本书较详细地介绍了PLC用于开关量控制、模拟量控制、脉冲量控制、数据处理、联网通信的程序设计理论、方法及技巧，还介绍了PLC软件可靠性设计、程序组织及调试等有关问题，既是作者多年从事PLC编程经验的全面总结，又是作者深入研究PLC编程理论的系统概括。本书列举大量有关编程实例，可直接移植或引用。本书还对PLC发展历程、当今面临的挑战与对策也作了深入探讨。 本书是PLC程序设计工程师实用的编程参考用书，也可作高等学校有关专业教师、研究生及本、专高年级学生的教学参考用书。

C 标准模板库(STL)是革命性的，但是要想学会并用好却并不容易。 Scott Meyers(EffectiveC 与More effectivec 的作者)揭示了专家总结的一些关键规则，既有专家们总是采用的做法，也有专家们总是避免的做法。通过这些规则，STL程序员可以限度地使用STL。在讲述50条指导原则时，本书提供了透彻的分析和深刻的实例，以让读者学到要做什么，什么时候该这样做，以及为什么要这样做。

COBOL是应用于大型机开发的主要程序设计语言。本书由浅入深，循序渐进地介绍了如何使用COBOL语言以及与COBOL语言紧密相关的扩展技术进行实际开发。全书共18章，主要内容包括COBOL简介、程序结构、常用语句、基本数据类型、字符串及其操作、基本运算、流程控制、数据的排序与合并、COBOL中的表、程序的调试与测试、子程序调用、COBOL中的面向对象技术、处理VSAM文件、JCL扩展、DB2扩展、CICS扩展、大型机汇编语言扩展、开发小型银行账户管理信息系统等。 本书适合广大COBOL程序开发人员、大型机培训班学员和大专院校学生阅读，尤其是有C语言编程基础的人员进行学习。

作为深受编程人员爱戴和尊敬的编程专家，微软.NET开发团队的顾问，本书作者Jeffrey Richter针对开发各种应用程序（如Web Form、Windows Form和Web服务、Microsoft SQL Server解决方案、控制台应用程序、NT Service）的开发人员，深入揭示了公共语言运行库（CLR）和.NET Framework.，演示了如何将这些知识应用到实际开发。全书分5部分，共24章。第Ⅰ部分讲述CLR基础，第Ⅱ部分介绍类型的使用，第Ⅲ部分说明类型的设计，第Ⅳ部分介绍基本类型，第Ⅴ部分讲述CLR实用特性。 通过本书的阅读，读者可以掌握CLR精髓，轻松、高效地创建高性能应用程序。

本书将详细讲解闲鱼Flutter＆FaaS云端一体化架构，以及闲鱼基于Flutter的架构演进与创新，学习一套全面的Flutter架构应用方案。本书介绍闲鱼技术团队利用Flutter技术改造和上线复杂业务的混合工程改造实践，抽取Flutter依赖到远程的实现细节，以及使用Plugin桥接获取设备信息、使用基础网络库等混合开发实践指南。这些实践遍布闲鱼各大业务线和应用场景，为读者使用Flutter打造自己的研发体系探索一条实践之路。除了介绍闲鱼Flutter应用框架Fish Redux、开发利器AspectD、FlutterBoost等一众开源工具与开发实践指南，你还将在本书中学到Flutter的更多应用场景。

C语言是外广泛使用的计算机语言，学会使用C语言进行程序设计是计算机工作者的一项基本功。 本书的版于1991年出版，第二版于1999年出版。由于本书作者具有丰富的教学经验和编写教材的经验，并针对初学者的特点，精心策划、准确定位，使得本书概念清晰、例题丰富、深入浅出，受到专家和读者的一致好评。本书被普遍认为是学习C语言的好教材，并被大多数高校选用。十多年来本书累计发行了700多万册，创同类书的记录，是学习C语言的主流用书。本书曾荣获原电子工业部教材一等奖、高校出版社书特等奖、高等院校计算机基础教育研究会教材一等奖。 根据发展的需要，作者对本书进行了再修订，使本书更加完善，更便于学习。书中例题中的程序均已调试通过。 本书内容新颖、体系合理、逻辑性强、文字流畅、通俗易懂，是学习C语言的理想教材。凡具

本书主要介绍C语言程序设计的基础知识，包括变量、数据类型、运算符、控制语句、函数、指针等基本概念和语法，以及如何使用这些知识编写简单的程序。本书内容实用且通俗易读，体系合理，既可作为高等院校学生的C 语言课程的教材，也可作为培训机构的教材。

本书以项目教学的方式，循序渐进地讲解JSP 的基本原理和具体应用。全书共10个项目，具体内容为：初识JSP、HTML语言基础、Java语言基础、JSP基本语法、JSP内置对象、JavaBean技术、Servlet基础、表达式语言、JSP的文件操作、访问数据库。

《数字图像处理与机器视觉——Visual C 与Matlab实现(第2版)》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。 《数字图像处理与机器视觉——Visual C 与Matlab实现(第2版)》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。