本书在第1版的基础上按照ATmega16单片机的主要功能模块划分为9 个主要学习任务，在每个任务中以若干个实际项目为载体将学习的知识实际应用起来，通过学以致用的方式激发读者的学习兴趣。本书共有13个项目，每个项目按照项目背景、项目方案设计、项目硬件电路设计、项目驱动软件设计、项目系统集成与调试、知识巩固、拓展练习几个模块组织编写，强调职业技能的训练，注重职业能力的培养。本书所有电路驱动程序采用C语言设计完成，电路原理采用PROTEUS 仿真软件完成。
本书面向高职高专计算机及相关专业学生，全面介绍了计算机专业的基础英语知识，内容涉及计算机发展史、计算机硬件、操作系统、应用软件、编程语言、互联网、信息安全等主题。 全书共7个单元，每单元均分为情景对话、阅读材料和扩展阅读三部分，旨在提高学生在学习和职场环境下的英语会话水平。本书从词汇、句法和结构等方面入手，加强学生专业文献读、译和写方面的基本应用技巧，并补充计算机小知识阅读材料，培养学生用英文解决计算机相关问题的能力。 本书可作为 各类高职高专院校信息技术、计算机应用、计算机信息管理、软件技术、网络管理等专业的教学用书，也可作为IT行业技术人员和计算机爱好者的参考用书。
本书是为具有C 、Visual Basic、Java或其他一些高级语言基础的编程人员撰写的教程。书中运用Live-Code方法教授编程技巧并对C#进行了深入的探讨。本书首先简要介绍了C#基础知识，然后很快进入C#高级主题的讨论，这些主题包括：Windows 表单，ADO.NET，ASP.NET，ASP.NET Web服务，网络编程和XML处理。通过本书的学习，读者将获得构建下一代Windows应用、Web应用和XML Web服务的知识。本书可作为大专院校的教材，也适用于使用C#进行软件开发的广大技术人员。
本书内容包括：Signalsandsystems；Definingsignalsandsystems；Statemachines；Complsingstatemachines；Linearsystems；Hybridsystems；Frequencydomain；Frequencyresponse；Filtering；ThefourFouriertransforms；Samplingandreconstruction；Stability；LaplaceandZtransforms；Compositionandfeedbackcontrol等等。
本书是一本介绍机器视觉的书，内容丰富，通俗易懂。它提供了所有必需的理论工具，并且展示了如何将它们应用到实际的图像处理与机器视觉系统中。本书包含许多编练习，有助于学生深入理解实用图像处理算法的发展。本书从回顾数学原理开始，继而讨论数字图像处理中的关键问题，比如图像描述与特征、边缘检测、特征提取、分割纹理和形状等。本书还讨论了图像匹配、统计模式识别、语法模识别、聚类、扩散、自适应轮廓、参数变换和连贯性标记，介绍了一些重要的应用，包括自动目标识别。连续性和化是本书反复陈述的两个主题。本书适用于电气与计算机工程、计算机科学以及教学专业的高年级本科生与研究生，对于相关的工程技术人员也极具参考价值。本书中包括书中用到的所软件与数据。
本书论述了在软件开发和测试中实际推行软件可靠性工程所需的具体步骤，并将软件可靠性工程的效益落实到每一个具体步骤中。本书的内容组织特别适合快速掌握和运用，详细介绍了一个来自贝尔实验室产品的完整案例研究，读者可以透彻地了解整个软件可靠性工程的全过程。为了便于理解，本书每章都对常见问题进行了解答，所提供的练习可以直接运用于实践。本书将软件可靠性工程核心实践分解为适合一两天学习的过程，即使是软件可靠性工程的新手也可以迅速掌握以下内容：建立可靠性的定量目标、开发操作剖面、使用CASRE估计软件可靠性、确定操作模式。
本书采用自顶向下的方法并辅以面向编程的方式，基于现代可编程GPU的着色器编程，使用C语言、OpenGL着色语言并结合OpenGL系统地介绍了现代计算机图形学的核心概念、原理和方法。本书是作者多年来教学与科研工作的总结，涵盖了基于OpenGL着色器的交互式图形编程、三维可编程绘制流水线、变换与观察、光照与明暗绘制、曲线曲面建模等基本的计算机图形学内容以及离散技术、层级建模、过程建模、光线跟踪、并行绘制和体绘制等内容，并为读者进一步深入学习和研究，在每章后面提供了相关的建议阅读资料。
本书主要讲解了应对数据分析师面试所需的基础知识与典型面试题的解答方法，内容以读者的阅读需求进行架构，力求使该者对面试题涉及的原理与解题思路有清晰的认知，以帮助读者在面试时举一反三，从容作答。 本书共分为7章。第1章介绍了正确认识数据分析的一些必要知识，以及用人单位对数据分析师的要求，第2~5 章，分别介绍了概率论与数理统计基础、分析工具的使用、面试时常见的数据思维、数据挖掘等 4个部分的知识，其中分析工具包括 Python、Pandas、SQL 和Excel，第6章讲解了知名公司近年来典型面试题的解题思路：第7章讲解面试中除了答题之外的其他方面的知识，并基于真实的面试流程，从面试技巧角度给出了建议。 本书适合想从事数据分析及相关岗位工作的读者阅读。
