目前，高职院校正在从纯理论教学的学历教育模式向职业技能培养的实训教育模式进行转型，并提出了“以就业为核心”“以企业的需求为导向”是实训教育的根本出发点的基本思路。很多学校的基础建设与实训基地的硬件环境建设已经基本完成，实训基地的硬件配置堪比一线生产企业。但是，由于缺乏实训课程体系建设方案，相关教师缺乏实际业务的实践操作经验，无法创造真实生产环境，导致校企合作与工学结合无法顺利实施。
《Adobe Animate(Flash) CC 动画设计案例课堂》以提升学生实际应用技能为目的，围绕案例制

本书是一本集视频教程和案例讲解于一体的Cinema 4D实用教材，全书基于Cinema 4D R25版本编写，书中讲解了使用Cinema 4D进行三维设计和动画制作的必备知识与技巧。全书共18章，内容涵盖Cinema 4D的多种建模方式、摄像机、灯光、材质和贴图、标签和环境、渲染器、运动图形、关键帧动画、粒子系统、动力学系统、体积和域、角色和毛发等方面的相关知识。本书每章介绍一个Cinema 4D技术模块，配合详细的案例操作视频，力求为读者带来良好的学习体验。
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《Animate动画制作项目教程》以全新的授课方式，全面系统地讲解了 Animate 的各种新增功能，各种动画类型的详细制作思路
与步骤，基于课证融通、书证融通的理念，结合 Animate 在实践中的应用，精选出八大类项目编写而成的。
本教材项目内容对应的岗位目标明确，UI 动效设计、二维角色动画等项目可以满足学生参加“1+X 证书
界面设计”“1+X 动画制作”的考评；结合新媒体的发展，引入更多的企业实际工作项目，使学生能够更
加直观地掌握二维动画在新媒体行业的应用。同

本书通过Excel示例介绍常用的机器学习算法和数据挖掘技术。许多机器学习任务的目的是找到数据中的隐藏模式。Excel能够清楚地展示机器学习建模过程的每一步及中间结果，让你不仅知其然，还知其所以然。第1章解释用Excel学习机器学习的益处。第2～12章分别介绍线性回归、k均值聚类、线性判别分析、交叉验证、logistic回归、k最近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、神经网络、文本挖掘。第13章总结全书内容，并为读者指出继续学习的方向。

本书不仅是读者学习和掌握Excel 的一本高效用书，也是本Excel疑难问题的解答手册。通过本书的学习，无论您是初学者，还是经常使用Excel的行家，技能水平都会有一个巨大的提升。无论何时何地，当您工作中使用Excel遇到困感时翻开本书就会找到需要的答案。
本书共12章，分别介绍了Excel数据输人及批量输人技巧、Excel 数据编辑技巧、自定义单元格格式的妙用、数据的编排与整理技巧、数据分析与分类汇总实用技巧、数据透视统计与分析技巧、图表编辑中的实用技巧、数据的计算与统计函数、数

这是一本讲述如何用NLP技术进行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。
本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐进地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容：
（1）文本特征表示
文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。

本书系统介绍了自然语言处理及深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，深入浅出地讲解自然语言处理领域的相关知识。 全书共 15 章，分为 4 个部分。第 1 部分是自然语言处理基础，首先介绍自然语言处理的相关概念和基本技能，然后介绍词向量技术和实现方法，最后介绍关键词提取技术。第 2 部分是自然语言处理核心技术，分别介绍朴素贝叶斯算法、N-gram 语言模型、PyTorch 深度学习框架、FastText 模型文本分类和基于深度学习的文本分类。第 3 部分是序列标注，介绍序列标注的具体应用，如 H

本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。
全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。
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《PPT影响力 : 逻辑思维?设计技法?演讲表达》致力于全方位提升读者的 PPT 逻辑、设计与演讲表达的综合能力。
《PPT影响力 : 逻辑思维?设计技法?演讲表达》共 5 章，第 1 章主要讲解 Microsoft PowerPoint 2019 和 WPS Office 2019 的特色功能；第 2 章主要讲解如何提升 PPT 的制作效率；第 3 章主要从图文设计、图表配色、设计排版等方面进行讲解；第 4 章主要讲解如何形成结构性思维的习惯，让 PPT 的内容更有逻辑性；第 5 章结合

本书是近年来作者对文本情感分类研究成果及经验的总结。本书针对文本情感分类中存在的高维数据、非均衡数据和无标签数据等问题，将泛化能力和适应性较强的集成学习引入文本情感分类问题的研究中，系统比较各类集成学习方法在文本情感分析中的有效性，以此为基础分别研究基于POS-RS的文本情感分类问题、基于非均衡数据分类的文本情感分类问题，以及基于半监督学习的文本情感分类问题。