學習操作系統(tǒng)的最佳途徑是理論與實踐相結(jié)合。本書作為操作系統(tǒng)實驗課程教材，基于開放原子開源基金會(OpenAtomFoundation)孵化及運營的開源項目OpenHarmony操作系統(tǒng)內(nèi)核平臺，系統(tǒng)闡述了OpenHarmony的設(shè)計原理，并精心設(shè)計了9個實驗?zāi)�塊。這9個實驗?zāi)�塊涵蓋了計算機操作系統(tǒng)的核心工作原理機制及應(yīng)

本書以實踐教學為核心，系統(tǒng)講解了信息技術(shù)的基礎(chǔ)知識與核心技能。全書采用“案例驅(qū)動”的教學模式，將理論知識融入實踐操作中，讀者通過動手實踐掌握關(guān)鍵技能。全書共5章，主要內(nèi)容包括計算機與信息技術(shù)、Windows操作系統(tǒng)、文字處理軟件、電子表格軟件、演示文稿軟件。每個實驗項目都設(shè)有實驗?zāi)康�，配有豐富的案例，詳細的實驗步驟，幫

本書是進行嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的入門教材，按照嵌入式系統(tǒng)學習的規(guī)律將內(nèi)容分為嵌入式操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、ARM體系結(jié)構(gòu)和指令系統(tǒng)及嵌入式系統(tǒng)實驗三大部分。書中以北京博創(chuàng)智聯(lián)科技有限公司的IMX6實驗箱為實驗平臺設(shè)計了相關(guān)實驗內(nèi)容，覆蓋了該實驗箱所提供的所有功能。本書還對Android系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境的搭建進行了描述，感興趣的讀者可以利用

本書基于工業(yè)機器人主流方案設(shè)計和仿真驗證軟件RobotStudio6.08，講解了工業(yè)機器人仿真B備的知識和技能。全書共設(shè)計了7個典型項目，包括工業(yè)機器人離線編程與仿真基礎(chǔ)知識、搬運工作站離線編程與仿真、碼垛工作站離線編程與仿真、分揀工作站離線編程與仿真、裝配工作站離線編程與仿真、噴涂工作站離線編程與仿真和寫字工作站離

本書從理論基礎(chǔ)出發(fā),全面闡述了面向遙感場景的復雜影像智能解譯的基本理論和前沿方法。全書共4篇16章。第1篇（第1章至第3章）概述遙感復雜影像解譯的理論基礎(chǔ),旨在為讀者構(gòu)建一個宏觀的認知框架。第2篇（第4章至第8章）深入探討高光譜影像地物分類,內(nèi)容從理論背景、原理分析到實驗操作和仿真,全面展示前沿技術(shù)。第3篇（第9章至第

本書以簡潔的語言和通俗易懂的示例，由淺入深、循序漸進地介紹了Python程序設(shè)計知識及其在數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用，讓讀者能夠較為系統(tǒng)地掌握Python程序設(shè)計的理論和Python數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用。 全書共10章，具體內(nèi)容包括：Python概述，Python語言基礎(chǔ)，Python程序流程控制，序列數(shù)據(jù)類型，函數(shù)，面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)

本書詳細介紹了Python語言的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用實踐，分為基礎(chǔ)篇和案例篇，共14章�；�礎(chǔ)篇主要講解Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、面向?qū)ο�、字符串、異常處理、文件與文件夾、模塊與包等核心知識，為讀者奠定Python語言編程的良好基礎(chǔ)；案例篇通過游戲設(shè)計與開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、機器學習等實踐項目，提升讀

本書以數(shù)據(jù)庫工程師五項核心工作任務(wù)(即設(shè)計、實現(xiàn)、應(yīng)用、優(yōu)化、管理)為主線，在企業(yè)真實項目的基礎(chǔ)上，設(shè)計了五個不同數(shù)據(jù)載體的教學項目，涵蓋了數(shù)據(jù)庫的安裝與配置、數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與實現(xiàn)、數(shù)據(jù)庫編程、數(shù)據(jù)庫的安全性與可靠性、數(shù)據(jù)庫的管理與優(yōu)化等內(nèi)容。項目采用任務(wù)驅(qū)動的教學方式，共設(shè)計了20個任務(wù)，并配套有相應(yīng)的

本書計算機已經(jīng)成為信息化建設(shè)的必然，計算機信息的研究、開發(fā)、維護及管理該領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)越來越受到社會各界高度的重視。計算機信息已成為計算機相關(guān)專業(yè)學生學習的一門重要課程，也是從事計算機軟件信息維護及管理專業(yè)人員應(yīng)該掌握的重要知識。

傳統(tǒng)的控制圖多數(shù)是在已知過程分布的假設(shè)下構(gòu)建的，這種控制圖被稱為參數(shù)控制圖。然而，在實際應(yīng)用中，大多數(shù)過程因為其數(shù)據(jù)的復雜性導致它們的精確分布往往難以確定。當預先指定的參數(shù)分布無效時，參數(shù)控制圖的結(jié)果將不再可靠。為了解決這個問題，通�？紤]非參數(shù)或穩(wěn)健的控制圖。非參數(shù)控制圖在監(jiān)測各種非正態(tài)和復雜過程中非常有效。近年來對非