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Java程序设计实用教程
本书从初学者的角度由浅入深地详细介绍了Java语言开发中用到的重要知识点。全书共11章，介绍了Java集成开发环境的搭建及其运行机制、语言基础、面向对象编程思想，通过丰富翔实的典型例子，帮助初学者理解多线程、常用API、集合、I/O流、GUI、网络编程及数据库编程等面向对象的抽象概念。本书对JDK 7及JDK 8中的新内容也进行了介绍。 本书的内容和组织方式立足于高校教材的要求，既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Java技术基础的培训教材。
SQL Server 2019实用教程（升级版·微课版）
本书是根据教育部提出的高等学校计算机基础教学三层次要求组织编写的，主要讲述大型数据库管理系统SQL Server 2019的功能、操作和实用开发技术。 全书以SQL Server 2019为平台，通过一个贯穿全书的实例详细讲解了数据库基础，SQL Server 2019概述，SQL Server数据库，SQL Server数据表的管理，数据库的查询和视图，索引及其应用，事务处理与锁，TSQL程序设计基础，存储过程，数据完整性与触发器，备份、恢复与导入、导出，SQL Server的安全管理。本书除最后一章外，每章后均配有实训内容，以强化学生的实践能力。本书第13章介绍了SQL Server开发与编程，将全书所学内容与.NET编程语言相结合，进行了系统化、整体化的提升，并利用Visual C#与SQL Server 2019开发设计了学生选课系统，供学生学习和参考。 本书具有由浅入深、理论联系实际的特点，在保证教材系统性和科学性的同时，注重实践性和操作性。 本书既可作为高等学校计算机及相关专业的教材和参考书，也可作为数据库应用系统开发人员的参考书。
模式识别与人工智能（基于MATLAB）（第2版)
本书是在《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法设计和分析，并运用MATLAB程序实现。全书共分为12章，内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、免疫算法、禁忌搜索算法。覆盖了各种常用的模式识别技术。 本书可作为高等院校自动化、计算机、电子信息类等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为各行各业学习模式识别和机器学习的工程技术人员的参考用书。
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