工具书
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计算机网络技术与实践李治西本书是为计算机相关专业的学生学习网络技术基础而编写的项目式教材， 详细阐述了当前主流的计算机网络技术及其实践操作。本书以培养学生职业能力为核心， 以理论基础够用为原则， 采用“项目导向， 任务驱动”的编写方式设计学习任务， 采用教、学、做相结合的模式， 以工作过程为导向， 注重知识的实用性和可操作性， 强化实践操作能力的训练。本书紧跟网络前沿技术， 把行业、企业的、前沿的技术融入进来， 使教学内容与实际应用对接。 -
智慧城市上海浦东智能照明联合会目前无线智能照明控制技术已渐成熟，但仍存在信号接收问题、数据丢包的一些固有不足。而PLC电力线载波技术则是基于有线通讯，它同时具有有线通讯技术的可靠性和无线通讯技术无需额外信号线的双重优点，使得它在电力抄表、智能照明、全屋智能控制等应用领域逐渐得到了人们的重视。本书收录了行业内先行企业将PLC技术运用在家庭照明、商业照明、户外照明的各类案例，包括实景图片、布线图、系统设计图，以及该场景运用PLC技术的优势，为智能照明企业提供了详尽的技术资料和参考素材。 -
信道编码与新型调制技术及应用李宗艳本书系统、深入地介绍了信道编码与新型调制技术的基本原理、关键算法以及具体应用。全书共有11章，主要包括绪论、信道编码与新型调制技术、中继协作与ARQ技术、Turbo码与LDPC码在中继协作场景中应用、RLL码在可见光通信场景中应用、正交空间调制与色移键控调制在可见光通信场景中应用。全书兼顾基础理论和实际应用，将理论知识与前沿技术相结合，对知识点的描述 加清晰易懂。本书可作为高等院校通信工程、电子信息工程、信号与信息处理等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为通信领域相关工程技术人员和科研人员的参考书。 -
电子电路装调与测试工作页俞艳，龚叶珠，黄亚萍暂缺简介... -
Linux操作系统原理及ROS应用谢明山，贾伟，杨平，邓艳芳ROS是一个构建在Linux上的机器人开发系统，本书将Linux操作系统基础与ROS应用融为一体，并用大量实例和案例来帮助读者理解和掌握Linux操作系统和ROS的相关知识。本书共分操作系统概述、进程管理、处理机调度、常用命令、文件系统管理、脚本编程、Linux的服务器配置、Linux的开发环境配置、Linux的数据库部署、基于Linux的ROS应用概述、ROS架构及概念、ROS编程等章节。本书在介绍Linux基本知识的基础上，融合ROS应用技术，采用知识图谱的形式展现了本书的知识体系，帮助读者理清各个知识点之间的逻辑关系，同时方便读者查阅本书知识点。本书可以作为电子、通信、自动化、计算机、机器人等专业师生和科技人员的参考书，也可以作为机器人爱好者及研究人员的参考用书。 -
C语言程序设计教程邵雪航，杨迎，王春明，于济铭本书是普通高等院校计算机基础教育“十四五”规划教材，内容分11章， ～5章是基础篇，包括C语言简介及基础，变量、数据类型和运算符，顺序结构程序设计，选择结构程序设计，循环结构程序设计；第6～11章是提高篇，包括数组，函数，指针，结构类型与联合类型，文件，位运算。章内设有学习目标、素养目标、完成项目、小结、练习题、实验和综合实训，力求通过大量的练习、实验、实训及实际问题的讲解，逐步提高学生编写程序和解决问题的能力，理解编程思想，并真正掌握编程的方法及技巧，从而学以致用。书中例题的程序均已调试通过。本书适合作为普通高等院校C语言程序设计课程的教材，也可作为计算机等级考试的复习用书，以及各类计算机培训机构的学员、编程爱好者和维护人员的自学用书。 -
计算机操作指导柳青本书通过丰富且翔实的实例，由浅入深、循序渐进，将Windows 7基本操作、上网基本操作、Word2016基本操作、Excel 2016基本操作、PowerPoint 2016基本操作五个课题分解为完整、具体的操作任务，并根据任务要求详细介绍操作步骤，使读者能够学以致用，提高操作水平，以满足计算机基础课程的教学要求，以及全国计算机一级考试的能力要求。 -
单片机项目化教程姜虎强，张虹，姚燕娜本书根据高等职业教育自动化工程专业培养要求编写。全书以单片机应用的典型工作任务为支撑，全面详细地介绍了单片机应用知识，主要内容包括单片机基础知识、单片机硬件系统、单片机并行I／O端口应用、单片机定时器与中断系统、单片机显示和接口技术、单片机串行接口技术、单片机系统扩展技术和单片机应用系统设计。本书配有微课视频、授课PPT、源程序等教学资源。本书适合作为高职高专院校“单片机技术”课程的教材，也可作为单片机技术培训教材，还可供自动化工程技术人员及对单片机感兴趣的读者参考。 -
Web开发技术从入门到精通王钇暂缺简介... -
Python和PySpark数据分析乔纳森·里乌，殷海英Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂：输入原始数据，输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线，并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。 《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力，同时从任何来源（无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件）获取数据。一旦掌握了基础知识，就可以通过构建机器学习管道，并配合Python、pandas和PySpark代码，探索PySpark的全面多功能特性。 主要内容 ● 组织PySpark代码 ● 管理任何规模的数据 ● 充满信心地扩展你的数据项目 ● 解决常见的数据管道问题 ● 创建可靠的长时间运行的任务
