计算机应用基础教程

《计算机应用基础教程》为高职高专公共基础课规划教材。《计算机应用基础教程》共分7章，主要内容包括计算机基础知识、windows xp操作系统、word2007文字处理软件、excel2007电子表格处理软件、powerpoint2007演示文稿制作软件、计算机网络和常用工具软件等。每章后面给出了本章小结及习题，以便学生更好地掌握知识与技能。《计算机应用基础教程》在内容上力求体现基础性、先进性和应用性，知识点全面，精选了大量案例，提高学

可穿戴设备设计

如今也许是进军可穿戴设备行业的*好时机。近年来，各式各样的产品涌向市场，你一头扎入市场之前，可观察现有产品的表现，找出哪些理念引起了用户的共鸣，哪些没能做到这一点。在这本实用的指南中，本书作者审视了当前的可穿戴设备生态系统，尤其是专门论述了服务设计对可穿戴设备今后发展的影响。...

UX研究

本书分为四大部分，包括UX研究的简要介绍、计划和准备、促动研究，以及分析和报告。每一章都有一个简短的练习，便于你快速应用所学的知识。 了解如何提出好的研究问题。 了解什么时候使用定量和定性研究方法。 探讨和协调研究会谈的后勤保障和细节问题。 利用软技能使研究对象自然地参与研究。 学习挖掘原始数据内涵的工具和方法。 基于一个框架结构来交流你的研究发现...

PLC创新制作技能实训-(含1CD)

PLC是从事工业自动化、机电一体化的技术人员应掌握的实用技术之一。叙述PLC原理与应用的图书较多，但介绍PLC制作的图书较少。本书采用以工作任务驱动为导向的项目训练模式，分十二个项目，每个项目设有一个至三个训练任务，通过任务驱动技能训练，可使读者快速掌握PLC的设计、制作方法与技巧。部分项目后面还设有技能提高训练内容，可全面提高读者PLC的综合应用能力。 本书贴近教学实际，为电气类、机电类高技能创新人才的培训教材，可作为大专

大学计算机基础(第二版)

本书为普通高等教育“十二五”规划教材（高职高专教育）。 本书是根据教育部对高职高专教育人才培养工作的指导思想，结合学校精品课程建设及教改实施情况，在广泛吸取与借鉴近年来计算机基础教学经验的基础上编写的。本书主要内容包括计算机基础知识、Windows操作系统、Word文字处理软件、Excel表格处理软件、PowerPoint演示文稿处理软件、计算机网络知识、计算机安全知识等。本书还配有独立的习题集和多媒体课件...

AVR单片机应用技能实训-(1CD)

本书以能力培养为核心，以技能训练为主线，以理论知识为支撑，便于创客实训，可作为大中专院校机、电类专业的理论与实训教材，也可作为技能培训教材，还可供相关工程技术人员参考。特色*为创客创新提供技术和技能*任务驱动模式便于学习掌握*培养实践应用和综合动手能力编辑推荐通过本书你能：*学习单片机基础知识*增强C语言编程技能*掌握单片机程序设计方法与技巧*提高AVR单片机综合应用能力...

计算机控制技术(本科教材)

B端产品设计与开发

本书介绍了企业级和消费级产品的关键不同，给出了企业级产品开发过程各种难点的解决方案。你将从中学到如何掌握三大类知识：机构知识、产品知识和行业知识。本书重点探讨以下主题：识别客户问题和用户问题是企业级产品经理的主要挑战。高效的合作要求深入的机构知识。分析数据是理解用户为什么购买、安装使用和保有你产品的关键。你有过相关行业的工作经验，再为其开发软件，将很好吃香。产品寿命取决于产品经理对行业发展方向的认识...

数据流挖掘与在线学习算法

本书是一本关于数据流挖掘与在线学习算法的著作，该书全面、系统阐述了数据流机器学习的模型、算法、平台与实例。全书共10 章，分为4 个部分：第1 部分包括第1～3 章，介绍数据流机器学习基础知识；第2 部分（第4～6章）介绍基于频繁模式的数据挖掘与在线学习算法；第3 部分是基于模型的在线学习算法，包括第7 章在线稀疏学习模型和第8 章在线低秩表示模型；第4 部分（第9、10 章）介绍基于实例的数据流概念演变检测和在线学习算法。对每种典型

多数据中心运行与管理

本书以数据中心为线索，根据相关从业经验以及相关技术，以数据中心的发展，多数据中心的类型等为引，引出多站融合数据中心的概念，并从资源协同、运维等场景阐述了相关技术的运用、技术难点以及注意事项，并列举了相关应用案例以帮助读者加以理解。全书共8 章，分别是概述、多数据中心、多数据中心场景、多数据中心运维场景使用价值、多数据中心活动和技术、多数据中心运维协同、多数据中心人员和管理、协同团队构建...

数据科学项目管理实践

本书介绍了克服日常面临的各种挑战的实践知识，以及各种数据科学解决方案，主要包括数据科学概论，机器学习模型测试，人工智能基础，理想的数据科学团队， 数据科学团队招聘面试，组建数据科学团队，创新管理，管理数据科学项目，数据科学项目的常见陷阱，创造产品与提升可重用性，实施 ModelOps，建立技术栈和结论。本书的目标读者是希望有效地引入数据科学工作流程以提升组织效率、改进业务的数据科学家、数据分析人员和项目主管。了解一些数据科学的基本概念