本書以一名職場新人的工作經(jīng)歷為主線，系統(tǒng)性地介紹計算機(jī)組裝與維護(hù)的基礎(chǔ)知識。根據(jù)崗位工作流程與教學(xué)認(rèn)知過程的特點(diǎn)，本書將相關(guān)知識體系分解為8個學(xué)習(xí)項目和16個實訓(xùn)任務(wù)，并分別創(chuàng)設(shè)對應(yīng)的職業(yè)場景，將知識點(diǎn)融入到崗位實踐當(dāng)中，同時保持學(xué)習(xí)的連貫性和知識的實用性。本書內(nèi)容詳實、條理清晰、通俗易懂，與職業(yè)應(yīng)用緊密結(jié)合，并配有豐

本書系統(tǒng)地介紹了計算機(jī)的基本組成原理和內(nèi)部工作機(jī)制，以及計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的基本概念、基本結(jié)構(gòu)和基本分析方法。全書由9章組成：?第1章介紹計算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基本概念；第2章介紹計算機(jī)中數(shù)據(jù)的機(jī)器層次表示；第3章介紹計算機(jī)的指令系統(tǒng)；第4章介紹計算機(jī)中的運(yùn)算方法和運(yùn)算器，第5章介紹主存儲器；第6章介紹多級存儲系統(tǒng)的設(shè)計；第7章

本書主要內(nèi)容有4個部分：1．一元微積分基礎(chǔ)，包括：函數(shù)、極限與連續(xù)，一元函數(shù)微分學(xué)及其應(yīng)用，一元函數(shù)積分學(xué)。2．線性代數(shù)基礎(chǔ)：行列式與矩陣、線性方程組。3．概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)：概率論基本概念、隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征、方差及其性質(zhì)、數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識。4．離散數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：集合與關(guān)系，圖論，數(shù)理邏輯初步。

本書由2017年圖靈獎的兩位得主撰寫，是計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，每年被超過40000名學(xué)生使用。新版的主要更新是在每章中添加了關(guān)于DSA的內(nèi)容，并更新了所有實例，使全書更加與時俱進(jìn)，滿足學(xué)生和讀者的新需求。

本書從環(huán)境的搭建和Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法講起，逐步深入到計算機(jī)視覺項目的實戰(zhàn)，重點(diǎn)介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Tensorflow2.X和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)知識并有更深入的了解。本書分為10章，涵蓋的主要內(nèi)容有Anaconda環(huán)境配置、Ju

本書將技術(shù)按應(yīng)用領(lǐng)域及特性分為高效冷源技術(shù)、高效冷卻/散熱技術(shù)、高效供配電技術(shù)、高效存儲技術(shù)、高效數(shù)據(jù)處理設(shè)備技術(shù)、模塊化解決方案技術(shù)、數(shù)據(jù)中心智能控制與運(yùn)維管理技術(shù)、可再生能源與資源回收利用技術(shù)8類，分別介紹了各技術(shù)的原理、功能特性及應(yīng)用案例，并在此基礎(chǔ)上介紹了綠色數(shù)據(jù)中心先進(jìn)適用技術(shù)綜合應(yīng)用實踐情況。

本書設(shè)有8個項目，包括初識計算機(jī)、認(rèn)識常見計算機(jī)組件、成就裝機(jī)大師、安裝操作系統(tǒng)、計算機(jī)維修服務(wù)及常見故障處理、認(rèn)識常見硬件維修工具、主板開機(jī)電路分析及故障檢測、主板南北橋供電電路分析及故障檢修。

本書以當(dāng)前主流微型計算機(jī)技術(shù)為背景,以建立系統(tǒng)級的整機(jī)概念為目的,深入介紹計算機(jī)各功能子系統(tǒng)的邏輯組成和工作機(jī)制。全書共6章,主要包括計算機(jī)的基本概念、發(fā)展歷程和系統(tǒng)的硬件、軟件組織及計算機(jī)相關(guān)的性能指標(biāo),數(shù)據(jù)信息的表示、運(yùn)算和校驗方法,CPU的一般模型、指令系統(tǒng)和x86架構(gòu)、MIPS32架構(gòu)簡易CPU的設(shè)計,存儲子系

本書從機(jī)器學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺處理實踐出發(fā),通過案例介紹了計算機(jī)視覺處理相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù),包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、特征選擇與降維、典型機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)與圖像識別、AI開放云平臺及移動端應(yīng)用等技術(shù);詳細(xì)介紹了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺處理技術(shù)和算法,并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、A

本書是《Python編程基礎(chǔ)及應(yīng)用》（陳波、劉慧君主編）的配套實驗教材。為方便教學(xué)過程的組織和讀者的實踐練習(xí)，本書按照理論教材的內(nèi)容體系和順序提供了由淺入深的18個基礎(chǔ)實驗以及6個綜合實驗。其中，每個實驗又由多個獨(dú)立或相互關(guān)聯(lián)的，逐次遞進(jìn)的小項目構(gòu)成，全書共包含約90個實踐案例�？紤]到初學(xué)者的一般學(xué)習(xí)規(guī)律，本書中的多數(shù)