《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设相关课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景中的问题，比如监测热带雨林盗伐、文本情感分析以及预测机械设备的早期故障等。 《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》适合相关工程师与软件开发人员阅读和参考，可以帮助他们快速入门并通过书中的操作实例迅速掌握机器学习和人工智能。 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学

《Python超能学习手册》是作者5 年Python 编程教学成果的结晶，采用了布鲁姆教育目标来精心设计全书的结构和内容，同时还结合读者的认知水平和需求，在注重知识性的同时深度融入了趣味性，从做游戏的角度来激发读者学习编程的兴趣，聚焦于编程技能以及逻辑、计算和创新思维的培养与提升。 《Python超能学习手册》共3 个部分24 章，从积极正面的游戏（比如文字冒险类和图形类游戏）入手，以快速、有趣和目标为导向，着眼于帮助读者通过学习Python 编程来掌握高效率的底层思维框架，从而懂得如何规划、解决问题、沟通，如何培养逻辑思维、同理心、观察力、耐心、适应力、毅力和创造力等。此外，穿插于全书的术语、技巧提示、补充说明及编程挑战等，可以帮助读者进一步理解和应用各个知识点，也是本书很重要的特色之一。 《Python超能学习手册》适合作

《高等学校工程创新型“十二五”规划计算机教材》为教学团队教学成果。《数据结构实用教程（C版）》根据*高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的《高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范》编写，首先介绍了数据结构的核心基础知识——数据、数据类型、数据结构等基本概念和算法、算法的性能度量等知识，然后集中讨论了四种基本的数据结构——集合、线性表、树和图，同时介绍了栈、队列、串、数组以及广义表等数据结构，介绍了排序和查找的几种基础算法及实现（用C语言）。本书强调数据结构的工程应用，以模板的形式给出各种不同数据对象应用数据结构的多个实例，从而实现数据结构与工程应用的有机结合。本书可以作为高等院校计算机及相关专业学生的教材，也可供培训机构及自学者参考。

本书共分15章，从CATIA?V5R20基础入门讲起，以循序渐进的方式详细讲解了草图设计、零件设计、装配设计、工程图设计、创成式曲面设计、自由曲面设计、IMA曲面设计、钣金设计、自顶向下设计、渲染、有限元分析、模具设计、数控加工与编程和运动仿真与分析。书中配有大量的综合应用案例。本书讲解所使用的模型和应用案例均来自各行各业真实的产品。? 本书带1张多媒体教学，制作

《高等学校工程创新型“十二五”规划计算机教材》为优秀教学团队教学成果。《数据结构实用教程（C版）》根据*高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的《高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范》编写，首先介绍了数据结构的核心基础知识——数据、数据类型、数据结构等基本概念和算法、算法的性能度量等知识，然后集中讨论了四种基本的数据结构——集合、线性表、树和图，同时介绍了栈、队列、串、数组以及广义表等数据结构，最后介绍了排序和查找的几种基础算法及实现（用C语言）。本书强调数据结构的工程应用，以模板的形式给出各种不同数据对象应用数据结构的多个实例，从而实现数据结构与工程应用的有机结合。本书可以作为高等院校计算机及相关专业学生的教材，也可供培训机构及自学者参考。

《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》对多种生物视觉模型的起源及特点进行了分析，并详述了PN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PN与ICM模型为基础，全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。非常适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用。

《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》对多种生物视觉模型的起源及特点进行了分析，并详述了PN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PN与ICM模型为基础，全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。 《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。非常适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用。