伺服驱动技术作为数控机床、工业机器人及其他产业机械控制的关键技术之一，在国内外普遍受到关注。本书从工控系统实际需要出发，通过大量典型的伺服驱动控制系统实例讲解，全面解读了伺服控制技术的基本概念、伺服驱动器的基本结构和工作原理，透彻讲解了各典型伺服驱动器的安装、接线及调试与维修，伺服电机的选型、应用、维修，以及伺服驱动系统的 PLC控制与运动控制卡控制等，读者可以轻松入门，并通过应用实例和视频讲解，做到举一反三，切实解决工作现场遇到的各种问题。
本书可供工控、自动化领域技术人员、伺服控制初学

PLC、变频器、触摸屏、伺服系统（电机）是当前自动化设备经常用到的核心产品，通过以上产品可以实现多样化的智能控制，如生产流水线、机械手、自动包装机等的智能控制。伴随工业自动化的发展与升级，伺服/步进控制以及PLC、变频器、触摸屏等人机交互控制系统的应用会更加广泛。本书全面介绍了伺服控制系统、PLC、变频器、触摸屏实现电气控制的全部基础知识与控制应用技术。书中既有基本电路识读讲解，又有电气控制与原理以及组装调试、编程、检修的步骤，同时兼顾智能控制新型电气设备的应用，可以帮助读者全面掌握伺服控制系统

本书主要内容如下：产品经理职业发展和个人职业品牌打造的6要素模型，并针对产品需求洞察、产品规划、产品设计、产品研发跟踪等提供了一系列工具模板供参考使用；产品经理工作的整个过程，将其分解为7大类工具模板，供0基础读者直接上手参考使用；针对产品经理实际的工作场景，梳理总结提炼出各种工具模板；针对每个工具模板给出案例讲解，通过案例细节的描述展示工具的使用场景，做到通过案例“手把手”教会读者使用工具模板；本书配备了大量的脑图和图表，帮助读者梳理出各类工作场景中的重点和难点知识。

大数据已深深渗透于人们工作和生活的方方面面。然而，大数据从来都不是以“技术”为其**底色，基于数据科学的创新应用，同样需要其他领域深度融合。本书阐述了培养具有大数据素养的综合型人才所需要的相关知识储备。本书不仅介绍大数据处理流程中的技术图谱，而且更侧重地讨论了与数据科学相关的历史、哲学及伦理学，以便于读者拓展跨领域的数据思维。为了增强图书的可读性，图书描述形式力图新颖，内容深入浅出、文笔流畅、图文并茂，大幅降低非计算机类相关专业读者的学习曲线。
作为通识类课程教材，本书服务于具有数据素养的

本书以数据标注岗位需求为导向，由高校教师和多家一线数据标注企业的工程师联合编写。本书系统介绍了数据标注的发展、分类、规范及常用的数据标注工具的使用方法。本书对初学者了解数据标注行业的操作规范及未来数据标注人才培养要求起到积极的作用。本书内容从实际数据标注工作出发，采用“项目引导、实战驱动”的理念编写。本书包含配套教学视频、教学课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。本书还提供配套数据标注实战平台，可供有需要的读者使用。本书可作为大学本科和高职高专院校大数据技术

本书以微处理器在智能化测量和自动控制中的应用为主线，介绍了连续控制系统和计算机测控系统的工作原理和基本结构，从应用的角度介绍了计算机测控系统中主要使用的传感器和执行器，介绍了计算机测控系统的输入、输出技术、数据处理技术和抗干扰技术、常用的控制算法和控制参数确定技术、可编程序控制器的工作原理和应用技术等。

本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。

本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。
本书

　　现在已经有越来越多的行业和技术领域需要大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统进行信贷风控，零售、餐饮行业需要通过大数据系统进行辅助销售决策，各种物联网场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。
　　《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作过程项目式系列教材》为培养和开发大数据全面人才的教材。同类型的书籍中，内容大多是关于知识点的介绍以及案例，缺乏真实项目开发过程中各个时期所遇到的问题。而《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作

《大数据思维》是针对职业院校非大数据专业学生的大数据思维及应用知识的普及教材，人类社会正步入一个被互联网和通讯技术引爆的大数据时代，大数据正广泛渗透我们的生活和工作，每一个学生都应该了解大数据，认可大数据价值，具备大数据思维。因此本书从介绍数据时代开始，介绍了大数据发展的历史，大数据的定义，以生动的实例讲解了如何发挥大数据的管理价值、商业价值、金融价值、工业价值、生态价值，以及大数据与物联网技术、云计算技术、人工智能技术、区块链技术的关系，如何用分布式系统实时处理数据，还特别介绍了作为国家大数据

本书分为5章: 第一章, 算量; 第二章, 算法; 第三章, 算力; 第四章, 新一代信息技术; 第五章, 数字化转型。