本书从实践应用的角度出发，系统介绍了利用Python进行数据挖掘与机器学习所需的基础知识。内容涵盖数据挖掘的基本概念、机器学习的主要算法、Python编程语言基础、数据处理与可视化技术；深入解析了Python在数据挖掘与机器学习领域的核心库和框架，并通过具体实例展示了如何利用这些工具进行数据挖掘、模型训练与预测分析；同

全书内容分为两大部分：第一部分夯实基础，系统讲解数据库基础知识、常用数据库的安装与管理、SQL及数据操作；第二部分强化实践应用，包括数据库设计、数据库编程、工业软件数据库设计项目实践的内容，展现了从需求分析到系统实现的全流程实践路径。在人工智能与数据库深度融合的趋势下，本书特别增设“AI+数据库”知识拓展版块，探讨智能

本书基于业务场景设计了搭建Hadoop大数据开发平台，从网络爬取电商产品信息并保存到HDFS，企业数据采集与迁移，基于MapReduce的影评数据分析，HBase用户行为分析，存储、管理城市气象数据，基于Spark分析线上订单数据，以及Hadoop大数据平台运维8个项目，全面覆盖Hadoop生态系统的部署、运维以及数据

本书内容紧密对接装备制造相关岗位能力要求，主要针对当前典型产线装备的设计、安装与调试技术技能，介绍智能制造产线涉及典型装备的功能特点、机械安装与调试、控制程序设计、数字孪生虚拟调试和实体调试等工作内容的实施方法和项目化实践。装备制造过程充分融合数字化、信息化、智能化技术，结合人工智能和物联网技术，是大势所趋。数字孪生技

本书从基础理论入手，系统介绍人工智能的定义、起源、发展及其核心要素，深入剖析其分类与流派，旨在帮助学生建立对这一领域的宏观认知。然后进一步深入探讨人工智能的应用技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和智能语音等核心技术，详细阐述它们的原理、类型、算法及具体应用场景。生成式人工智能(AIGC)作为人工智能

本书内容既涵盖C语言概述、基本数据类型及表达式、顺序结构程序设计、分支结构程序设计、循环结构程序设计及数组的应用等基础部分，也包括函数、指针的应用、结构体和共用体等进阶部分。全书以结构化形式编排，每章以学习导语、目标导航、学习计划开始，以本章小结和丰富的习题训练结尾。各节包括知识准备、实例体验、趣味训练、梳理拓展四个环

本教材通过38个学习案例和4个典型项目(包括智能导盲鞋、智能识别、智能共享盆栽养护系统、智能家居)，引导学生在解决实际问题的过程中掌握AI赋能创客设计的方法、形成跨域协同能力、建立AI驱动创新思维，提升AI时代实践创新与就业竞争力。

本书详细讲解了智能生产线从设备建模到虚拟仿真，再到虚拟调试的全过程的相关理论知识和技能操作方法。全书共有6个项目，项目1主要基于西门子机电一体化概念设计(NXMCD)认识装备虚拟调试；项目2介绍了原料库的工艺仿真；项目3介绍了装备内部的信号控制仿真；项目4介绍了装备软件的在环虚拟调试；项目5介绍了包装工作站的工艺仿真；

本书通过7个项目介绍了亚龙YL-335B型自动化生产线的必备知识和技能，主要内容包括自动化生产线认知、供料站的安装与调试、加工站的安装与调试、装配站的安装与调试、分拣站的安装与调试、输送站的安装与调试、人机界面的组装与调试。本书注重立体化资源的建设，通过随书二维码等形式将教学资源融入教材，帮助学生实现线上与线下学习相结

本书以“技术基础—行业赋能—伦理治理”为逻辑框架，系统解析人工智能生成内容(AIGC)的技术原理、工具生态与产业变革，深度融合金融、制造、医疗等十大领域的实战案例，构建“理论—工具—实训—伦理”四维一体的教学体系，助力学生掌握智能时代的技术认知与职业能力。通过200余张图表、50余个案例及20个跨领域实训项目，构建了从