数据驱动的在线协作学习分析是提升协作学习效果的重要基础，是推动在线学习变革的重要力量。本书系统梳理了学习分析的研究现状，阐释了协作学习的理论基础与研究热点，构建了在线协作学习分析模型——KBS模型，设计了面向学习者和教师的群体感知工具，分别从学习者和教师视角分析了群体感知工具对学习者学习和教师教学的支持与指导，探讨了社会调节学习在协作学习中的发生机制，展望了在线协作学习交互分析的发展趋势，为研究者刻画了协作学习分析领域的最新理论模型与研究进展，具有较强的理论价值与应用价值。

本书介绍了数字基础设施操作系统——openEuler 的关键技术，以及openEuler 在14 个行业（电信、金融、政府、安平、制造、交通等）应用的实践。全书共分为两篇：第一篇共分为7 章，内容包括openEuler 的"四梁八柱”技术体系和六大行业应用技术。第二篇共分为7 章，主要介绍14 个行业现状、对操作系统的诉求，以及各个行业的openEuler 实践案例。 本书面向的读者包括操作系统从业人员、openEuler 社区开发者、开源爱好者，以及其他对操作系统感兴趣的人士。

从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Excel常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Excel公式、统计术语或模型公式。定位是带领Excel数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。

对地观测遥感技术、深度学习等先进技术快速发展，为陆地环境通行分析提供了空间数据与模型算法基础。本书首先对陆地环境通行分析理论与方法进行介绍，详细阐述陆地环境通行影响要素并构建陆地环境通行的指标体系，深入介绍陆地环境通行量化与评价分析模型，以及陆地环境通行要素与通行分析制图理论技术与方法，详细介绍陆地环境通行路径规划算法，概述当前陆地环境通行分析仿真系统与应用情况，并对陆地环境通行分析发展趋势及应用前景进行展望。陆地环境通行分析理论与方法，可为构建精准、逼近现实的陆地环境系统模型，优化传统通行路径

本书从理论上论述非线性系统的全局能控性.主要介绍平面仿射非线性系统和几类特殊的高维非线性系统的全局能控性判据,以及几类多项式系统全局能控性的判别算法.另外,本书也对平面仿射非线性系统的全局渐近能控性及全局镇定性做一点讨论.

本书以ChatGPT为主线，通过大量实用案例*介绍如何运用ChatGPT来提高工作和生活效率。 在工作方面，本书详细讲解了如何使用ChatGPT来辅助写作、制作PPT、行数据分析等。这些章节的内容*为丰富，也*能体现ChatGPT的强大作用。读者可以学会运用ChatGPT来优化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本书通过许多案例来教会读者如何使用ChatGPT生成思维导图、解答常识问题、学习英语、实现简单助手等，这些功能可以让生活变得更轻松便捷。*后，本书还利用一个完整的章节介绍了如何通过Cha

本书面向参加计算机相关专业的硕士研究生招生考试（以下简称计算机考研）的考生，以全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础（以下简称全国统考）的考试大纲中“数据结构”部分的内容为依据，在研究、分析全国统考和院校自主命题考试的历年真题及其命题规律的基础上编写而成。 本书就全国统考的考试大纲进行了深入解读，提供了应试策略，并根据“数据结构”所涉及考点的知识体系分章讲解，每章以“知识点分类+经典例题精解”的形式，剖析了常考题型、命题特点及解题方法，帮助考生掌握解题思路与解题技巧。此外，章末提供了“过关练习

"本书为项目式、任务式教材。以三个具体的项目为载体，每个项目分若干个任务。分别为：滑仓系统概念设计与虚拟调试、加盖拧盖单元概念设计与虚拟调试、检测分拣单元概念设计与虚拟调试。第一个项目以基本知识的学习与应用为目的，读者通过该项目的学习与实践初步掌握概念设计与虚拟调试的基本技能；第二个项目、第三个项目以全国职业院校技能大赛“机电一体化项目”竞赛设备为原型进行简化设计，模拟加盖拧盖生产线、检测分拣生产线的运行流程。读者在完成各任务的过程中学习MCD知识技能点并熟练掌握其应用，每个任务点均设计有任务验

"本书采用大项目分解小案例的设计思路，将 “图书超市收银管理系统”项目分别为九个小案例，项目贯穿整个教学过程，通过项目讲解C语言课程全部知识点。全书内容涵盖C语言基本语法，以实际任务实现为落脚点，通过任务描述，让学生了解任务需求；然后学习相关知识，掌握基础语法；通过任务实现，实现学以致用；最后通过项目实战，提高学生编程能力和分析问题、解决问题的能力。全书实践“理实一体化”教学理念，通过程序设计，培养学生软件工程专业的基本理论素养；通过小型项目的设计与编程开发，增强对编程和问题求解的基本体验。

要想在数据科学领域取得成功，你需要精通数学。但不仅仅是数学。这本指南提供了一个清晰的、简单的答案，你需要了解，包括概率、统计、假设测试、线性代数、机器学习和微积分的知识。
使用Python代码的实际示例将帮助您了解数学如何应用于您将要做的工作，在将概念连接到机器学习等应用程序时，提供了对概念在底层如何工作的清晰理解。你会得到一个坚实的基础，但更重要的是，你将能够使用它。
书中内容包括：
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