Java开发工程师岗位有着相对较高的薪酬水平和较为广阔的发展前景，本书以Java工程师岗位能力要求为主线，将Java技术点分为7个单元21小节，主要包括Java基础、Java语法、分支与循环、类和对象、继承与接口、数组与集合、I/O（输入/输出）等。本书基于最新版本的Java集成开发环境IntelliJ IDEA和AI辅助编程工具通义灵码，书中精心设计的每一个编程案例，都融入了AI辅助编程的提示，初学者可以借助这些提示，充分发挥AI辅助编程工具的优势，迅速完成代码的开发。本书提供了丰富的案例进行

本书结合作者在学术与实践中的经验，阐述了软件工程的核心。全书共10章，覆盖开发全生命周期。对于设有团队项目的课程，本书提供实用建议与模板，帮助实现课堂概念与学生项目需求的有机结合。学生将通过采用敏捷方法、需求挖掘、模块化系统设计、高效测试方法选择及进度追踪度量指标运用，深入了解工业界的软件开发流程。本书不仅讲解”如何实施”，更阐释”实施原因”，帮助学生为行业实践的改进做好储备。各章节深入探讨了诸多核心主题：如何精准获取用户真实需求，如何清晰分解架构并攻克软件系统固有的复杂性，测试覆盖率

本书内容围绕企业真实生产场景展开，涵盖系统安装、文件管理、用户管理、权限管理、磁盘管理、网络管理、软件管理、传输管理、综合案例九大核心模块，通过17个实战项目还原各个行业的典型运维任务。

本书为第三版，采用 Unity2023.2 版本进行教学。在第二版的基础上，更新了理论知识体系，并进一步优化了章节内容。配合提供的 PPT 与教学案例资料，本书更加适合广大高校的"虚拟现实”与"数字媒体”等相关专业的学生进行系统教学。与第二版不同，本书新增了 Unity2023 版本一些新的技术特性：Unity 高版本全新编辑器界面知识、全新Unity 地形编辑器知识、新 UI 的 TextMeshPro 插件讲解、新输入系统、URP 渲染管线、最新导航寻路技术，以及补充业界普遍使用的 DoTw

本书是一本结合 Premiere Pro 2024 与 AIGC 进行视频编辑与处理的项目式教程，由浅入深、循序渐进，全面、系统地讲解 Premiere Pro 2024 的常用功能和 AI 工具的使用方法及实战案例，包括初识 AIGC 应用、 Premiere 视频编辑快速入门、视频剪辑与 AI 剪辑、视频动画与 AI 动画生成、视频字幕与 AI 字幕生成、视频调色与 AI 调色、视频合成与 AI 抠像、视频特效与 AI 特效生成、调整音频与 AI 音频处理、Premiere Pro（Beta

全书共包括六个项目，涵盖了短视频制作的各个环节。“项目一初识短视频”带领学生了解短视频的概念、特征、优势及分类，并通过任务实践掌握短视频的制作流程。“项目二策划书撰写”重点讲解短视频策划的前期调研、策划分析和分镜脚本设计，帮助学生从创意构思到脚本撰写，全面掌握策划技巧。“项目三短视频拍摄”通过实际拍摄任务，教授学生如何运用构图、光线、运镜等技巧，拍摄出高质量的短视频素材。“项目四PR视频剪辑”详细介绍如何使用Premiere进行视频剪辑、特效制作、调色等后期处理，帮助学生提升视频的视觉

本书采用项目式教学设计，通过可操作的实战案例来讲解软件测试的理论知识和实践技能。学生可以通过本书提供的实战项目，在实际的开发环境中应用Selenium、pytest、allure等工具，直观地掌握软件测试的流程、方法和技巧。本书在编写过程中紧跟软件测试领域的最新技术动态，在实战项目中设有内容全面的基础知识章节，帮助学生在实际项目中理解和应用理论基础。项目选择突出实用性和应用性，注重培养学生的创新思维和工程师素养。全书以Python作为主要的测试编程语言，详细讲解了6个实际项目，项目设计

本书着重培养学生的计算机辅助设计与制造能力，内容包括AutoCAD二维绘图，Solidworks三维建模、工程图设计、装配体设计、钣金件和焊接件设计、静应力分析和CAM设计等，涵盖了大部分典型机械设计内容，使学生能够熟练掌握先进的制图与建模技术。本书甄选生产生活中的典型零部件作为教学载体，设计具有实践性和可操作性的学习任务；将课程划分为若干个相对独立的学习模块，适用于机械、化工、热工和石油等各行业工作人员选择学习；每个模块围绕具体的学习任务展开，通过任务化的学习方式，在完成任务的过程中

本书以Windows 10+WPS Office 2019为平台，共9个单元，包含计算机基础，Windows，WPS文字，WPS文字进阶，WPS表格，WPS表格进阶，WPS演示文稿，信息检索、信息素养、信息安全和社会责任，新一代信息技术等。

本书系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本原理和应用方法，内容主要包括数据仓库的概念和相关技术发展、数据模型、数据 ETL，数据挖掘的数据预处理、数据分类、回归分析、关联规则挖掘、数据聚类、异常检测、数据可视化等算法，以及大数据智能平台的设计与实现。各章节以数据为“经”组织，以算法为“纬”讲述，既自然衔接又相对独立。读者可按教材的自然顺序学习，也可据实际需要挑选相关章节学习。 本书适合高等学校大数据科学与技术、人工智能、计算机科学与技术、软件工程等专业方向的本科生、研究生作为教材或参考书，也可供相