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Java EE框架技术教程(Spring MVC+Spring+MyBatis+Spring Boot)
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本指导书具有如下特点: (1) 着重介绍配套教材各章的重点内容、重要公式,对难点进行分析,对解题方法进行介绍,滤 波器部分汇总了设计方法及公式,避免了对一般理论或者教材内容的简单重复。 (2) 各章的习题解答中包括求解程序及运行结果,可辅导读者用MATLAB语言上机分析与 仿真数字信号处理的基本内容。 (3) 部分章节增加了例题,这对学生掌握基本理论和基本概念有很大帮助。 (4) 本书虽然是《数字信号处理(第五版)》的配套辅助教材,但可以独立使用。各章内容和 习题与上机题及其解答相对独立,因此可以作为一般学习数字信号处理的辅导教材。 (5) 本书有助于初次讲授 数字信号处理 课程的教师掌握教材内容,扩充讲授素材,顺利 完成答疑和上机辅导等常规教学工作。
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本书具有如下特点: (1) 在教材体系、内容和思考题的选择方面吸取了国内外优秀教材的优点,汇集了编者多年的教学经验,对晦涩难懂的数学原理进行了深度挖掘,重构了教学内容,在基本理论和思想方法的讲述上做到了深入浅出,兼顾了逻辑上的严谨性与表达形式上的直观通俗性。 (2) 本书通过对数值计算最新科研成果的介绍,引导和启发学生发现并解决问题,突出了以应用为目的的教学思想。此外,本书还对核心算法给出了完备、高质量的Python程序代码。 (3) 为加深学生对所学知识的理解和巩固,每章均配备了一定数量的习题,分为理论习题和上机实验两个部分。通过解答习题,不仅有助于学生复习各章节涵盖的数值分析理论知识,而且可提升学生处理数值计算问题的能力,取得初步的计算经验。 (4) 引入诸如 课外拓展 等模块,将专业知识与思政
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本系列教材具有如下几方面的特色。 1. 以培养应用型人才为目标 本系列教材以应用型物联网人才为培养目标,在原有体制教育的基础上对课程进行深层次改革,强化 应用型 人才的动手能力,使读者在系统、完整地学习后能够达到以下要求: * 掌握物联网开发所需的理论和技术体系以及开发过程的规范体系。 * 能够熟练地进行设计和开发工作,并具备良好的自学能力。 * 具备一定的项目经验,能够完成嵌入式系统设计、程序编写、文档编写、软硬件测试等工作。 * 达到物联网企业的用人标准,实现学校学习与企业工作的无缝对接。 2. 以新颖的教材架构来引导学习 本系列教材中的《Linux操作系统教程》在内容设置上借鉴了软件开发中 低耦合高内聚 的设计理念,组织架构上遵循软件开发中的MVC理念,即在保证小教学集的前提下可根据
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当今电子技术发展迅速,新器件、新技术、新应用不断涌现,为适应各院校教学改革的需要,体现与时俱进的特点,本书在编写方面尽量做到浅一点、宽一 点、严谨一点、先进一点,以便于学生自学和掌握书中内容。本书在编写过程中始终遵循 精选内容、培养能力、突出应用 的原则,是在参阅大量电子技术教材的基础上,根据应用型人才培养模式的特点精心编写而成的。
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本书的主要内容概括如下: (1) 针对动态门限触发的状态反馈连续事件触发控制系统,基于受扰系统理论,得到了保守性更低的稳定结论和可求优化解的触发机制参数的确定方法;提出了可克服Zeno现象的动静混合门限事件触发机制;应用脉冲系统理论得到了便于实现触发机制门限参数设计的稳定定理。 (2) 针对动态门限触发的状态反馈周期事件触发控制系统,在归纳现有几类动态门限触发机制形式的基础上,提出了动态门限触发机制的统一描述形式。 (3) 针对基于模型的连续事件触发控制系统、基于模型的周期事件触发控制系统和动态输出反馈事件触发控制系统,进行了独特的讨论。 (4) 针对飞行器的伺服控制问题,讨论了事件触发机制的设计方法。
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本书第三版在尊重并吸收、二版读者意见和建议的基础上,依据开关电源技术的进步与未来发展趋势,在保留第二版架构、风格的前提下,对原书进行了全面、系统的修改,具体包括: (1) 全面优化、精简了第二版的内容。 (2) 按系统性原则,全面调整、充实了第二版的内容。 (3) 系统地纠正了、二版中不当或存在争议的提法,尽可能地统一和规范了各章中含义相同或相近参数的符号。 (4) 根据前两版读者的建议,增加了部分公式的推导过程以及同一参数不同设计习惯的计算公式。 (5) 采纳了部分读者建议,尽量保留了元件参数的习惯符号。
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本书旨在向大学生和初涉大数据领域的专业人士介绍Hadoop3的核心概念、原理、生态组件及实际应用场景。本书的目标是培养学生处理大规模数据集的能力,帮助他们在未来的职业生涯中自信地应对各种大数据挑战。 本书的主要特点如下: (1)详尽细致。考虑到大多数初学者面临的问题,在实现步骤、命令和编程中均结合图文进行了详细演示和描述。 (2)介绍全面。介绍了Hadoop3的各个组件,包括HDFS、MapReduce等,还探讨了与Hadoop生态系统相关的其他技术,如Hive、HBase、ZooKeeper、Flume及Sqoop等,可帮助读者构建更完善的大数据解决方案。 (3)实践性强。不仅提供了理论知识,还提供了大量实际案例和操作指南,可帮助读者在实际项目中应用所学知识。
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