本书在编写时力图贯穿“计算思维”能力培养，强调“计算机基本工作原理”的理解和“问题求解思路”的建立。本书总体结构上按照计算机系统分层的思想展开。第1章计算机概述和计算思维概述（绪论）；第2章介绍信息层（计算机中信息的表示）；第3章介绍硬件层（计算机基本工作原理）；第4章介绍操作系统；第5、6章介绍计算机求解问题的思路（算法基础和数据结构）；第7～8章介绍软件层（程序设计基础和软件工程）；第9章介绍应用层（数据库系统）；第10～11章介绍网络层（计算机网络基础和信息安全）。本书可作为高等学校各专业

本书是自媒体运营职业技能等级证书配套教材之一，依据《自媒体运营职业技能等级标准（2023 版）（中级）》编写而成。 全书共12 个项目、48 个任务，包括账号管理、场景搭建、文案创意、图片拍摄与处理、视频拍摄与剪辑、口播技术、短视频运营、直播运营、付费推广、用户运营、电商变现和服务变现，分属账号搭建、内容创作、引流转化和商业变现四大模块，内在逻辑清晰，实现了技能闭环，写法上属于典型的OBE 理念指导下的任务驱动模式，真实、实用。 本书是自媒体运营1+X 考试复习教材，也可作为高等职业院校"自媒体

本书参照《大学信息技术基础》（GPT版）和新修订的《上海市高等学校信息技术水平等级考试（一级）考试大纲》组织编写，目的是使学生通过强化训练提升信息技术和数字媒体软件的综合应用能力。全书共8章，内容包括信息技术与数字媒体基础、数据文件管理和网络应用基础、文字处理软件Word 2016、电子表格软件Excel 2016、演示文稿软件PowerPoint 2016、Photoshop 图像处理、Animate动画制作及Dreamweaver网页设计及模拟试卷。理论知识以单项选择题与是非题为主，检测学生

本书结合最新的计算机科学技术知识，充分考虑大学生的知识结构和学习特点，内容上注重计算机基础知识的介绍和学生动手能力的培养。本书为高职高专院校信息技术基础课教材，重点介绍了计算机基础知识、Windows 10操作系统基础、文字处理软件Word 2019、电子表格软件Excel 2019、演示文稿软件PowerPoint 2019、计算机网络和Internet应用等内容，各项目内容通过设置任务逐步展开，有利于适应高职项目化教学要求，符合学生的学习特点。在项目的选取中，注重通过强化学生解决问题的能力，

本教材紧密围绕现代建设工程监理制度，介绍成立监理企业和项目监理机构的要求，如何成为一名合格的监理工程师。并具体阐述在各个不同建设阶段，监理人员开展投资控制、进度控制、质量控制、信息管理、合同管理和安全管理等全过程工作内容，积极探索建设工程监理体制将来发展的发现。

本书主要内容包括认识发动机，检修曲柄连杆机构，检修配气机构，检修冷却系统，检修润滑系统，检修进、排气系统，检修燃油供给系统，共七个项目。本书配有丰富的资源，包括电子课件、电子教案、习题答案以及视频动画等。

本书根据教育部高等学校工程图学课程教学指导委员会2019年修订的《高等学校工程图学课程教学基本要求》，贯彻党的二十大精神，践行社会主义核心价值观，秉持OBE教育理念与“两性一度”课程标准，结合高校交通工程专业的人才培养目标，坚持“应用性强”“实用性强”的原则，参考国内同类教材，融入编者多年的工程图学教学经验以及教学改革成果编写而成，是一本融合课程思政与信息存储、传递技术的新形态教材。全书分5篇，共18章。内容有：绪论、第1篇制图基础，包括工程制图国家标准的基本规定，制图方法；第2篇投影

本书是基于MATLABR2021a产品族，以教程和实训紧密结合的形式编写而成的，深入浅出地介绍了MATLAB的应用。教程部分比较系统地介绍了MATLAB的基本运算、数据的可视化、符号运算、程序设计和M文件、MATLAB高级图形设计、Simulink仿真应用和线性控制系统的分析等内容，以先讲解后实例的方式，图文并茂，例题选取典型且丰富，突出应用。实训部分与教程内容相互配合，先提出知识要点，然后按部就班地指导操作，方便学生循序渐进地上机操作；同时提出部分功能修改的操作，最后给出自我练习，对

本书包含9章内容，第1章绪论介绍机器人的基本组成、分类、发展历程和应用，以及机器人机构创新设计的研究内容。第2章和第3章介绍机器人学研究涉及的数学基础，并根据机器人机构创新设计的流程重点介绍有限-瞬时旋量数学框架。第4章至第8章涵盖串联、并联机器人机构设计的全部环节，包括机构构型综合、运动学建模、静力学建模、动力学建模以及多目标多参数优化设计方法。第9章以两个典型的应用场景例，阐述利用前述章节的理论方法开展并联机器人机构创新设计的流程。本书既重视与机械原理设计等基础课程的衔接，也注意与

本书是一本精简的神经网络入门教程，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前馈传播和反向传播，同时详细介绍了反向传播中用到的链式法则；第5章涵盖训练神经网络时使用的各种参数和算子；第6章介绍神经网络的分布式学习、压缩和解释，其中分布式学习涵盖使用