本书是高等院校机器人学教材，比较系统地论述机器人学的基本原理及其应用，介绍国内外机器人学研究和应用的**进展。全书共6章，主要内容包括工业机器人的产生与发展、机器人学的位姿几何基础、机器人位姿方程、机器人运动学基础、机器人静力和动力分析、机器人轨迹规划等。

本书是与同济大学数学科学学院编写的《高等数学》（第八版）相配套的学习辅导书，由同济大学数学科学学院的教师编写。本书内容由两部分组成，第一部分是按《高等数学》（第八版）上册的章节顺序编排，给出习题全解，部分题目在解答之后对该类题的解法作了小结、归纳，有的提供了多种解法；第二部分是全国硕士研究生入学统一考试数学试题选解，所选择的试题以工科门类为主，少量涉及经济学和管理学门类试题，并以数字资源形式，提供近年全国硕士研究生招生考试涉及《高等数学》上册的部分试题及参考答案。 本书对教材具有相对的独立性，可为学习高等数学的工科和其他非数学类专业学生以及复习高等数学准备报考硕士研究生的人员提供解题指导，也可供讲授高等数学的教师在备课和批改作业时参考。

本教材以“大数据与管理变革”、“基于大数据的管理决策方法”、“基于大数据的管理决策应用”为主线，分三篇构建大数据管理与应用概论的知识体系。通过本书内容，帮助大数据管理与应用专业的学生初步了解和掌握专业相关知识，为后续专业课程学习奠定基础。“大数据与管理变革”篇从管理决策的视角介绍“大数据基础知识”、“大数据管理的职能”和“大数据驱动的管理变革”的相关知识。“基于大数据的管理决策方法”篇从“大数据获取方法”、“大数据质量管理方法”、“基于大数据的管理决策”等方面，介绍支持管理决策的理论与方法。“基于大数据的管理决策应用”篇从等战略规划、运营管理和流程优化等企业管理的不同层次，结合实际管理案例，介绍基于大数据的管理决策方法在企业管理实践中的应用。

本书的设计初衷是为以微积分、线性代数为基础的原子物理学课程提供教材，避免数学物理方法必须作为前置课程导致的课程时间安排上的冲突。全书以对变换群和对称性为视角，从经典力学出发，逐步构建起能描述量子系统的动力学理论，将这套代数方法应用于求解氢原子问题，并在相对论性理论框架下拓展讨论了自旋、原子光谱精细结构和自旋统计定理的物理起源等。作者希望向低年级的本科生介绍对称性与群论在物理学研究中的独特作用。

本教材分为商业银行理论篇、商业银行沙盘实训操作篇两部分内容。其中，理论篇主要介绍商业银行基本知识，包括商业银行的运营架构、资本管理、资产负债管理、风险管理、财务报表和监管等内容。沙盘实训操作篇主要介绍商业银行运营沙盘的功能和模拟活动，通过组建模拟银行，引导金融专业的学生认知商业银行战略规划部、计划财务部、业务部、资金市场部、市场营销部等部门的工作内容以及监管部门等外部经营环境。通过六期模拟经营，了解商业银行的业务管理流程和决策过程，理解商业银行的价值创造过程，同时掌握财务报表、风险报表、监管报表等报表的编制。

本书主要包括两部分内容：BIM的概念与应用、Revit 2022软件的操作。BIM的概念与应用部分，主要讲授BIM的概念与特征，BIM在当前行业各方向的应用，VR、MR、无人机、人工智能、机器人、三维激光扫描技术与BIM的融合应用；Revit 2022软件部分，通过案例讲解Revit各功能的具体操作方法，包括标高、轴网、墙、柱、梁、门窗、楼板、楼梯、钢筋等的创建与修改，以及视图与显示设置、材质的创建与修改、CAD图纸生成、协同操作、族的制作等。本书配套有案例视频，读者手机扫码后，即可观看，方便读者学习。本书可作为高等院校、高职高专的土木工程、建筑、城市规划、工程管理等专业作为BIM课程的教材，也适合正在从事或希望从事BIM行业的相关人员作为学习与参考用书。

内容简介本书较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共7章，内容包括数值线性代数理论基础、正交变换Krylov子空间、解线性方程组的矩阵分裂迭代法、解线性方程组的子空间方法、解线性方程组的矩阵分解法、线性最小二乘问题的数值解法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。扫描书后的二维码可获取配套的全部算法的MATLAB程序。

本书系统讲述了应用统计学的基础知识和基本技能，融合了电子表格（Excel）的实际应用，介绍了参数估计、假设检验、方差分析、时间序列分析、统计指数等应用统计方法及常用的统计函数。本书突出体现了应用统计学的应用性、层次性、趣味性和可操作性，保持了统计研究方法体系的完整性，注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用，便于教师教学与学生自学。 本书配有电子课件、电子教案、上机操作数据、上机测试题目及解答、授课视频、统计调查方案范例、统计调查报告范例、模拟试卷及答案等教学和学习资料（部分资料仅限用书教师下载），索取方式参见附录3“更新勘误表和配套资料索取示意图”。 本书可作为经济管理类专业本科生的教材，也可作为从事相关工作人员的培训教材。

本书系统介绍自然语言处理（即自然语言理解）的经典和前沿技术内容，包括学科发展的简要背景、 基础的建模方法和典型的语言处理任务。本书围绕语言模型展开并贯穿其中，包括 n元语言模型、连续空 间语言模型（词嵌入）以及前沿的预训练语言模型。 现代自然语言处理建立在机器学习的基础之上。无论针对传统机器学习还是针对现代深度学习，本书 统一以结构化学习的脉络展开，统一阐述典型的语言处理任务的普遍性机器学习建模方式，包括词切分、 序列标注以及树结构解析。同时，本书以一种统一的观点梳理机器学习和深度学习方法的要点，服务于自 然语言处理任务的建模方法。最后，本书综述了经典和前沿的语言处理任务：句法分析、语义分析、阅读 理解和大语言模型。以阅读理解为代表的自然语言理解任务赋予传统的学科自然语言理解新的内涵。 本书适合作为高等学校相关专业高年级本科生和研究生的自然语言理解相关课程的教材，也可供自然 语言理解研究人员阅读参考。

本书主要介绍如何使用Python语言进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍Python网络爬虫开发的多个方面，涉及HTTP、HTML、正则表达式、JavaScript、自然语言处理、数据处理与科学计算等不同领域的内容。全书共12章，包括基础篇、进阶篇、提高篇和实战篇4个部分。基础篇包括第1、2、3章，分别为Python基础及网络爬虫、静态网页抓取、数据存储。进阶篇包括第4、5、6章，分别为JavaScript与动态内容、模拟登录与验证码、爬虫数据的分析与处理。提高篇包括第7、8、9章，分别为爬虫的灵活性和多样性、Selenium模拟浏览器与网站测试、爬虫框架Scrapy与反爬虫。实战篇提供了3个实战项目供读者学习参考。本书内容覆盖网络数据抓取与爬虫编程中的主要知识和前沿技术。同时，本书在重视理论基础的前提下，从实用性和丰富度出发，结合实例演示爬虫程序编写的核心流程，将理论与实践结合，力求提高读者的网络爬虫实操技能。本书可作为高等院校数据科学、统计学、计算机科学、软件工程等相关专业课程的教材，也可作为Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者的参考书。