SketchUp是一套直接面向设计创作过程的设计工具，其创作过程不仅能够充分表达设计师的思想，而且完全能满足与客户即时交流的需要，方便设计师直接在电脑上使用该工具进行直观的构思，是三维建筑设计创作的优秀工具。本书在畅销的第1版、第2版和第3版的基础上，完善知识体系，增加实用实例，以SketchUp 2022为基础，从实际应用角度出发，通过大量实战训练内容系统地介绍SketchUp的全面应用。全书共14章，包括SketchUp概述与基础，视图控制与对象显示，应用绘图工具，应用造型工具，应用辅助工具

本书依据《国家职业技能标准 模具工》，按照“校企融合，工学结合”的课程改革要求，以工作过程为导向，采用任务驱动的教学方法编写而成。本书以企业真实生产任务——线轮塑料模具为载体，包含“线轮塑料模具维修”“线轮塑料模具维护保养”两个项目，共有“维修前工作准备”“故障诊断”“模具维修”“维修后模具装配和调试”“模具维护保养工作准备和实施”“模具验收入库”6个学习任务。本书图文并茂，以工作页问题为引导，由浅入深、通俗易懂。本书面向需要掌握模具制造技术的人员与职业院校模具制造专业的师生，以及从事塑料模具

本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比，自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性，能够更好地适应动态环境和解决复杂的问题。自组织增量学习神经网络在多个领域有着广泛的应用，包括机器人智能系统、人脸识别、图像处理、场景理解、语音识别、姿势识别、股票预测等。使用自组织增量学习神经网络，这些应用能够实现更高效

本书在内容编排上，全书体现了理论联系实际、聚焦行业技术发展、深入浅出的特点。本书的编写从满足经济发展对高素质劳动者和技能型人才的需求出发，在课程结构、教学内容和教学方法等方面进行了新的探索与改革创新，以使学生更好地掌握本课程的内容，以及提高学生对理论知识的掌握程度和实际操作技能。本书从项目入手，以项目背景、项目要求、项目实施、项目验收、项目评价为导线，逐步引导读者完成实际项目，从中体会计算机网络的理论知识是如何在实际工程项目中进行应用的。整个课程根据内容分为八个项目，通过对本课程的学习，读者可以

本书系统地讲述了多源信息目标定位与跟踪的数理统计基础、基本原理、基础理论、关键技术、研究进展及典型应用等内容。 全书共有11章。第1章介绍了多源信息目标定位与跟踪的基本概念。第2章讲述了常用的目标运动模型和传感器量测模型。第3章阐述了目标定位与跟踪涉及的估计与滤波技术。第4章介绍了常用的目标定位方法。第5章深入分析了信息转换滤波及其在目标跟踪中的应用。第6章至第10章讲述了多目标跟踪、机动目标跟踪、扩展目标跟踪、被动目标跟踪等各类目标跟踪的前沿理论和技术。第11章介绍了相关性能评估方法和进展。

本书主要介绍适合初学者使用的AT89S51单片机的基础知识及应用，并包含部分思政元素。本书的主要内容包括AT89S51单片机的基本结构、AT89S51单片机的存储系统、AT89S51单片机的并行I/O端口、51单片机最小系统、Keil μVision开发环境的搭建、Proteus仿真环境的建立、51单片机的中断系统、51单片机的通信功能、A/D转换与D/A转换，以及实训内容：流水灯的制作、51单片机的输入设备、数码管的使用、LCD1602的应用、LCD12864的应用、点阵的应用。 本书根据岗位

随着现代科学技术的飞速发展，器件的集成度大规模提高，各类数字器件的信号沿也越来越陡，已经达到纳秒（ns）级。如此高速的信号切换对系统设计者而言，必须考虑在低频电路设计中所无须考虑的信号完整性（Signal Integrity）问题，如延时、串扰、反射及传输线之间的耦合等。本书以Cadence Allegro SPB 17.4为基础，以具体的高速PCB为范例，详细讲解了高速PCB设计知识、仿真前的准备工作、约束驱动布局、约束驱动布线、差分对设计、模型与拓扑、板级仿真、AMI生成器、仿真DDR4、集

本书从渗透测试实战出发，将关键知识点进行梳理，从外网和内网两个方面讲解渗透测试技术，在内容设计上兼顾初学者和安全领域从业人员。本书首先从基本环境搭建讲起，再到实战中非常重要的情报收集技术，由浅入深地讲解渗透测试的基础知识和渗透测试过程中经常用到的技术要点。基础部分具体包括：渗透测试前置准备、情报收集、常见Web应用漏洞、中间件漏洞、数据库安全；在读者掌握基础知识的前提下，进入内网渗透篇章，介绍内网基础知识、内网隧道建立、权限提升、内网信息收集、内网横向移动等技术；最后通过仿真靶场实战演练，模拟渗

本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第1

本书首先对物联网技术的标准发展背景、业务模型和应用场景、所涉及的关键技术及物联网技术的标准化过程进行了介绍；然后对5G时代的主要物联网技术进行了详细介绍；最后对典型的5G物联网应用案例进行了介绍。 本书内容全面、由浅入深、案例丰富、理论结合实践，适合初学者学习。 本书可作为等院校通信工程、物联网、计算机、电子信息类等专业的教材，也可作为5G物联网技术的学习者、从事5G物联网技术的研发人员和工作者及对5G物联网技术感兴趣的读者的参考用书。