《Dreamweaver 2020网页制作实例教程（微课版）》由浅入深、循序渐进地介绍了Dreamweaver 2020网页制作软件的操作方法和使用技巧。全书共分11章，分别介绍了初识Dreamweaver 2020，HTML和CSS，设计网页文本，使用图像和多媒体文件，定义网页链接，使用HTML5构建网页，使用表格，制作表单，使用行为，使用Div+CSS布局网页，使用CSS3修饰网页等内容。
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本书涵盖机械专业的数字化设计制造技术的发展和应用，讲述：CAD概述，CAD系统软、硬件，图形变换理论，数据结构，设计图表的处理，几何建模，图形显示，常用CAD工具软件系统简介，专用CAD开发技术，CAD技术发展，等不同章节内容。本书的内容体系，可以**限度地满足目前机械类专业教学大纲的要求，也可以供从事CAD系统研究、开发的工程技术人员参考。

本书是通信电子电路课程配套的教科书。主要内容包括通信电子电路基础性案例、收发系统扩展提高性案例和综合创新案例。全书力图用通俗的语言诠释深奥的教育理念，辅以翔实的人物故事和案例故事，将工程观和家国情怀教育理念置于实际情景之中，增强趣味性和可读性。本书旨在引导正在学习通信电子电路课程的学生了解课程的实际应用，帮助他们**课程局限，拓展工程实际应用视野，适应当前正在高等学校进行的工程教育改革；对其他读者了解无线通信相关技术也有参考价值。

交换机和路由器是网络的核心设备。掌握交换机和路由器的配置与管理技术，以及网络工程的规划设计方法，是网络从业人员必须具备的核心专业技能。
本书以规划设计和构建一个拥有三个校区的某高校大型局域网络和模拟的因特网为例，以该案例的建设为主线贯穿全书，以“项目引导，任务驱动”的方式组织全书的内容，详细介绍了大型局域网络和高可靠网络的规划设计与配置实现方法。
全书内容新颖，实用性和可操作性较强，主要介绍了计算机网络技术、网络模拟仿真软件、交换机配置基础、虚拟局域网技术、网络地址转换、访问控制技术

本书围绕职业标准，紧贴世界技能大赛移动机器人项目，按机器人专业教学计划，参照服务机器人应用与维护专业标准，以职业院校机电一体化、人工智能、机器人类专业为基础，深入浅出地对myRIO和移动机器人世界技能大赛机器人搭建调试LabVIEW基础编程常用功能进行介绍。对myRIO基础、通过myRIO完成对各个传感器设备的控制、编程方式进行讲解，并且通过实例编程调试，达到实用、够用、必用的学习目标，满足工作或竞赛需要及实际需求。
本书按照项目式教学方式,紧密结合实例引导学生进行思考与实践，赋予理论知识

《MySQL 数据库应用开发》是面向高等院校编写的专业基础课教材，系统全面地讲述了数据库技术基础和MySQL的主要操作。本书共分为15章，内容涵盖高等院校对数据库和MySQL的教学要求，主要包括数据库技术和MySQL的概念及编程基础知识，关系模型和数据库的设计，如何进行存储引擎、字符集和数据库的管理，对表的定义与完整性约束，对记录的操作，并介绍了索引和视图、存储过程与存储函数、触发器和事件、事务和锁的概念及应用，以及用户和权限的管理，备份和恢复数据库，日志文件的管理等内容。本书免费提供配套的教学

《新一代信息技术》从云计算技术、大数据技术、物联网技术、人工智能技术、虚拟现实技术、短视频处理技术、区块链技术、工业互联网技术、网络安全技术、5G技术10个方向，以对生活中的典型案例分析和对知识讲解的形式，对新一代信息技术进行了总体介绍。
本书作为通识类课程教材，面向的读者对象是大学生，使学生能够掌握利用互联网进行各种新技术学习的能力，提升学生的新一代信息技术素养，为本专业的学习提供信息技术支持。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们的身边，很具

本书是《C语言程序设计简明教程》的配套指导书，通过对习题的系统讲解和实验课题的设计，有效弥补了因篇幅限制理论教程无法提供丰富的编程练习的缺憾。通过对理论难点的讲解、循序渐进的实验任务设计，本书期望能够为读者更深刻地理解C语言程序设计，提升编程实践能力提供帮助。
全书分为两部分，围绕C语言程序设计的重难点知识展开。第一部分是学习辅导，共8章内容，分别对应理论教材各章（内容，不仅对理论教材中的各类习题给出了系统、详细的解答，还提供了一些精心挑选的补充习题以方便读者对知识进行巩固、强化。第二部分

本书采用理论与实训相结合的方式，以锐捷交换机/路由器为例，从基础知识讲起，围绕某学院办公网的设计展开知识的讲述，详细介绍了交换机的基本配置、虚拟局域网、链路及设备的冗余管理、路由器基本配置、IP路由协议及配置、网络地址转换与访问控制列表、点对点协议PPP、网络设备系统管理的知识。
本书配有习题和实训，注重网络技术的实用性、通俗性，可作为本科院校和高职高专院校相关课程的教材，也可作为网络管理从业人员的自学用书。

本书以Python为基础，使用Sklearn平台，逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共12章，主要内容包括人工智能概述、Python科学计算、数据清洗与特征预处理、数据划分与特征提取、特征降维与特征选择、模型评估与选择、KNN算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯算法、支持向量机和k均值聚类算法，附录介绍了课程教学大纲和Sklearn数据集。
本书内容精练，文字简洁，结构合理，案例经典且实用，综合性强，面向机器学习入门读者，侧重提高。
本书适合作为高等院校相关专业机器学习入门