本书以掌握一定的Python语言基础为前提，通过10个典型的行业项目，其内容涵盖脏数据治理、回归预测、聚类画像、循环神经网络序列预测及工业视觉识别，实现从数据清洗到Web看板交付的全链路闭环与软硬一体化。本书注重理实一体与思政融入。

本书围绕Python编程与人工智能基础展开，以任务驱动、项目实战为核心，系统讲解从Python入门到数据分析的知识与技能。全书共包含9个项目，内容循序渐进，覆盖基础语法、分支与循环语句、序列与字典、函数、类与对象、文本处理、正则表达式、NumPy科学计算及Pandas数据分析等。本书突出实践应用，每个项目配套任务案例、

本教材适合职业院校计算机相关专业使用，根据河南省职教高考新课标编写，全书共10个章节，采用项目驱动教学模式，内容包括HTML5和CSS核心技术等知识，完全覆盖课程标准，适当拓展，注重实践能力和职业素养的培养。坚持项目驱动、贴近企业规范、打好实战基础导向的理念，为培养符合行业需求的开发人才打下坚实基础。

本书分为理论篇和实战篇。理论篇共9章，涵盖数据库基础知识、数据库设计、数据定义、数据更新、数据查询、数据视图、索引、数据库编程、数据库的安全管理等内容。实战篇共10个实战项目：实战项目1-8对应理论篇中相关章的实战演练；实战项目9和10为综合项目，深入讲解了实际应用中的数据库开发过程，包括需求分析、数据库设计、CRUD

本书共分为13章，包括分布式数据库系统概述、分布式数据库系统存储引擎、数据复制和数据分区、分布式数据库系统的查询处理和优化、分布式数据库系统的事务管理和并发控制、高可用性和容错技术、负载均衡和性能优化、分布式数据库系统的安全管理、主流的国产分布式数据库系统案例、面向金融应用的分布式数据库系统CBase、基于新硬件的分布

本书共分9章：第1章概述了数据结构的一些基本概念和术语，以及算法和算法分析的概念；第2章介绍线性表的逻辑结构和存储结构及运算实现；第3章介绍特殊线性表实例——栈和队列的定义及存储结构，以及应用实例；第4章介绍串的基本概念及基本操作应用；第5章介绍数组和广义表的定义及存储结构；第6章主要介绍树和二叉树的定义及基本术语，详

本书共分6章，主要包括Python的基础知识、认识人工智能、机器学习中的各种算法、各种深度神经网络、人工智能的迁移学习以及人工智能在各领域中的经典应用等内容。

本书包括大学计算机基础和人工智能导论两部分内容。大学计算机基础的内容，以全国计算机等级考试大纲考核要求为依据，以“筑牢基础，聚力实践，赋能未来”为核心理念，系统讲解六大核心模块：计算机基础知识、Windows10操作系统、MS-Office办公软件(字处理、电子表格、演示文稿)、计算机网络及人工智能的基础知识。内容对标

本教材涵盖了Python编程基础和人工智能应用的全面知识体系。从Python语言的基本认识开始，逐步深入到语法元素、程序控制、数据类型、函数、类、文件操作和库的使用等编程核心内容。在人工智能应用部分，教材详细介绍了数据预处理、机器学习、深度学习和大模型等领域的知识和实践案例。每个项目配有相应案例，包括模拟超市收银系统、

全书共包含14章，内容包括计算机基础、C语言编程基础、顺序结构、选择结构、循环结构、函数、数组、指针、用户自定义类型、动态内存分配与链表、文件输入输出、预处理命令、多文件程序和综合项目开发。全书以“知识、能力、程序结构”三条相互支撑的主线贯穿，注重编程规范与实践，帮助学生建立模块化编程思想，引导学生掌握现代大型项目开发