本書采用項目導向、任務(wù)驅(qū)動的方式，著眼于實踐應(yīng)用，以企業(yè)真實案例為基礎(chǔ)，采用紙質(zhì)教材電子活頁的形式，全面、系統(tǒng)地介紹WindowsServer2016網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)在企業(yè)中的應(yīng)用。本書包含13個項目，主要內(nèi)容包括認識網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)、規(guī)劃與安裝WindowsServer2016、部署與管理ActiveDirectory域服務(wù)

本書介紹了Python語言的基礎(chǔ)知識，以及使用Python語言開發(fā)的應(yīng)用實例。全面覆蓋計算機等級考試二級Python語言的知識范圍，具體內(nèi)容包括程序設(shè)計導論、Python語言基礎(chǔ)、程序流程控制、函數(shù)和代碼復用、組合數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)、輸入輸出和文件處理、數(shù)值和日期處理、字符串和文本處理、面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計、模塊化程序設(shè)

本書闡述傳感器在科學技術(shù)迅猛發(fā)展的信息時代是信息技術(shù)發(fā)展的重要支撐，其原理的深入理解與技術(shù)的不斷創(chuàng)新是推動科技進步的關(guān)鍵力量。詳細介紹了傳感器的基礎(chǔ)理論、各類傳感器以及傳感器技術(shù)基礎(chǔ)。

本書以全國職業(yè)院校技能大賽高職組“機器人系統(tǒng)集成應(yīng)用技術(shù)”賽項競賽內(nèi)容為主線，全書共分為4個教學模塊，主要內(nèi)容包括：工業(yè)機器人系統(tǒng)集成概述、基于PQArt的工業(yè)機器人系統(tǒng)集成仿真、工業(yè)機器人集成系統(tǒng)程序開發(fā)、工業(yè)機器人集成系統(tǒng)案例分析。

本書內(nèi)容簡潔、直觀、實用，強調(diào)計算思維能力和并行編程技巧。本書主要分為四個部分：第一部分介紹異構(gòu)并行計算編程的基礎(chǔ)概念，包括數(shù)據(jù)并行化、GPU架構(gòu)、CUDA編程及程序性能優(yōu)化方法等內(nèi)容；第二部分介紹并行模式，包括卷積、模板、并行直方圖、歸約、前綴和、歸并等內(nèi)容；第三部分介紹高級模式及應(yīng)用，包括排序、稀疏矩陣計算、圖遍歷

本書內(nèi)容共分為6個項目，包括草圖繪制、零件設(shè)計、曲線與曲面設(shè)計、裝配建模、工程圖創(chuàng)建、鈑金建模。本書以企業(yè)設(shè)計項目為載體，將相關(guān)知識融入任務(wù)，并借助任務(wù)的具體操作步驟來說明三維設(shè)計的主要思路、相關(guān)建模方法和技巧。

本書第一主編趙波，中北大學計算機科學與技術(shù)專業(yè)，計算機網(wǎng)絡(luò)專業(yè)方向?qū)嶒瀻�，運城市財經(jīng)學校計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)教師，主編《網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)》校內(nèi)教材及實訓指導書。網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)課程是計算機網(wǎng)絡(luò)專業(yè)的核心課程。本書重點介紹WindowsServer2022操作系統(tǒng)的應(yīng)用及管理、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的設(shè)置與管理等知識，包括WindowsSer

AfterEffects是一款強大的視頻后期處理軟件。憑借其豐富的功能和出色的性能，AfterEffects已經(jīng)成為特效合成師和影視后期人員的必備工具�！禔fterEffects影視后期特效合成制作案例教程》分10章講解了AfterEffects在特效合成制作方面的基本操作和核心功能。其中第2章至第9章通過多個實用案例

本書主要介紹計算機的基本組成和工作原理。本書首先介紹了計算機的基本構(gòu)成，包括硬件、軟件、操作系統(tǒng)等。接著，深入闡述了計算機內(nèi)部的各個組成部分，如中央處理器、內(nèi)存、輸入輸出系統(tǒng)等的工作原理和相互之間的聯(lián)系。此外，本書還介紹了計算機的性能指標和性能優(yōu)化等方面的知識，對于計算機專業(yè)的學生和從業(yè)者來說非常有價值。通過學習《計算

本書主要介紹了云端存儲的安全去重和完整性驗證技術(shù)。對國內(nèi)外在云端數(shù)據(jù)安全保護方面的研究成果進行了總結(jié)，從安全去重、完整性驗證等2個方面進行了詳細的闡述，指出了這兩個方面所面臨的挑戰(zhàn)和未來的研究方向。內(nèi)容范圍包括支持塊級去重的數(shù)據(jù)安全共享方法、支持跨網(wǎng)絡(luò)域的安全去重方法、基于自編碼的安全去重方法、基于標簽聚類的安全去重方