《MySQL数据库应用案例课堂（第2版）》是针对零基础读者研发的MySQL入门教材，侧重案例实训，并提供扫描二维码来讲解当前热点案例。《MySQL数据库应用案例课堂（第2版）》分为21章，内容包括MySQL基础知识，安装与配置MySQL环境，操作数据库，创建、修改和删除数据表，数据类型与运算符，索引的操作，插入、更新与删除数据记录，视图的操作，MySQL系统函数，精通数据的查询，存储过程与存储函数，MySQL触发器，MySQL用户权限管理，数据备份与还原，管理MySQL日志，MySQL的性能优化

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。本书是在原有第三版基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分十四章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于**轨迹规划的滑模控制

本书基于儿童的社会发展与社会教育的需要，对学前儿童社会教育特色活动设计问题进行了系统阐述，以儿童发展为目标，以特色活动为抓手，以幼儿园社会教育为纲领，结合幼儿教育理论和幼儿园教育教学经验，对幼儿园开展社会教育特色活动进行了较为全面、系统的论述。本书分为理论篇和实践篇，其中理论篇着重论述学前儿童社会教育的基础理论和知识，主要围绕学前儿童社会教育特色活动的设计与实施、学前儿童公民—道德教育活动、学前儿童自我发展教育活动、学前儿童人际交往教育活动、学前儿童情绪情感教育活动、学前儿童社会教育特色思政课程

本书对并行编程过程中的相关基本概念、原理、技术、方法进行详细讲解，以时下流行的Java语言为基础，主要针对基于共享内存的并行编程方法，内容涉及并行编程基本概念、线程创建和管理、同步和异步编程、线程协作、自定义并发类等内容。本书在讲解相关原理和技术的同时，使用大量实例进行演示，力求做到知识点明白透彻。本书内容先进、结构合理、讲解详尽、例题丰富，适合作为高等院校本科生和研究生的教材，是高等院校师生和IT领域在职人员学习并行编程技术的理想教材和工具书，也可作为高性能计算技术人员的自修参考用书。

本书从学科概述、文献指南、学科建制三个方面，反映国际科技史学科发展的全貌。“学科概述”收入国际著名科学史家、技术史家、医学史家、中国科技史家对于本学科发展的历史概述。“文献指南”按照通史、专科史、断代史和国别史、专题研究、中国科技史五大研究主题，分类介绍本研究主题的入门文献、经典文献以及**文献。“学科建制”按照杂志、学会、国际会议、学位设置、奖励、科学史家小传介绍国际上重要的杂志、会议、研究机构、学术奖励以及重要的科学史家。本书的读者对象是科技史界的所有学者以及对科技史感兴趣的读者。

这本小书不讲高深理论，用简单实用的演讲方法、具体的演讲技巧，帮助你从构思到讲演，从台下到台上，提升演讲能力，掌握演讲方法，像专业人士那样做演讲、做展示，让你的下一次演讲更精彩。

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考

《突破平面Maya灯光材质渲染剖析(第2版)》是一本主讲如何使用中文版Maya2023软件进行三维动画场景制作的技术书籍。《突破平面Maya灯光材质渲染剖析(第2版)》共10章，在章节的结构设计上遵循“由简至难，循序渐进”的原则进行写作。本书结构清晰、案例典型、通俗易懂，主要讲解云层、海洋、雾效、光影、卡通等特效的制作方法，各章均添加了相对应的技术专题内容，详细阐述了案例的制作原理及操作步骤，注重提升读者的软件实际操作能力。另外，本书附带的教学资源内容丰富，包括本书所有实例的工程文件、贴图文件和

基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长，本书从医学科研中的实际问题出发，以案例的形式深入浅出地介绍医学数据挖掘技术，包括决策树模型、支持向量机、随机森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等，并详细介绍数据挖掘软件（SPSS、SAS和R等）的操作步骤，重点突出实用性和可操作性，以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。本书第1版自出版以来，得到了广大医学生和医学工作者的肯定，被很多医学类院校选用为数据挖掘类课程教材。考虑近年来新的医学数据挖掘方法层出不穷，并在临床医学和基础医学研究中有潜在的