本书详细讲解了HTML5移动Web开发的相关技术。全书共8章，第1章是初识移动Web开发;第2章是HTML5新特性;第3章是移动端页面布局和常用事件;第4章是跨平台移动Web技术;第5~7章是Bootstrap相关内容，主要包括栅格系统、常用组件和常用样式;第8章是综合项目黑马财富。?本书附有配套视频、教学PPT、教学设计、测试题等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。 本书适合作为高等院校计算机相关专业程序设计类课程或者Web开发的专用教

《MATLAB建模与仿真应用教程 第3版》从工程实际和应用的角度出发，系统地介绍了MATLAB建模与仿真的方法。《MATLAB建模与仿真应用教程 第3版》分成两篇，基础篇主要介绍MATLAB软件使用基础、数值与矩阵计算、图形绘制、程序设计、图形用户界面设计、Simulink建模与仿真等基础内容；应用篇则通过MATLAB软件在电路、电动机、测控系统、过程控制系统、模糊控制系统、机器人控制系统中的应用实例，介绍建立数学模型、系统仿真分析的一般步骤、数据的后处理和图形输出等内容。
《MATLAB

本书主要介绍了Linux基础知识、网络安全以及网络服务方面的内容，共10章。内容包括Linux基础、vi文本编辑器、Linux系统启动过程和Systemd进程管理、用户和组的管理命令、网络调试命令、软件包的安装及配置命令、Shell脚本编程、SELinux技术、FTP和Samba服务器、Web和DNS服务器、E-mail服务器的搭建和管理、集群服务等。本书设计了大量操作性较强的应用案例，以增强应用性和工程实践性。本书以主流的RHEL 7.4操作系统为蓝本讲解Linux操作系统，内容丰富全面，实践

主要内容 :

安装和配置Linux，包括Fedora、Ubuntu、CentOS、openSUSE、Debian和RHEL的**发行版。

设置及管理核心系统服务、守护进程、用户和组。

从源代码或二进制包管理软件应用程序。

定制、构建或修补Linux内核。

理解和管理Linux网络栈和网络协议，包括TCP/IP、ARP、IPv4和IPv6。

小化安全威胁并使用Netfilter(iptables和nftabl

本书旨在提高学生的信息素养水平，增强个体在信息社会的适应力与创造力。全书分 8 个单元，内容组织采用案例引导、任务驱动、知识链接的编排方式，共设置了 6 个学习案例、54 项训练任务，重点介绍认识与使用计算机、Windows 10的使用、Word 2019的应用、Excel 2019的应用、PowerPoint 2019 的应用、新媒体、信息检索与信息素养和新一代信息技术。本书紧跟信息技术、信息社会发展动态，内容丰富、实用，通俗易懂，结构清晰，具有很强的实用性。同时本书在内容设计上兼顾思政要素融

本书从实例出发引出各章节的知识点，主要介绍了C语言编程的基础知识和操作方法，帮助学生掌握使用Win-TC进行程序设计的方法。本书共分10章，内容主要涵盖了C语言基础知识、流程控制结构、数组、函数、指针、结构体、共用体、位运算、文件这几方面的知识。
本书以职业能力的培养为出发点，突出“以学生为中心”的教育理念，遵循“实例举例—知识点梳理—课堂精练—课后习题”的模式，重在全面培养学生的多元能力。本书还注重对上机调试程序能力的培养，结合企业软件开发时使用的一些底层函数讲解，各实例基本都配有课堂精

本书详细介绍了Kotlin语言方方面面的特性，包括各种类型的函数，贯彻本书始终的Lambda表达式，有别于Java的委托、泛型，灵活、简洁的DSL，常用的语法糖，相比线程更加轻量级的协程，参考RxJava实现的Flow，等等。本书还提供了大量涉及移动端、服务端甚至桌面端的案例，这些案例都是编者使用Kotlin之后的实践和心得，同时包含很多编者封装的library，供读者参考、借鉴和使用。 本书适合有一定Kotlin语法基础的读者使用，尤其适合移动端和服务端的开发人员使用，也可以用作大专院校

本书共分4部分: 初级部分主要介绍SpringBoot入门知识、简单示例和IDEA插件; 中级部分主要讲解SpringMVC、WebFlux、各类数据库、Spring安全、定时任务和Excel文件处理等相关开发技术; 高级部分主要介绍Kafka、应用监控、Spider和搜索引擎等相关应用开发; 附录主要包括参考和推荐资料。

本书以数学为切入点，以Python编程语言为工具，介绍大量流行的编程题目的解题思路，并且提供了多种解题方案。本书涉及的编程题目领域广泛，包括数字类题目、图形类题目、字符串类题目、数据结构类题目以及游戏类题目等，由浅入深地训练读者的编程思维能力。通过本书的学习，读者可以掌握使用编程工具解决问题的核心思路，并能够独立思考和解决各种场景下的编程问题。 对于从未接触过编程的人员来说，本书以问题驱动的教学方法，因为有趣且强调动手实践，非常适合初学者快速入门。对于编程人员来说，本书介绍的解题思路和算法

本书由一线的资深数据分析师精写，以新版Python 3.10作为数据分析与挖掘的编程语言，循序渐进地介绍了Python数据分析的方法与技巧以及机器学习算法及其应用案例。全书首先讲解Python基础语法，以便于从未接触过编程的读者能够快速上手，然后介绍了当前流行的常用数据分析工具，如数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视化工具Matplotlib和数据挖掘工具Sklearn等，后介绍了10大常用机器学习算法及其在数据挖掘中的应用，针对每一个算法均给出了案例实现，以便于读者