本书的知识体系可从密切相关的5个层面体现:有限自动机、正规表达式与正规语言;上下文无关文法、下推自动机与上下文无关语言;经典分析文法及相关自动机;图灵机与递归可枚举语言;计算理论初步知识。

本书相较于第1版在内容上进行了多方面的修订，以更好地适应计算机技术发展与教学实际需求。本书系统介绍计算机的基本组成与工作原理。全书共9章，包括计算机系统概论、计算机中信息的表示方法、运算方法和运算部件、存储系统、指令系统、中央处理器、总线系统、计算机的外部设备和输入输出系统。本书延续循序渐进、深入浅出的编写风格，大幅增

本书共7章,主要内容包括:计算机安全基础、密码学基础、认证理论和技术、软件安全、网络安全、操作系统安全、数据库系统安全。

本书系统阐述了基于MWORKS的计算机视觉核心理论与常用技术，涵盖图像的表示与读写、基本运算、形态学分析、图像去噪及增强、图像复原、图像分割，以及基于深度学习的图像识别与目标检测等关键主题。通过大量代码实例与示例图，帮助读者直观理解从基础原理到实际应用的整个技术流程。全书重点突出，理论与实践的紧密结合，既展示了经典的图

本书系统地讲解了机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识和技术，首先讲解机器视觉概述、图像处理基础；然后再以MATLAB为软件讲解其基础、图像预处理、图像分割、特征提取、形态学、模板匹配等知识和技能，并将具体的案例贯穿于各个核心知识点中；接下来结合工程界的广泛应用，讲解相机标定、3D视觉技术；最后，讲解MATLAB/C++

本书介绍了计算机组装与维护的相关知识，包括硬件组装与选购、系统安装与应用、系统维护与故障排除3个模块，共10个项目、35个工作任务。其中，模块一介绍计算机的核心硬件；模块二围绕“如何安装操作系统”进行介绍；模块三介绍计算机硬件及软件故障的分析思路及解决方法，并重点介绍如何分析和处理网络故障。

《计算机视觉:YOLO目标检测原理与实践》详细介绍YOLO目标检测核心技术与前沿进展，涵盖基础概念、主流算法框架及其实际应用场景。《计算机视觉:YOLO目标检测原理与实践》分为3部分，共10章。基础理论部分（第1～3章）：介绍目标检测的核心概念、评估指标与公开数据集，常用的深度学习框架及其目标检测开发环境的搭建与使用，

本书共分12章，内容包括2026年大赛通知、大赛章程、大赛组委会、大赛内容与分类、赛事级别与作品上推方案、国赛承办单位与管理、参赛要求、奖项设置、违规作品处理、作品评比与评比委员规范、特色作品研讨，以及2024年获奖概况与获奖作品选登。

本书根据中等职业学校计算机组成与维护专业课程教学大纲编写，与教材大纲密切联系，严格贯彻教材大纲要求。全书结构清晰，内容丰富，每个章节都包含详细的知识点讲解，帮助学生更好地理解和掌握教材内容。同时，书中还配备了大量的例题和练习题，有利于教师组织课堂教学和课后测试评价，有利于学生充分预习、理解知识、熟知题型、反馈所学，有利

全书涵盖信息安全基础、密码技术、身份认证与访问控制技术、网络安全、系统安全、应用安全、数据安全等多个方面的内容。书中每个项目均配有相应习题，可供读者练习与巩固。