《普林斯顿微积分读本(修订版)》 对于大多数学生来说,微积分或许是他们曾经上过的倍感迷茫且很受挫折的一门课程了。本书不仅让学生们能有效地学习微积分,更重要的是提供了战胜微积分的可靠工具。 本书源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安 班纳教授的微积分复习课程,他激励了一些考试前想获得成功但考试结果却平平的学生。 作者班纳是美国普林斯顿大学的知名数学教授,并担任新技术研究中心主任。他的授课风格非正式、有吸引力并完全不强求,甚到在不失其详尽性的基础上又增添了许多娱乐性,而且他不会跳过讨论一个问题的任何步骤。 这本经典著作将易用性与可读性以及内容的深度与数学的严谨地结合在一起。对于每一个想要掌握微积分的学生来说,本书都是极好的资源。当然,非数学专业的学生也将大大受益。 《普林斯顿数学分析读
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英语发展史(新经典高等学校英语专业系列教材) ——写给中国人看的英语发展史
中国人民大学张勇先教授为您讲述:英语的起源、英语的变化、英语的未来、英语的特点、英语的形成、英语的演变、英语的故事、英语的潜力、英语的属性、英语的影响、英语的历史、英语的传播!
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高等量子力学(第三版)上册 本书现为POD数码印刷,改为平装版本
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◆ 涉及互联网消费心理等新内容 ◆ 在内容上力求体现“以就业为导向,以能力为本位”的思想,既关注学生对理论知识的掌握,又注重对学生实际操作能力和解决问题能力的培养 ◆ 选订本书的授课教师可免费索取电子课件、电子教案、补充案例、模拟试卷、习题答案等教学资料,索取方式见更新勘误表和配套资料索取示意图
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本书图文并茂,通俗易懂,具有很强的实用性和可操作性,既可作为高等院校和中高职院校工业机器人相关专业的教材,又可作为工业机器人培训机构用书,同时可供相关行业的技术人员参考。
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矩阵分析 英文版 第2版 矩阵理论经典著作,国际通行主流教材
线性代数和矩阵理论是数学和自然科学的基本工具,同时也是科学研究的沃土。本书是矩阵理论方面的经典著作,从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法。主要内容有:特征值、特征向量和相似性;酉相似和酉等价;相似标准型和三角分解; Hermite 矩阵、对称矩阵和酉相合;向量范数和矩阵范数;特征值的估计和扰动;正定矩阵和半正定矩阵;正矩阵和非负矩阵。 第 2 版对第 1 版进行了全面的修订、更新和扩展。这一版不仅对基础线性代数和矩阵理论做了全面的总结,而且还新增了奇异值、 CS 分解和 Weyr 标准型的相关内容,扩展了与逆矩阵和分块矩阵相关的内容,介绍了 Jordan 标准型的新应用。此外,还附有 1100 多个问题和练习,并且给出了一些提示,以帮助读者提高解决数学问题的能力。 本书可以用作本科生或者研究生的教材,也可用作数
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新媒体运营(慕课版) 全方位掌握新媒体运营的方法和技巧,成就你的新媒体创业梦想
1.校企结合,双高校老师和新媒体大咖秋叶老师联袂打造,实用性强。 2.资源丰富,配套慕课,提升教学体验。 3.内容全面,案例主导,实践性更强。 44.畅销书改版,内容更实用、更前沿。
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工业机器人离线编程与仿真(ROBOGUIDE) 工业机器人离线编程与仿真(ROBOGUIDE)——附微课视频
1.本书的主要特点是在内容组织上采用模块化、任务驱动设计,案例内容仿真性强,并配套了丰富的典型工业机器人仿真应用案例。2.书中提供了六套完整案例,可以用于学生学习和老师课堂讲解。3.在表现形式上使用了大量的便于学生理解的图表,每个单元的任务内容均具有可操作性。4.本书在总体设计上设置了ROBOGUIDE软件初级认知、基础仿真工作站搭建、五个典型仿真应用案例共七个学习单元,采用这种模块化的设计后,每个模块均能够体现工业机器人仿真从知识体系到具体实施的完整过程,循序渐进地从简到繁逐步掌握离线编程仿真的知识和技能。
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本教材明确定位于“应用型人才培养”目标,具有以下特点: 1、 论述上侧重于物理概念的理解及通信技术的具体应用,尽量避免繁琐的数学推导,注意实用性及与后续课程的衔接; 2、 叙述上力求概念清楚、重点突出、深入浅出,通俗易懂,条理清楚, 例题丰富;便于读者自学以及组织实施教学活动; 3、 内容上力求科学性、先进性、系统性与实用性的统一; 4、 每章末附有本章小结及习题与思考题,教材中的习题尽量选用具有实际工程背景的问题,避免空洞。 5、 本书可作为普通高等学校通信工程、信息工程、电子工程及其相近专业以应用型为培养目标的本科层次学生的教材,适当删节也可用于相关专业的专科学生教材,还可供相关工程技术人员参考。
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本书图文并茂,通俗易懂,实用性强,内容涵盖工业机器人视觉技术的基本原理及行业应用,理论与实践结合,并配有教学课件及视频素材、教学参考与拓展资料等,既可以作为普通高校及中高职院校机电一体化、电气自动化及机器人等相关专业的教学和实训教材,以及工业机器人视觉培训机构培训教材,供从事相关行业的技术人员作为参考。
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内容全面:基础理论 大数据可视化方法 大数据可视化工具及应用 多种类型数据的可视化方法:比例数据 关系数据 文本数据 复杂数据 多种可视化工具及应用:商业软件(Tableau、DataV、FineBI、Excel) 开源包Echarts 编程语言(R Python)
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