本书以Visual Studio Code软件环境讲解Python语言在数据采集与处理技术的部分应用技能。技能讲解以案例应用的形式呈现，把技能知识的应用呈现于案例实现过程中，把理论知识贯穿于案例教学。全书收集了数据采集与处理技术相关的部分应用案例，分5个项目主要讲解应用Python语言实现Excel电子表格操作、图片处理、Word文档操作及Matplotlib模块的图表实现等数据采集与处理技术方面的技能。本书可供数据采集与处理爱好者参考使用，也可作为大数据相关专业学生的教材。

\"本书是关于数据可视化的入门教材。全书依据课程特点结合学生的认知规律和学习习惯采用“模块―项目―任务”的编写体例，包括数据可视化准备、数据可视化入门、数据可视化进阶及数据可视化实战四个由浅入深的模块。数据可视化准备模块包含认识数据可视化和准备可视化数据两部分内容，数据可视化入门模块包含项目对比可视化图、时间趋势可视化图、数据关系可视化图及成分比例可视化图等常见图形的制作，数据可视化进阶模块包含组合图及仪表盘的制作、网络数据及文本数据的可视化，数据可视化实战模块带领读者进行综合实战。本书融入了全国职业院校技能大赛（大数据技术与应用）竞赛内容，无缝对接“X”证。 本书深度挖掘思政元素，寓价值观引导于知识传授和能力培养之中，融“教、学、训、育人”四者于一体，适合“项目化、理论实践一体化”的教学模式。本书讲解翔实，文字通俗易懂，全书图文并茂，资源丰富。 本书可作为高等教育本、专科院校可视化课程的教材，也可作为数据可视化技术爱好者的自学用书。\"

本书是高等职业教育计算机类专业基础课黑马程序员系列教材之一。本书是面向MySQL数据库初学者的一本入门教材，以任务驱动式的体例、通俗易懂的语言，详细讲解了MySQL数据库的基础知识。全书共9章。 章讲解数据库基本概念和MySQL的安装；第2章讲解数据库和数据表的基本操作；第3章讲解数据操作；第4章讲解单表操作；第5章讲解多表操作；第6章讲解索引、视图和事务；第7章讲解数据库编程；第8章讲解数据库管理和优化；第9章讲解项目实战——JavaWeb+MySQL图书管理系统。本书配有数字课程、微课视频、授课用PPT课件、教学大纲、教学设计、案例源代码、习题答案等数字化教学资源，读者可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取。此外，为帮助学习者 好地学习掌握本书中的内容，黑马程序员还提供了免费在线答疑服务。本书配套数字化教学资源明细及在线答疑服务，使用方式说明详见封面二维码。本书可以作为高等职业院校及应用型本科院校计算机相关专业的数据库基础课程的教材，也可以作为广大信息技术产业从业人员和编程爱好者的自学参考书。

本书系统全面地讲述了数据库MySQL的技术与应用。结合高职教学特点，全书共由10个项目组成，内容涵盖了高等职业院校对数据库和MySQL的教学要求，主要内容包括初识数据库，安装与配置数据库环境，创建与管理数据库表，数据表的基本操作，数据查询，创建与管理视图，创建与管理索引，数据库编程，存储过程、存储函数、触发器，管理数据库等。本书提供了配套的教学资源，包括PPT、习题答案等多种资源。本书具有很强的实践性，结构清晰，案例丰富且准确易懂。以图书管理系统作为教学项目，以学生成绩数据库作为项目实训。从基本概念出发，通过大量案例由浅入深、循序渐进地介绍数据库技术和MySQL的基本概念和操作方法。本书适合作为高等职业院校计算机相关专业的教材，也可作为参加数据库类考试人员、工程技术人员，以及其他相关人员的培训教材和参考书。

本教材立足“大数据”的时代背景，面向企业数字化转型升级对数字化人才的需求，坚持大数据通识教育核心理念，采用理论与实践相结合的方式，选取了六个项目，助力读者提升大数据分析相关的数字技能与数字素养，培养学生的大数据意识、大数据思维、大数据安全和大数据基本处理能力。本教材根据行业企业大数据的实际应用和高职学生认知规律，选取了走进大数据、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据安全与隐私防护六个教学项目，每个教学项目设计若干学习任务。通过采用“任务清单―知识 ―学习感悟―任务实训―任务评价”完整的学习闭环，构建“教、学、做、评”一体化教学模式。同时，为了利教便学，教材中通过二维码形式提供了微课视频、知识链接、在线测验等丰富的教学资源。

随着时代的发展和信息技术的进步，信息技术已经是社会发展的动力之一，尤其是大数据技术对社会的发展起到促进作用。在人们的生活、生产中，大数据的应用能够给人们带来便利性，同时在大数据中也会存储人们的个人信息。随着科技的发展和进步，我们逐渐进入大数据时代。本书首先对大数据相关概念和应用问题进行了简述，进而论述了大数据的异化分析；然后介绍了大数据的影响因素，以及云计算技术与算法分析； 介绍了大数据在不同方面的应用。 大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。

人工智能是近年来最为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术在工业过程控制领域取得了前所未有的发展。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，本书从表示学习的角度，针对流程工业的故障检测与诊断中存在的问题进行探究、模型构建与实验验证、分析，引导读者分析和解决问题，帮助读者最大限度地理解算法理论，提升工程实现能力。本书可供从事表示学习、故障检测与诊断算法研究人员参考。

本书介绍稀疏表示学习理论与相关应用。第1章概述信号稀疏性与压缩感知的关系、压缩感知的研究内容。第2章介绍稀疏概念与稀疏表示数学模型。第3章介绍小波变换、脊波变换及曲波变换。第4章讨论信号重构的确定性与概率性证明。第5章讨论稀疏表示字典学习。第6章讨论LASSO模型及其应用。第7章讨论Dantzig选择器理论。第8章讨论稀疏贝叶斯分类模型。第9章分析次梯度优化方法、阈值迭代方法、交替方向乘子法、坐标下降法等。第10章分析Lq优化近似计算方法。第11章分析稀疏子空间聚类算法。第12到14章探讨稀疏表示在人脸检测与识别、运动检测、非负矩阵分解等中的相关应用。本书可作为人工智能、模式识别、图像信息处理与计算机以及应用数学等相关专业的本科大学生和研究生的参考书。

暂缺简介...

本书主要对安川工业机器人的相关基础知识、手动操纵技巧、运动指令编程应用、通用I/O信号操作与编程应用、数学指令和流程控制类指令综合编程应用、区域干涉功能等进行了详细介绍，并通过曲线轨迹编程、九宫格码垛编程等案例进行综合应用讲解。每章后留有练习题，并在附录给出了练习题答案。本书可供工业机器人专业学生使用，也可供从事工业机器人操作与编程的技术人员参考。