本书是一本面向软件测试工程师和自动化测试初学者的实用教材。本书以Python语言为基础，全面介绍了自动化测试的基础知识、测试流程、测试工具、测试用例设计和自动化脚本编写。本书不仅涵盖了自动化测试环境的搭建、Python编程基础，还深入探讨了Selenium、unittest、pytest和Appium等自动化测试工具和框架的应用。通过详细的理论讲解和丰富的实战案例，本书旨在帮助读者掌握自动化测试的核心技能，提高测试效率和质量。本书与时俱进，自动化脚本采用Selenium 4，强调了Page Ob

本书是结合大学计算机通识教育课程的教学要求，顺应计算机各领域技术的发展，服务于大学计算机通识基础课程的教材。本书的教学目标是培养学生的计算机素养，使其掌握基本的计算机知识，熟练地使用常用操作系统，认识和掌握数据处理的主要工具，具备对数据进行处理和分析的能力。教材的知识由浅入深、层层递进，既有讲述计算机基础知识和操作技能的章节，又组织了数据处理这条主线，形成从电子表格到数据库应用，再到大数据基础的数据处理脉络。教材提供丰富的操作实例，让学生从理论到实践都有更深刻的学习体验。 本书分为5章，各章内容

本书介绍了工程中常用传感器的原理、特性及测量电路，通过大量的实际案例介绍各种传感器的工程应用方法。全书共分10 章，第1 章介绍了传感器的物理基础、定义、组成和分类，测量误差与数据处理，以及传感器的基本特性；第2～10 章分别介绍了电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、磁电式传感器、压电式传感器、光电式传感器、热电式传感器、声波式及辐射式传感器、智能传感器的基本工作原理、测量电路及应用。本书内容全面，注重科学性与系统性，具有较强的实用性。

本书首先介绍Premiere Pro的基础知识，包括新建项目、Premiere Pro工作界面、设置序列与管理素材等内容；然后深入讲解视频剪辑的基本技巧，包括视频剪辑手段与切换效果、视频效果、字幕制作、音频剪辑等内容。各知识点均辅以实例，有助于读者将所学知识点融会贯通，学以致用。本书既可作为职业院校数字媒体技术应用和数字媒体艺术相关专业教学用书，又可作为影视制作从业人员的参考书。

本书以Oracle 11g（中文版）为平台，介绍Oracle基础和应用，共为3部分。实用教程部分比较系统地介绍了Oracle 11g的主要功能，包括数据库基础、Oracle 11g数据库介绍、数据库的创建和操作、数据库的查询和视图、索引与数据完整性、PL/SQL、存储过程和触发器、系统安全管理，以及表空间、备份和恢复等概念。基础实训部分包含了7个实训案例，配套对应章节实训。数据库应用实训部分先创建应用数据库，然后介绍PHP、JavaEE、Python 、Visual C#和ASP.NET等流行平

NoSQL数据库以其独特的数据模型和扩展方式，为大数据和人工智能等领域提供了强有力的支持。本书基于Windows 10及以上操作系统编写，介绍NoSQL数据库的基础知识及其在开发中的应用。全书共14章，第1章介绍NoSQL数据库的基础知识；第2章介绍键值对存储数据库Redis；第3章介绍列式存储数据库HBase；第4章介绍图形存储数据库Neo4j；第5章介绍文档存储数据库MongoDB；第6章介绍MongoDB文档的增删改查；第7章～第10章分别介绍MongoDB数据库中索引、排序与分页、权限机

本书在第1版得到广泛使用的基础上，充分听取职教专家和一线教师意见，结合行业岗位新的能力要求进行修订，主要以西门子公司的全新小型S7-1200 PLC为例介绍可编程控制器在生产实践中的典型应用技术。本书由5个项目组成，由浅入深、逐步递进地将低压电器、基本控制回路、PLC的定义、控制系统硬件组成、常用指令、博途软件的应用、模拟量处理、运动控制、触摸屏、变频器以及以太网通信等知识融入学习与操作中。每个项目按照定方案—绘图纸—接硬件—调系统的任务实施流程编排，训练学生的工程思维与实践能力；并围绕“PLC

深度学习目标检测识别技术是人工智能专业当前研究热点，在民用和国防领域都有着重大需求，也是一个巨大的技术难题，在资源受限平台下，目标感知不确定性大、效率低、功耗大。本书旨在通过对智能网络目标识别技术主要原理和方法的介绍，并且结合作者自己多年来智能感知方面的研究成果，对于其他书籍未涉及到的一些前沿研究进行了补充阐述。本书共八章，第一章和第二章介绍了智能目标的发展历史，简介了机器学习的基本概念，归纳了基于统计模式识别问题和基于深度学习目标识别，深入研究了主流深度学习算法的发展过程和技术细节，这部分作为

现实中的大数据具有时序多频、尖峰厚尾等特点，导致构建亿级时序图谱分析与应用平台时，存在图谱构建质量低、查询分析代价高及推理挖掘解释难等问题。为此，本书将介绍一种新一代知识图谱管理系统一一图立方，以及基于图立方的金融风险防控综合技术解决方案。本书共分为10章，其中，第1章为绪论，主要介绍图立方的提出背景、基本概念和基本功能；第2章介绍图立方的表达、图立方的数据划分算法和图立方的多版本存储技术；第3章介绍图立方的抽取与融合，主要包含基于语义增强的超关系抽取模型、基于多任务的时序关系抽取技术、基于实体

本书是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体，面向大学一年级学生的通识性教材。本书通过丰富的案例分析和讨论，旨在帮助学习者在有限时间内掌握人工智能的基础知识、核心技术和应用方法，鼓励学习者思考人工智能技术的未来发展趋势和潜在挑战，培养其创新思维能力和应用实践能力，并为未来的学习和研究奠定坚实的基础。本书是国家精品课程“计算机基础”的主教材，也是教育部大学计算机课程改革项目成果之一。全书共6章，系统地介绍了人工智能的基本概念、核心技术及其在主要领域的广泛应用，内容包括数字化概述、认识计算机、计算机网络