本書根據(jù)高等院校應(yīng)用技術(shù)型人才培養(yǎng)的發(fā)展需要編寫，適應(yīng)項目學習、案例學習和模塊化教學結(jié)合的教學方式，注重以真實企業(yè)開發(fā)案例和典型工作任務(wù)為載體組織教學單元。本書較為全面地介紹了Python的基礎(chǔ)知識、高級知識和常用科學計算庫。全書共8個模塊，分別為初識Python、Python數(shù)據(jù)類型、Python流程控制、Pytho

本書以PyCharm為主要開發(fā)工具，采用理論與實訓案例相結(jié)合的編寫方式，系統(tǒng)性地講解Python的相關(guān)知識。本書共11章，其中，第1-10章介紹Python語言的理論知識，內(nèi)容包括Python概述、Python基礎(chǔ)知識、流程控制、字符串、組合數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、文件與數(shù)據(jù)格式化、面向?qū)ο�、異常、Python計算生態(tài)與常用庫

本書以更加清晰明了的方式闡述區(qū)塊鏈技術(shù)的相關(guān)知識，并反映該領(lǐng)域的前沿技術(shù)發(fā)展情況。本書共12章，從區(qū)塊鏈的發(fā)展歷史與基本概念開始介紹，然后針對區(qū)塊鏈技術(shù)中重要的2個模塊——密碼學和共識機制進行了詳細介紹，接著依次介紹智能合約、區(qū)塊鏈安全與隱私、分布式賬本，并在區(qū)塊鏈的應(yīng)用層面著重介紹了比特幣、以太坊、超級賬本Fabri

本書是全面介紹UI設(shè)計法則和應(yīng)用實戰(zhàn)的入門教程。全書共9章，內(nèi)容全面、基礎(chǔ)、實用，分別介紹了UI的定義和基本工作流程、設(shè)計基礎(chǔ)、設(shè)計常用規(guī)范及誤區(qū)、設(shè)計常用法則與定律，此外還講解了設(shè)計師常見的錯誤如何避坑、提升設(shè)計感的小技巧、界面的實戰(zhàn)改版分析、案例實戰(zhàn)制作等內(nèi)容，最后還為讀者提供了學習與總結(jié)的推薦方法，讓剛?cè)腴T的從業(yè)

本書是在第1版的基礎(chǔ)上進行修訂改版的，全書共12章。第1章講解Python開發(fā)環(huán)境的搭建與使用，標準庫與擴展庫對象的導(dǎo)入與使用。第2章簡單介紹常用內(nèi)置類型之后重點講解內(nèi)置函數(shù)與運算符的使用。第3章講解選擇結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)與異常處理結(jié)構(gòu)的語法與應(yīng)用。第4章講解列表常用方法、列表推導(dǎo)式、元組與生成器表達式、切片、序列解包的語

本書是與《C語言程序設(shè)計教程》(第5版)(新工科·案例版)一書配套使用的上機指導(dǎo)教材，內(nèi)容包括C語言程序設(shè)計課程的典型實驗，以及與《C語言程序設(shè)計教程》(第5版)(新工科·案例版)一書相配套的習題和習題解答。書中的實驗和開發(fā)示例都通過了驗證，習題解答中的程序代碼也均已上機驗證通過。實驗和習題的內(nèi)容豐富，具有啟發(fā)性、綜合

本書概念簡潔，數(shù)據(jù)類型豐富，表達能力強，運算符多而靈活，控制流和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)新穎，程序結(jié)構(gòu)性和可讀性好，有利于培養(yǎng)良好的編程習慣，易于體現(xiàn)結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計思想。它既具有高級語言程序設(shè)計的特點，又具有匯編語言的功能；既能有效地進行算法描述，又能對硬件直接進行操作；既適合于編寫應(yīng)用程序，又適合于開發(fā)系統(tǒng)軟件。它是當今世界上應(yīng)用廣

本書是介紹了計算機基礎(chǔ)知識、Windows10操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、Word2016文字處理軟件、Excel2016電子表格軟件、PowerPoint2016演示文稿軟件相關(guān)知識。全書根據(jù)教育部考試中心最新頒布的全國計算機等級考試MSOffice級的考試大綱編寫，采用項目化教學，體現(xiàn)了編者對全國計算機等級考試的多年研究成果及寶

本書主要內(nèi)容包括Python程序設(shè)計語言的基礎(chǔ)知識，Python面向過程編程的基本方法，Python語言在數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析中的常用模塊。

本書共13個項目，內(nèi)容涵蓋Python編程基礎(chǔ)、組織程序和項目文件、面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計、用容器管理和使用數(shù)據(jù)、在文件中存取數(shù)據(jù)、用正則表達式處理大量文本數(shù)據(jù)、程序調(diào)試和異常處理、NumPy模塊的使用、Pandas模塊的使用、數(shù)據(jù)處理的常見場景、數(shù)據(jù)可視化、機器學習和綜合實訓項目，有較強的實用性和針對性。