲解Python的基本知识、原理和具体应用方法。具体内容涵盖Python基础、流程控制、有序数据类型、无序数据类型、函数、模块与库、面向对象、文件

《程序设计基础—C语言微课版》是参照全新计算机等级考试（二级C语言）教学大纲及ISO/IEC9899：1999 的新特性并根据高校全新C语言程序设计教学大纲要求编写而成。全书分为10 章，主要内容有程序设计基础理论和C程序的基本组成以及程序开发过程；C语言的基本数据类型、运算符、表达式、数据类型转换及标准的输入输出函数；C语言的基本语句和流程控制语句；数组、函数、指针的概念及用法；C语言的编译预处理功能：C语言结构体与共用体、C语言中文件的相关概念以及文件的各种操作方法；最后附录部分介绍了C程序

本书基于Python语言介绍爬虫的基础知识。本书包括6个项目，分别为爬取外汇网站数据、爬取名言网站数据、爬取天气网站数据、爬取旅游网站数据、爬取图书网站数据、爬取商城网站数据，通过这些项目讲解Python的Web访问技术、BeautifulSoup的数据分析与提取技术、xpath的数据分析与提取技术、深度优先与广度优先顺序爬取技术、多线程网页爬取技术、scrapy分布式爬取框架技术、selenium爬虫程序技术等。本书每个项目的编写均遵循由浅入深的学习规律，采取理论与实践相结合的方式来引导