系统、完整，一本在手，学习工作都能用的MySQL入门教程！ ·第1部分介绍MySQL的基本语法，包括查询操作、数据统计、高级查询、内置函数、表的操作、列的属性等。 ·第2部分介绍MySQL的高级技术，包括多表连接、视图、索引、存储过程、存储函数、事件、触发器、游标、事务。 ·第3部分通过经典案例帮助读者融会贯通。 ·第4部分提供了常用的数据参考。 为了让读者更好地掌握，本书还结合实际工作以及面试，精心挑选了大量高质量的练习题。 此外，本书还专门配套了课件PPT，方便老师教学使用。

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本书针对超密集移动通信系统中面临的网络接入点密集导致的资源调度不灵活、基站参考信号强度相似导致的网络选择难、传统网络切换技术导致的用户频繁切换, 以及网络负载不均衡等诸多具体技术问题, 基于传统算法, 结合人工智能算法分别在端侧智能网络选择 (第2章)、网侧智能资源调度 (第3章) 与端网协同智能切换 (第4章) 方面提出解决方案, 实现用户体验的提升与资源的灵活管控。第5章“总论”, 总结和展望了人工智能超密集移动通信系统的发展趋势。

本书共分8个模块, 主要对职业道德, 塑料模具零件设计, 钻型腔与型芯的螺纹孔, 顶杆孔和浇口套孔, 成型零件数控加工, 装配, 模具成型零件抛光, 注塑成型, 蓝光检测等内容阐述。模块1从7S管理标准、职业素养、设备日常维护保养这三个方面来说明模具工最基本的职业道德以及要遵守的一些规范。模块2结合中望3D软件以实际案例, 对塑料产品造型设计、模具成型零件设计、水路、顶出、浇注系统设计进行了详细讲解。模块3对钻型腔与型芯的螺纹孔、顶杆孔和浇口套孔, 攻型腔与型芯孔螺纹、铰型芯顶杆孔和浇

本书以案例为引导, 系统并全面地讲解了Office 2021中Word、Excel、PowerPoint三个常用组件的办公技能。内容包括 Word 2021办公文档的录入、编辑与排版技能; Excel 2021电子表格的编辑、数据计算、统计与分析相关技能; PowerPoint 2021幻灯片的创建、编排、动画设置及放映设置等技能。本书的第13章是综合案例, 通过本章内容的学习, 可以提高读者的Office办公应用的综合实战技能。

本书首先梳理分析当前中国网络内容治理的概念内涵、历史演变、发展现状、存在问题、面临的新形势与新任务等；接着从多主体角度出发对各个治理主体参与网络内容治理的手段、方法以及治理模式进行介绍，并着重理论探讨网络内容的生成机制与扩散机理、网络内容平台的运营机制与管理模式、政府主体的监管要点和治理思路等问题；继而对网络内容的审核进行分析，尤其关注平台内容审核的演变、要点、流程、方式；最后，本书对中国特色网络内容治理的制度内涵与实施路径进行了思考和设计，对未来网络内容治理体系和监管模式的长期规划、

本书对当前主流的视频隐写技术进行了系统阐述，主要包括作者及团队在控制帧内失真漂移和鲁棒视频隐写领域的研究成果及其他主流的视频隐写算法。针对原始域的视频隐写技术，介绍了基于LSB和DWT的视频隐写算法；针对压缩域的视频隐写技术，提出了基于H.264/AVC、H.265/HEVC无帧内失真漂移视频隐写算法，介绍了基于帧内预测模式、运动矢量和熵编码的视频隐写算法；针对可逆隐写技术，提出了基于单系数的无帧内失真漂移可逆隐写算法，介绍了基于二维直方图平移的视频可逆隐写算法；针对鲁棒性视频隐写技术

本书紧贴当前实际，将最新的人工智能技术与图像处理相结合，系统介绍了智能图像处理的基本概念、处理技术及其应用领域。全书首先以图像处理基本流程为主线，从智能图像处理基础、图像分割、图像特征提取、目标检测、图像识别、图像跟踪、行为分析、图像融合、图像处理应用、发展趋势展开。将智能图像处理算法和大量的应用实例相结合进行阐述。接着，本书围绕图像特征处理技术，解决使计算机拥有认识图像内容及进行目标检测的能力，介绍了图像特征提取及编码技术、基于图像特征编码的人体再识别目标检测与跟踪、图像分割技术和利

本书以物联网技术发展及创新为主题，系统地介绍了物联网的概述、现状、技术基础和物联网安全，以及物联网知识体系等内容。围绕物联网技术架构体系，全面介绍了物联网技术的理论及其在各重点领域的应用，并深入探讨了物联网技术发展前景，对物联网技术创新进行了详细分析。本书以物联网与经济社会发展的关系为切入点，引入了物联网的最新研究成果，既有物联网的基础理论，又有物联网的技术探究及创新形式，可通过介绍互联网技术应用帮助读者了解物联网行业的相关知识。

本书结合家政服务岗位能力新要求, 以教育部新颁布的现代家政服务与管理专业教学标准、人力资源和社会保障部家政服务员国家职业技能标准为指导, 以现代家政服务与管理专业人才培养方案为依据, 主要包括家政和家政学、家庭与家庭制度、现代家庭生活、现代家政教育与家庭教育、现代家政服务业和家政职业道德与法规等六个学习模块, 十二个学习项目, 二十六个学习任务, 二十二个学习任务。