机器人传感器是实现机器人及自身与外部环境进行信息交互的重要手段。通过搭载不同类型的传感器，机器人对其自身及周围环境进行检测，并对检测结果进行处理、分析、决策，然后选择合适的运动。本书按传感器基础篇、机器人传感器篇进行编排，全书共7章，前后呼应，循序渐进，由常用传感器到机器人传感器应用，逐步介绍了传感器的基础知识与检测技术、常用传感器、智能传感器、机器人常用传感器、工业机器人常用传感器、移动机器人常用传感器、机器人多传感器信息融合等内容。

本书以OpenCV-Python（thePythonAPIforOpenCV）为工具，以案例为载体，系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。本书从基础知识、基础案例、机器学习、深度学习和人脸识别5个方面对计算机视觉的相关知识点进行了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例，其中既有图像加密、指纹识别、车牌识别、缺陷检测等基于传统技术的计算机视觉经典案例，也有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例，还有表情识别、驾

本书是《看漫画学Python》的进阶版本，继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。本书总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、高级功能和调试功能；第2章讲解如何用Python绘图库Turtle绘制基本图形；第3章讲解Python的Qt库PyQt的基础知识和用法；第4章讲解如何用分词库实现分词，以及如何用词云库形成词云；第5章讲解如何用OpenCV库实现

本书分为四大部分：第1～6章，初步认识Java的基础语法及主流编程工具的使用；第7～11章，详解Java面向对象编程语言的语法、核心编程思想、基础API等；第12～17章，介绍使用Java进行高级应用开发所需的API和基础原理；第18、19章，介绍了Java8～Java17版本的新特性。本书核心内容基于目前企业应用最主流的Java8进行讲解，读者可以直接进阶到最近的长期支持版本Java17。本书遵循深入浅出的原则编写，既有生动活泼的生活化案例讲解，又有干货满满的源码级分析，可以让读者轻松领会Ja

本书是配合"微机原理与接口”"单片机原理与接口”等课程的教学和自学编写的实验指导书。本书系统地介绍了微机和单片机的实验台结构及实验开设，主要内容分为五篇：第一篇，微机及单片机通用系统板；第二篇，微机系统板；第三篇，单片机系统板；第四篇，微机原理与接口实验；第五篇，单片机原理与接口实验。书中提供了完整的参考程序和仿真电路，有助于学生提前预习，然后学生到实验室的实验台上完成硬件实验。另外，参考程序和仿真电路可以方便地移植到其他仿真平台和硬件平台。本书可以作为高等学校电气类、电子信息类、自动化类、计算

本书第1章从工业机器人坐标系概念入手，介绍了机器人TCP、工件坐标系的计算原理与ABB工业机器人坐标系指令/函数的使用；第2章介绍了工业机器人D-H模型及ABB工业机器人正向运动学的计算，帮助读者从理论层面了解工业机器人的运动机理；第3章详细介绍了ABB工业机器人编程（RAPID）的内核与应用技巧，以帮助读者深入了解ABB工业机器人的相关指令；第4～13章就ABB工业机器人的进阶应用功能做了介绍与实例讲解，其中包括MultiMove（多机协同）、RobotStudio在线编程、RobotStud

本书由浅入深地介绍了以AxureRP9为主要软件进行原型设计制作的方法。在讲解过程中，以知识点和实例的制作为主，同时配备了大量的AxureRP9的基础知识，为原型设计的制作打下基础。本书配套的多媒体教学资源包中不但提供了书中所有实例的源文件和素材，还提供了多媒体教学视频，以帮助读者迅速掌握使用AxureRP9进行原型设计制作的精髓。本书实例丰富、讲解细致，注重激发读者的学习兴趣和培养读者的动手能力，适合作为从事原型设计制作人员的参考手册。

本书系统地介绍了编译程序的设计原理及实现技术。在内容的组织上，本书强调知识的实用性，有机地结合了编译的基本理论与具体的实现技术，既注重理论的完整性，化繁为简，又将理论融于具体的实例中，化难为易，以达到准确、清楚地阐述相关概念和原理的目的。在具体内容的讲述中，思路清晰、条理分明，给出的示例丰富，实用性与连贯性强，可使读者全面、直观地认识编译的各个阶段。本书采用的算法全部由C语言描述，各章均附有习题，且附录中提供了习题解答。本书既可作为计算机本科专业学生的教材，又可作为计算机软件工程人员的参考资料。

推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源项目MicrosoftRecommenders介绍推荐系统的实践经验。读者可以基于本书提供的源代码，深入学习推荐算法的设计原理和实践方式，并可以基于本书从零开始快速搭建一个准确、高

全书共11章，主要内容包括：微型计算机系统导论，数值的表示和运算，存储器的分类和原理，软件开发工具的下载、安装和应用，指令集架构，中央处理单元的架构，协处理器的架构，汇编语言的程序设计和实现，中断与异常的原理和实现，C语言的程序设计和分析，以及异步串口原理和通信的实现。本书侧重于对构成微型计算机系统的硬件和软件要素原理的介绍，目的是使读者掌握设计与分析计算机系统硬件和软件要素的一般方法，这些分析方法对于基于其他架构的计算机系统或嵌入式系统同样适用。通过对C语言、汇编语言和机器指令三者之间关系的深