本书从实践角度出发, 以清华大学科教仪器厂生产的TEC系列平台为例, 结合“互联网+”时代特色, 以虚拟仿真实验系统配合支撑设计实验为目标, 建设了基于微信公众平台的移动一体化教学平台, 学生通过课程微信公众平台随时随地观看视频进行预习, 并借助多模态虚拟仿真系统课下提前模拟演练, 提高了学生课上实验的成功率, 提升了学生课上实验的难度。本书分为四部分, 从部件验证性实验到综合设计性实验, 内容由浅入深、层层递进, 实验方式新颖、实用性较强。通过对本书的学习, 可以加深对理论知识的理解
本书采用AnyLogic仿真软件作为复杂系统建模仿真工具,从AnyLogic软件基础操作到AnyLogic进阶应用,讲解了多智能体、离散事件系统、系统动力学等建模仿真方法,并结合行人系统、交通系统、生产系统、物流系统等复杂系统建模仿真实践案例,介绍了应用AnyLogic进行复杂系统建模仿真的系统知识和具体操作步骤,以及AnyLogic特有的多建模方法集成仿真技术。
C 既可以进行过程化程序设计,又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计,还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计,是编程人员广泛使用的工具。 本书从信息在计算机中的表示、C 基本语法、结构化程序设计方法、面向对象程序设计方法等方面进行讲解,知识点自成一体,语言简洁,用例经典,排版清晰,可阅读性强。 本书借助图示化的分析方法,对变量在内存中的存储情况和动态变化过程进行了清晰的说明,给出了一套对程序进行有效分析的方法。 本书可以作为高等院校计算机及相关专业程序设计课程的入
本书内容分为7章,包括计算机系统与数据表示、计算机网络与Internet、计算机新技术、Windows 10操作系统、WPS文档编辑、WPS表格应用和WPS演示文稿。通过学习这些与计算机相关的基础知识,读者能够更好地掌握计算机的基本操作技能。 本书以通俗易懂的方式呈现给读者,既适合作为非计算机专业的计算机基础课程教材,又适合作为对信息技术感兴趣的自学者的入门学习和参考的资料。
大学计算机是高等学校非计算机专业学生的公共基础课,课程目标是培养学生具备计算思维能力和运用计算机解决实际问题的能力。 本书以计算思维统领全书,兼顾不同专业、不同层次学生对计算机知识的需求,**限度地涉及计算机学科前沿科技,内容分为实验与实践篇和练习与测试篇。实验与实践篇共设计开发了22个实验,涉及演示验证性实验和实践性实验,给出了案例设计和实验作业; 练习与测试篇根据目前执行的**大学计算机课程教学大纲,给出了《大学计算机》教材章节内容的练习与测试。 本书不仅可以作为高等学校非计算机专业大
大学计算机是高等学校本专科非计算机专业的一门公共基础课,课程目标是培养学生的计算思维能力、学生应用计算机解决在本领域中遇到的实际问题的能力。 本书以计算思维统领全书,兼顾不同专业、不同层次学生对计算机知识的需求,**限度地涉及计算机学科更多更新的知识,将非计算机专业的计算机教育从以学习基本知识、掌握基本工具为核心要求,提升到以培养学生的计算机文化素养及应用计算机和计算思维解决实际问题的基本能力为核心要求。本书主要内容包括计算机基础知识、计算机硬件、计算机软件、实用软件、数据管理与数据库和计
本书以网络信息资源与大数据技术为基底,以云计算为导向,就云计算网络信息资源与大数据技术问题展开论述,介绍了云计算网络信息及大数据的基本概念,引导读者对其组成和特点有基本的了解;详细论述了计算网络信息资源方面的研究,试图厘清信息资源的内涵和应用的关系,并分析了大数据时代云计算技术的应用。具体分析了大数据加密技术、存储技术、传输安全,为该技术的未来发展提出了建设性的指导意见;基于客观评价的原则,综合阐述了云计算网络信息资源与大数据技术研究的优点与不足,进一步对两项技术的未来发展规划进行了分
本书共分为8章。第1、2章介绍了Spring Boot2.3开发基础,包括环境搭建、依赖引入和基础Spring Boot应用构建。第3-6章是Spring Boot的融合阶段,介绍了Spring Boot搭建Web项目、操作数据库、使用缓存、整合安全框架、结合消息服务等,这些都是日常开发中的常用内容,读者经过该阶段的学习可以熟练地运用Spring Boot进行敏捷开发。第7、8章是Spring Boot的实战阶段,该阶段有助于使读者对Spring Boot的运用更加熟练,从而掌握实际项
本书根据网页设计与制作的基础语法逻辑进行编写,理论与实务相结合,力求帮助网页设计与制作零基础的读者从入门走向精通。全书共8章,包括浏览器与网页基础、网页文本处理、常用的网页标记、CSS基础、CSS布局属性、设计复杂的布局、JavaScript基础、基于对象的JavaScript编程等内容。 为了方便教师教学,本书提供丰富的教学资源,包括PPT课件、电子教案、教学大纲、课后习题答案、上机实验源代码、实训案例源代码等。如有需要,用书教师请登录人邮教育社区(www.ryjiaoyu.com)获取相关教
通过数据分析,你能够发现数据中的模式及其变化趋势,并从中获取有价值的信息。Python是流行的数据分析工具之一。本书由浅入深地讲解使用Python进行数据分析的相关知识,以及如何使用Python中的各种库来创建有效的数据管道,以便更好地进行数据分析和预测。本书共4个部分。第1部分讲解Python的基础数据知识和相关数学知识,包括Python和相关库、软件的安装与使用,以及统计学和线性代数知识。第2部分讲解探索性数据分析和数据清洗,包括数据可视化、数据检索、数据处理、