全书分为上下两篇：上篇为自动控制元件实验基础，系统讲解直流电机、变压器、步进电机、交流伺服电机、无刷直流电机、磁悬浮电机的结构、工作原理、运行特性、关键技术参数与控制方法，涵盖无刷直流电机无位置传感器控制、磁悬浮轴承原理等相关理论知识，为实验开展夯实理论基础；下篇为自动控制元件实验技术，介绍实验基本要求与实验装置参数，

全书共由10章组成，内容涵盖Python数据分析建模编程基础，数据预处理与分析，机器学习建模方法3个主题。Python数据分析建模编程基础部分第1章-第2章，数据预处理与分析部分第3章-第5章，机器学习建模方法部分第6章-第10章。

本书是一部面向非数据科学专业本科生编写的通识教材，全书围绕“数据如何改变人们认识世界和作出决策的方式”这一核心问题，系统介绍了大数据时代的基本概念、思维方式、实践逻辑与现实应用。本书立足数字社会发展背景，注重培养学生的数据意识、数据思维、数据驱动决策能力，以及数字时代的规则意识与责任意识，帮助学生理解大数据是什么、为什

本书旨在系统阐述高质量数据集的构建理念、方法与实践，内容包括高质量数据集的内涵价值、高质量数据集的核心要素、高质量数据集的建设流程、高质量数据集的安全合规、高质量数据集的场景应用、挑战与应对、高质量数据集的趋势思考等。本书的编写强调系统性、前沿性与实用性。内容不仅涵盖数据分类、治理体系与合规政策等管理视角的论述，也包含

全书分为三部分共19章，第一部分内容包括大数据的概论、架构、采集及预处理、存储、分析与挖掘、可视化和应用；第二部分内容包括人工智能概论、机器学习、深度学习、人工智能应用、大模型、AIGC应用与实践；第三部分内容包括Python的概述、语法基础、列表与字典、控制结构、文件与数据库、常用类库。 本书内容全面、讲解通俗易懂，

本书聚焦数据价值化与可衡量路径探索核心命题，系统搭建数据要素化的理论框架与实践体系。理论篇立足国内外实践前沿，界定数据要素化的内涵定义、核心任务与发展阶段，详细阐释算力网络、可信数据空间等新型基础设施，人工智能、区块链等关键技术支撑，以及数据要素场景落地、市场体系构建与监管安全保障等核心内容。实践篇以数据资产化四大路径

本书介绍了大数据的概念、大数据技术基础、大数据应用、大数据思维等内容，包括大数据概述、Hadoop生态体系、大数据应用场景、大数据安全、大数据伦理以及数据开放共享等，还介绍了大数据交易、大数据治理等内容。本书为大数据技术的通识教材，旨在让读者能够了解大数据的基本概念、技术、应用场景和Hadoop生态体系，为建立数据思维

本书立足数据要素产业发展实际，紧密围绕数据采集与预处理这一大数据分析领域的核心技能，系统融入了人工智能（AI）技术。本书面向数据采集工程师、数据分析师等岗位，突出实操能力和项目落地。本书从导论、Python及相关编程工具、网络调查数据采集、网页数据采集与处理、数据库数据抽取与处理、数据预处理技术基础、数据预处理技术进阶

本书以大数据分析技术及其应用为主线，系统构建了从理论奠基、技术实战到智能应用的完整知识体系。全书分为三篇共九章，涵盖大数据理论基础、Python数据分析与智能数据处理三大模块。各模块以案例驱动的方式，将理论知识与实践操作深度融合，帮助读者掌握从数据获取、数据处理、数据分析到智能展示与发布的全流程技能。

本书共11章，分为三大核心板块。协议篇(第1-5章)详解ModbusRTU协议特性，搭配调试实操，帮助读者掌握设备独立调试能力；开发篇(第6-9章)分步讲解协议栈移植流程，结合项目实践，助力读者自主完成嵌入式工程移植开发；源码解析篇(第10章和第11章)以通俗语言、流程图文拆解主从站通信源码，深度剖析协议原理。