本书首先简要介绍了肿瘤的概念、常见症状与体征，以及病理分析等内容；然后详细阐述了多种常见肿瘤的发生、发展，以及临床诊断、治疗、护理的具体方法。

本书充分考虑了高等院校学生和企业员工学习特点，以实践为主、理论为辅。理论教学部分广泛采用漫画元素，诙谐幽默、通俗易懂。实践教学内容中采用虚拟仿真和实操相结合方式，降低学习者对学习环境硬件要求，提升学习效果。本书内容共分成六个模块。模块一、初识工业机器人；模块二、初识机器人仿真软件；模块三 、创建机器人工作站；模块四、机器人指令系统；模块五、机器人基本操作；模块六、机器人示教编程；本书可以作为自动化类专业在校学生或者企业员工的工业机器人学习用书，也可用作工业机器人技术专业学生的入门级教学丛书。

本书分为四部分：第一部分简要介绍精益设计及其基本原则；第二部分介绍精益设计画布，并用8章对画布的8个步骤进行逐一说明；第三部分深入探讨设计师与其他业务部门之间的合作，并介绍了一些工具和案例分析，将设计冲刺、设计系统和精益设计的合作研究等流行的工作方式结合起来；第四部分探讨如何将精益设计融入组织。

《高效C/C++调试》是关于软件调试技术的深度探索，融合了作者的实践智慧。书中不仅指导读者如何使用专业的调试工具，还介绍了如何宏观和微观地分析问题，并**限度地发挥调试器功能。此外，书中还深入解读了调试背后的技术原理，如调试符号、内存管理及系统内核对内存的操作机制，以揭示内存管理的关键性和复杂性。
除了介绍基础概念外，本书还涵盖了许多增强调试能力的工具与插件。尽管焦点集中在C/C++，但其中的策略与技巧具有普适性，适用于多种编程语境。内容包括从内存泄漏预防调试、Linux下的eBP

《软件自动化测试入门攻略》以软件自动化测试工具在项目实践中的应用为主线，依照“需求分析→用例设计→脚本开发→测试执行→结果分析”的自动化测试流程，详细介绍软件自动化测试的方法论、必备知识与核心技能。全书共15章，第1章至第8章主要介绍当前企业使用率**的unittest、pytest、Requests、Postman、Selenium、Appium和JMeter 7款自动化测试工具，第9章至第14章分别以Leadshop开源商城系统中的部分模块为实战对象，运用前述章节的工具依次实现单元测试、代码

《ASP.NET Core+Vue.js全栈开发训练营》旨在为读者提供一个全面、实用的学习资源，以掌握使用ASP.NET Core 7和Vue.js 3构建功能丰富、高效的Web应用程序的技能。本书分为3部分。第1部分（第1~9章）主要介绍ASP.NET Core的相关内容，包括基础知识、数据访问、远程过程调用、实时通信、安全、性能、测试和部署，这些是构建强大Web应用程序的必要知识。第2部分（第10~17章）主要介绍Vue.js 3的相关内容，包括基础知识、组件开发、路由、状态管理、与服务器通

本书以数据要素化治理的理论方法与工程实践为主线，内容按照概念篇、原理篇和工程篇依次展开。概念篇在对数据、数据要素相关概念及其演进过程进行系统梳理的基础上，首次对“数据要素”“数据要素化”进行了明确定义，并基于传统生产要素市场化配置规律，提出数据要素化治理的基本思路。在原理篇，定义了数据元件作为连接数据供需两端的“中间态”和数据要素交易流通的标的物，进而构建基于数据元件的数据要素流通模型、数据要素化安全模型以及数据要素化治理系统模型。在工程篇，详细阐述了制度体系、技术体系和市场体系“三位一体”的解

本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现图像视觉处理应用的简捷、功能

自然语言处理（NLP）的目标是使计算机能够像人类一样理解语言。近年来自然语言处理作为一门学科发展迅速，得到了越来越广泛的应用。本书从基本概念出发，对于自然语言基础任务进行介绍：中文分词、关键词抽取、词向量、文本分类、命名实体识别和关系抽取。对自然语言处理当前热门应用任务如知识图谱、阅读理解、摘要和对话等进行介绍。全书内容由浅入深，先从基本概念，再引出简单应用实例。本书可作为高等学校相关专业教材，是自然语言处理领域的入门教材。

深度学习是计算机科学的一个重要分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法的总称。深度学习是传统机器学习算法的发展和衍生，相关内容涉及代数、统计学、优化理论、矩阵计算等多个领域。《深度学习理论与实践》是深度学习的基础入门级教材，在内容上尽可能覆盖深度学习算法相关基础知识。全书共11章，大致可分为三大部分：第一部分(第1～3章)主要介绍机器学习的基础知识和一些传统算法；第二部分(第4～8章)主要介绍人工神经网络等的相关理论、优化算法和各类经典神经网络模型；第三部分(第9～11章)为进