本书首先对交互设计的理论问题与方法进行研究，包括交互设计的概念界定、设计宗旨、发展历程、设计理论基础、过程与方法以及情感的运用等。然后对交互设计各个应用领域进行了研究分析，包括在App界面中的应用、日常生活中的应用、文化艺术发展中的应用等。后对交互设计未来发展趋势做了分析研究，以此为窗口，透析未来交互设计的发展。总的来说，本书以实践为主，结合理论分析，内容丰富新颖，结构合理，适合交互设计的学习者阅读。

办公软件应用是大多数职场人士应具备的通用职业素养。图书按照“内容项目化、体例模块化”理念，充分适应“项目教学”“任务驱动”“案例教学”等行动导向教学方法，以真实工作的综合性项目、典型工作任务、案例等为载体，介绍了图文编排、数据处理、演示文稿设计的方法和技巧。本书内容设置六个情境化项目，项目一和二为文字格式、段落设置、图形图像处理和混合排版、艺术字使用、页面设置、邮件合并、表格制作、审阅校订等，项目三和四为数据表格基本操作、函数应用、表格美化、图表制作、排序筛选等。最后两个项目介绍演示文稿的主题设

"本书具有立足于系统、面向应用、实用性强、适用面广等特点。全书共有８章：第１章概论，第２章计算机中的数据表示，第３章运算方法和运算器、第５章指令系统、第６章中央处理器子系统、第７章输入／输出设备，第４章存储子系统、第８章输入／输出技术。在计算机组成原理的课程教学当中，学生不仅应该掌握计算机的组成，更要理解指令的执行过程。另外，计算机组成原理的学习不仅仅是硬件上的设计与分析，还应该包括数据在计算机中的表示、运算和存储。因此，计算机组成原理的课程教材，既要内容更新，也要注意重点应放在学以致用上。

本书共七章，内容包括：人工智能技术、人工智能中的自动推理技术研究、人工智能中的机器学习技术研究、人工智能技术发展的伦理困境、人工智能技术对教育变革的英影响研究等。

本书共分为五章：第一章为性能测试基础，详细介绍了入门学习性能测试、性能测试的相关概念，性能测试的指标；第二章为性能测试工具使用，重点讲解企业中最流性能测试工具JMeter，用JMeter实战编写项目接口测试脚本，并进行性能测试转换，以及DDT数据驱动性能测试；第三章为性能场景设计与模型设计，重点讲解性能测试场景、负载测试场景、压力测试场景、有时间规律场景、面向目标场景、混合场景；第四章为性能监控与执行；第五章为服务器性能分析与调优，重点分析了网络、硬件、操作系统、中间件、服务、数据库、容器等内容

"本教材按照任务驱动理念，以Java程序开发工程师岗位职业能力为主线，将Java理论知识有机分解为7个典型项目和29个工作任务，实现理论知识与任务情景的有机融合。本教材基于工作过程作为建设基础，以学生信息管理系统为主线作为教材设计思路，详细介绍了使用Java技术开发学生信息管理系统的过程和方法。学生通过该教材指导进行实践操作后具备较好的项目开发能力，能为学生后续课程学习及毕业就业打下坚实的基础。 本教材内容丰富，案例详实，将理论学习与技能训练有机结合，融教、学、练于一体，通过案例教学、任务驱动

"本书共分为六个项目，主要内容包括：智能生产线与柔性制造认知，智能生产线的关键技术，智能工业机器人工作站系统，自动化生产线的调试、面向数字孪生的智能虚拟生产线与调试系统设计和多维指标约束下智能生产线调度模型与优化设计等，每个项目都由不同的任务组成。从智能制造的基本概念、常见智能制造装备的调试与应用、智能制造生产线的综合应用等方面，通过项目导向、任务驱动的教学方法力争使读者掌握智能生产线的安装与调试及应用等技能。按照基于项目工程教学方法，将生产线划分成若干相对独立又相互联系的生产单元，把每个单元的

"本书共分为12个项目，主要内容：C语言概述，认识C语言开发的学生信息管理系统；C语言编程基础，开发学生信息管理系统前的准备；C语言顺序结构程序设计，学生信息管理系统的顺序结构应用；C语言选择结构程序设计，学生信息管理系统的选择结构应用；C语言循环结构程序设计，学生信息管理系统的循环结构应用；数组，学生信息管理系统的数组应用；指针，学生信息管理系统的指针应用；函数，学生信息管理系统的函数应用；自定义数据类型，学生信息管理系统中的自定义数据类型的应用；预处理命令，学生信息管理系统的预处理命令使用；

"本书共分为14章，覆盖了初识Java、Java编程基础、数组、类与对象、类的继承、接口、内部类与异常类、常用实用类、I/O流、Java多线程机制、JDBC数据库编程、泛型与集合、图形用户界面、综合项目实训等内容。本书每一章节设有学习目标，本章小结和对应习题，有上机实验的章节设计配套上机习题。每个章节有对应案例的源代码、习题答案和配套PPT。书中的知识点由浅入深、由易到难，适合初学者、零基础学习者在逐步深入的学习过程中，慢慢体会和领悟到Java程序开发的乐趣，激发学生的学习兴趣。 本书适合作为

"深度学习是将机器人性化的重要途径。研究人员可以使用PyTorchLightning构建自己的深度学习模型，而无须书写冗长的样板代码。本书将帮助读者最大限度地提高深度学习项目的生产率，同时确保从模型制定到具体实施的充分灵活性。 本书提供了实现PyTorchLightning模型及其相关思想的实践方法，这些方法将允许读者在较短时间内启动、运行及部署模型。读者将学习如何在云平台上配置PyTorchLightning，了解其体系结构组件，并探索如何对这些体系结构组件进行配置以构建各种行业的解决方案。