"本书从MATLAB仿真角度,结合“电机-负载”这一典型运动控制的实例,系统地介绍了运动控制的基
本理论、基本方法和应用技术。全书共分17章。第1章为绪论,介绍了运动控制的几个关键技术以及在
理论和应用方面的发展状况; 第2章介绍了控制系统输入受限控制方法; 第3章介绍了控制系统输出受
限控制; 第4章介绍了基于量化的网络控制; 第5章介绍了传感器和执行器容错控制; 第6章介绍了控制
方向未知控制; 第7章介绍了事件驱动控制; 第8章介绍了控制系统输入延迟控制; 第9章介

"本书注重实践，强调实用性，并对ASP.NETCore框架的理论基础进行了简化。本书通过真实的学生档案管理系统项目案例，详细讲解了 .NETCore技术在实际项目中的应用。全书共11章，系统、全 面地介绍了.NET Core的基本概念和基础知识、LINQ 数据模型、Entity Framework Core 数据模型、数据验证与注解、控制器、视图、路由、jQuery、Bootstrap 框架等相关技术的原理和应用。
本书的示例具有实用性、启发性和趣味性，分布合理且易于理解，有助于读者快速掌

"本书系统全面地介绍了基于MySQL的云数据库应用技术，以华为GaussDB(for MySQL)为实践平台展开详细讲解。本书包括4篇： 第一篇基础理论,介绍了数据库技术和数据库应用系统设计的基础知识； 第二篇云数据库基础实战，包括云数据库的环境构建、数据库表的基本操作、数据库服务端和应用程序开发与测试； 第三篇系统与运维实战,包括数据库恢复、事务及云数据库运维相关内容； 第四篇综合案例，以一个在线考练SQL平台展示了数据库应用开发的实例。

本书适合作为高等学校本科教育、职业教育及

"本书共8章，内容包括绪论、信道与噪声、模拟调制系统、数字基带传输系统、数字频带传输系统、模拟信号的数字传输、同步原理、编码技术。各章均附有习题、实践项目，并给出了部分习题的解答，提供了配套的PPT课件。
本书具有系统性强、层次分明、浅显易懂、可读性强、概念准确、论述严谨、结合仿真、实践性强等特点，可作为高等院校自动化、通信工程、电子信息等信息类本科专业教材，也可作为高职院校的信息类专业教材，还可作为通信原理爱好者的自学参考书。
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"本书以Python 3为平台，系统介绍了Python编程基础知识及其应用，包括搭建Python编程环境，基础语法、流程控制语句、字符串、列表与元组、字典与集合、函数等应用，文件操作，面向对象编程，异常处理，模块应用方面的内容。本书内容从实际应用出发，内容深入浅出，每个知识点都配备案例进行讲解。在组织编排上符合职业教育教学模式，以工作任务引领专业知识的学习和职业技能的训练，共开发有24个工作任务。本书同时配备丰富的教学资源，包括微课视频、课件、课程标准、教案、教学日历、实训任务、题库、任务案例代

"随着国家对应用型本科和职业本科教育体系的调整，相关院校急需能够与高层次技术技能人才培养目标相衔接的理实一体化教材。本教材正是基于这一需求而编写的。


在教学内容的组织上，本教材强调知识结构的完整性和深刻性； 对于基础理论和基本概念，进行了高度的概括和明确的界定，旨在帮助学生形成相关程序设计语言的知识体系。


在教学材料的选择上，本教材注重实践性，构建了由“基本语法示例+语法应用示例+综合应用实践+项目开发实践”等要素组成的知识与实践能力逐级提升的训练模式

本书以市场就业为导向，采用“图解”的方式，全面系统地讲解了PLC的专业知识和实操技能。本书首先从入门知识讲起，夯实基本理论；之后给出了西门子PLC的基本介绍和梯形图、语句表说明，以及西门子PLC的编程指令，然后对西门子PLC的编程方式、编程软件等，结合具体实例进行了分析；之后又针对三菱PLC的使用进行了全面的论述说明，同时还给出了触摸屏的相关操作知识说明；最后分别针对西门子PLC和三菱PLC进行了实际案例分析。本书各模块之间的知识技能循序渐进，图解演示、案例训练相互补充，基本覆盖了PL

本书分为理论篇和实践篇。理论篇(包括模块一、模块二)主要介绍了绿色包装的发展以及生命周期评价的相关理论(包括生命周期评价的发展、定义、特点、应用、意义、原则、框架、清单分析、评价及报告分析等)，实践篇(包括模块三至模块七)通过分析不同的包装从不同的阶段(材料、生产、运输、后处理)以及“摇篮到坟墓”对产品进行生命周期评价的核算及分析。

"《scikit-learn机器学习超入门：算法原理与实践》通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方的复杂数学“乌云”，让读者能以较低的门槛和学习成本快速入门机器学习。 《scikit-learn机器学习超入门：算法原理与实践》共11章，详细介绍在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习应用开发的典型步骤、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、支持向量机

本书系统而深入地探讨了伦理学在信息时代，尤其在大数据、人工智能等新兴技术领域的实际应用及其深远影响。全书结构清晰，共分为8章，内容从伦理直觉与伦理学的基础理论开篇，逐步延伸至工程师的伦理观念、信息社会中的伦理风险与挑战、大数据应用的伦理考量、数据权利的界定与保护、数据如何赋能公共治理，以及人工智能伦理的前沿探索等多个维度。
本书的核心目标在于帮助读者全面把握伦理学在信息时代的关键作用，提升个人的伦理素养，并为应对信息时代层出不穷的伦理挑战提供坚实的理论与实践支撑。通过丰富的案例分