本书共三篇13章。基础篇(第1-6章)详细讲解Python语言基础，包括其发展历程、特点、语法规则、程序控制结构、字符串处理、函数与模块的运用及组合数据类型的操作，为后续学习奠定坚实基础。进阶篇(第7-9章)深入探讨面向对象编程、文件的读写与操作及网络编程，使读者能够深入地理解并运用Python的高级特性。应用篇(第1

本书分为两大部分，第一部分介绍Python语言的基础知识，包括程序控制结构、序列数据结构、函数和文件等基础内容；第二部分介绍数据分析方法及其应用，主要包括Numpy科学计算、Pandas数据分析和数据可视化。内容的组织和编排注重文科专业学生的认知规律，循序渐进，代码步骤清晰、注释详细，方便学生学习；每章除了有讲解各知识

本书共12章，主要内容包括Java语言的基础知识、Java的常用开发工具、Java语言的基础语法、Java技术核心、Java语言的异常处理、Java语言的图形用户界面组件、数据库编程、流与文件、多线程以及网络编程知识。通过2个实践项目的练习，使学生能够在掌握基本理论知识的同时，提高综合应用实践能力。

本书共有9章。第1章讲述了Blazor相关的开发基础。第2章讲述了Blazor相关的开发工具以及数据库和调试相关的技术。第3章讲述了Blazor相关的开发理论。第4章讲述了Blazor的组件开发机制。本章阐述了组件的生命周期、组件参数、级联组件、组件事件机制、组件模板、动态组件等。第5章讲述了Blazor的数据访问技术

本书共12章，首先第1章和第2章详细介绍了DeepSeek和豆包的特点以及基础操作方法，让读者能更好地了解和使用DeepSeek和豆包；接着第3章到第8章分别介绍了DeepSeek和豆包在学习成长、职场工作和教育法律、自媒体电商、创意生成和日常旅行等方面的实际案例，确保读者能够掌握DeepSeek和豆包在各领域的实际应

本书系统构建了仿生机器人研发的理论框架与技术体系，通过基础理论、核心技术到工程实践的全方位解析，为读者呈现生物灵感与智能技术协同创新的完整知识图谱。全书分为三大知识模块，第一部分“仿生机器人基础理论”从生物运动机理出发，深入剖析仿生机构学原理，建立生物运动模型与机器人动力学映射关系。第二部分“人工智能驱动技术”聚焦深度

本书针对智能解译的几个典型任务：图像分类和语义分割、典型地物要素的提取、变化发现、三维点云的自动化智能解译，系统介绍了一系列特征工程和机器学习方法，对不同思路进行了分析，并着重介绍人机智能、质量控制等重要问题和解决方案。

本书详细探讨了人工智能的基础知识，包括数学基础、逻辑与算法、数据结构与处理等，为读者理解更高级的人工智能技术打下坚实的基础。在核心技术章节中，深入讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，并通过案例分析，让读者了解这些技术在实际中的应用。同时，本书还探讨了人工智能在不同领域的应用，如智能机器人、计算机视觉、医疗

全书共10章，从三个维度介绍机器人操作系统(ROS)的原理及应用，包括基础知识(ROS简介、机器人简介、ROS的结构)，训练技能(ROS的基本操作、ROS的常用工具、机器人的SLAM与导航)，应用融合(机器人的视觉识别、机器人的语音识别、ROS中的Gazebo仿真、ROS的愿景——ROS2)。全书代码示例采用C++和P

本书聚焦机器学习在多领域的跨域融合应用，系统梳理了无人系统(无人船、无人机、无人车)、脑电信号、材料科学三大领域的技术逻辑与关联。在内容上，首先阐述机器学习算法基础与数据处理方法，然后分领域深入分析无人船智能感知、无人机自主控制、无人车安全驾驶、脑电信号解码、材料性能预测等核心技术，最后分析跨域共性瓶颈与多域融合案例。