本书是按照《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（高级）编写的配套实践教程，书中涉及的项目代码使用国产的HBuilder X开发工具编译，并且均可在主流浏览器中运行。本书将中、高职业院校和应用型本科院校的计算机应用、软件技术等相关专业开设的Web前端开发方向的课程体系，与企业Web前端开发岗位能力模型相结合，依据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（高级）技能要求，形成三位一体的Web前端开发技术知识地图。案例编排以实践能力为导向，以开发企业真实应用为目标，遵循企业软件工程标准和技术开

本书重点介绍Python语言在数据处理与数据挖掘方面的应用技巧，主要包括数据分析基础知识（数据收集与分析软件、数据挖掘的分析基础、简单数据的统计分析），数据分析高级方法（多元数据的综合分析、时序数据的模型分析），大数据基本处理方法（大数据分析基础应用、文献计量与科研评价、社会网络分析方法、数据分析编程平台）等内容。附录中还提供了Python数据分析相关方法和函数等，方便读者随时查看。本书内容丰富，图文并茂，可操作性强且便于查阅，主要面向数据分析的读者，能有效帮助读者提高数据处理与分析的水平，提升

本书共分4章: 第1章介绍不带类型的λ-演算、简单类型的λ-演算和F系统, 主要讨论语法和β-归约语义; 第2章介绍Coq,重点是从函数式程序设计的角度展开讨论, 内容涉及自然数函数、列表、多态数据结构、依赖类型、高阶函数、柯里-霍华德关联以及余归纳类型; 第3章介绍OCaml这门通用程序设计语言, 除了基本的程序设计概念, 还讨论函子和单子这样比较高级的语言特征; 第4章提供了部分习题的参考答案, 以方便感兴趣的读者自行学习。

随着科学技术的快速发展，信息技术在社会各个领域进行不断深入运用和融合。“新工科”教改的一波浪潮之后，“新文科”教改也接踵而至。高校专业建设面临着新的时代使命和挑战，需培养出符合未来社会与经济发展需求的新型人才。

本书通过大量实例，深入浅出地介绍了Python的基础语法，让读者在解决实际问题的过程中，掌握Python语言程序设计的基础和应用。通过案例引导读者学习，弱化语法规则，突出领域应用，强调数据分析，让非计算机专业的学生也能通过数据分析实践感受人工智能的魅力。

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随着互联网技术的广泛应用和网络规模的不断扩大，很多时候要求网络工程师熟悉并能应用不同厂商的产品，按需求搭建网络并负责其维护和升级。本书融合了多厂商技术，以当前主流厂商思科和华为的设备为基础，重点讲述了网络互联技术问题，涵盖了网络互联基本概念、二层交换技术、三层交换技术、路由技术、公网接入技术、网络安全技术、网络规划与设计、网络故障检查等方面的知识。本书内容贴近工作实际，围绕网络互联技术的规划设计和使用展开论述，并通过众多的案例来帮助读者理解和实现网络互联。本书可作为本科院校网络工程、计算机科学与

虚拟化作为云计算的核心技术之一，是多种云服务实现和交付的基础。本书详细讨论了云计算和虚拟化技术，包括虚拟化与云计算概述、云计算基础设施、虚拟化平台介绍、部署虚拟化平台、虚拟化平台基本功能、虚拟化平台高级功能、维护虚拟化平台、云平台介绍。本书的**特点是理论与实践紧密结合，通过在H3C虚拟化平台上进行大量而翔实的实验，能够使读者更快、更直观地掌握云计算和虚拟化理论与动手技能。本书附有实验手册。
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本书在“大众创业,万众创新”的时代背景下,结合当前高等院校创新实践课程,总结基于Arduino开
源硬件的开发方法,并给出系统开发Arduino智能硬件产品的实际案例。主要内容包括: 开源硬件的发
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传感器和模块的原理、电路连接和实例程序。
本书讲解由浅入深,引导读者先思考后实践,将创新思维与实践相结合,以满足不同层次人员的需求;
同时,本书提供实际项目的电路

本书全面、系统地介绍了信息技术的基础知识，共7个项目，包括了解计算机、文档制作、电子表格制作、演示文稿制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任等内容。 本书参考《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》，同时结合全国计算机等级考试《一级计算机基础及WPS Office应用》考试大纲（2021年版）的要求，采用任务驱动式的编写模式，旨在提高学生的信息技术应用能力，培养学生的信息技术素养。书中各任务以任务要求 探索新知 任务实践的结构组织内容，并在每个项目最后设置了拓展

本书共分为11章，内容包括Photoshop网店美工设计快速入门，网店美工图像处理基本操作，选区的创建与编辑，图层的高级应用，调整图像的色调与色彩，网店图像的修复、修饰与绘制，路径的创建与应用，蒙版与通道的应用，文字的创建与应用，滤镜在网店美工设计中的应用，以及网店商品视频制作。

本书为高等教育教材。本书摒弃了传统图像处理教材的像素—块—变换的逻辑结构，模拟了人眼视觉对图像的观察和理解过程，以像素—特征—语义分割为主线，介绍了图像的基础知识、图像的特征、图像语义分割，阐述了图像表示、图像颜色分析和图像质量评价，讲述了图像平滑及多尺度空间、图像边缘检测、图像区域及其表示，结合平滑算子分析了图像平滑和边缘检测的共性和差异性，启发学生提出新图像特征提取算法，以图像多尺度空间为出发点，介绍了基于神经网络的图像语义分割。本书附有相关的程序代码，有助学生编写图像处理相关内容