河池学院图书馆文献捐赠系统
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Python程序设计

章宁,李海峰主编 2019.1 机械工业出版社

索书号:TP311.561-43 110

简介: 本书包含编程基础和专业应用两个部分:基础部分突出Python易上手的语法特点,初步培养学生的编程思维;专业应用部分突出Python擅长处理数据的特点,设置不同的应用模块,供不同专业选择使用。本书支持任务驱动的教学理念:每章章首给出本章要完成的任务,本章所有知识点均围绕任务实现,全书两个部分的内容分别用两个完整案例贯穿。本书面向高等院校非计算机类专业的各年级本科生,可作为入门编程课程的教材。

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EDA原理及Verilog HDL实现

何宾编著 2017.1 清华大学出版社

索书号:TN702-43 6

简介: 本书首次全面系统地以Xilinx公司的Vivado集成开发环境和Artix7系列为例,从晶体管、门电路、Vivado集成开发环境和Verilog HDL语言四个方面,对数字系统设计的理论、方法和实现过程进行了全方位的介绍,为学生学习后续课程打下坚实的基础。

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电机与拖动基础

刘学军编著 2016.5 中国电力出版社

索书号:TM3-43 7

简介: 本书为“十三五”普通高等教育规划教材。全书共分11章,内容包括概述、直流电机、电力拖动系统的动力学基础、直流电动机的电力拖动、变压器、交流电机的基本理论、异步电动机、三相异步电动机的电力拖动、同步电机及同步电机的电力拖动、控制电机及其它用途的电动机、电力拖动系统中的电机选择。书中列举了丰富的例题和提供大量的习题,并附有参考答案,具备易于讲授、便于自学、理解和掌握的特点。本书有配套教材《电机与拖动基础学习指导》,提出了学习要点,对教材的全部习题进行详细解答,并提供了实验指导书。

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人工智能伦理导论

莫宏伟,徐立芳编著 2022.2 西安电子科技大学出版社

索书号:TP18 250

简介: 无

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认知科学与脑机接口概论(第二版)

主编龚怡宏 2020.7 西安电子科技大学出版社

索书号:R338.2 7.2

简介: 无

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智能视觉技术及应用

朱光明,冯明涛,王波主编 2021.7 西安电子科技大学出版社

索书号:TP302.7 41

简介: 无

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考研英语长难句解密

何凯文编著 2018.4 中国原子能出版社

索书号:H319.35 10

简介: 《考研英语长难句解密》是一本短小精悍却无比实用的好书!本书自问世之后就成了广大考生攻破长难句的神器,不仅为广大考生打倒了考研英语备考路上的拦路虎,还大大提升了考生考研英语备考的兴趣和自信心。这本书没有简单地对考研真题长难句进行一一罗列,也没有对考研语法进行晦涩难懂的讲解,而是从语序入手,以考研英语真题为例句,全面清晰地梳理了英语句法体系,还着重讲解了常考的翻译考点,帮助考生清晰了解英语句法结构,同时在翻译上给考生以启发。

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建筑节能技术

李德英主编 2021.8 机械工业出版社

索书号:TU111.4-43 1.2

简介: 本书在第1版基础上,结合近年来国家建筑节能相关政策、法规、规范和标准以及建筑节能技术的发展和应用情况,对原有内容进行了更新,并新增加了4章内容,分别是可再生能源在建筑中的应用、被动式超低能耗建筑节能实用技术、绿色建筑综合能源利用、建筑节能评价。本书遵循可持续发展原则,系统、全面地讲述建筑节能技术的基本理论和知识,介绍供暖空调系统的新技术、新工艺、新设备,特别在建筑围护结构、供暖空调系统运行管理和节能技术方面结合建筑节能相关规范和国家建筑节能工作重点和规划目标,既突出先进技术研究在建筑节能中的应用,也注重工程应用经验性成果的总结。同时,在保证基本理论正确和完整的前提下,注重前瞻性,注重教学效果。本书旨在使学生系统掌握建筑节能的基本知识,了解建筑节能技术常用设备的工作原理及设备选择依据,培养学生对建筑供暖供冷系统具有一定的设计施工与运行管理能力。本书根据建筑节能管理办法及相关法规,在内容上注重结合专业特点和实际工程实例,有利于培养学生的工程应用能力和开阔专业视野。

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建筑节能设计

王瑞主编 2010.5 华中科技大学出版社

索书号:TU201.5-43 1

简介: 本书精密联系我国已颁布的节能设计标准,及某些地区的施工图节能审查要点,使学生清楚地了解建筑能耗的构成和节能的基本途径;针对建筑规划及施工图设计的不同阶段、考虑不同地区的特点,阐述了建筑规划和单体建筑设计节能原理和技术等。书中还介绍了一些地区的居住建筑和公共建筑节能设计的成功案例。

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深度学习

刘玉良,戴凤智,张全主编 2019.11 西安电子科技大学出版社

索书号:TP181 247

简介: 本书主要阐述基于深度学习理论的一些模型和算法。全书共分8章,主要内容包括绪论、TensorFlow和Keras简介、简单神经网络、图像类数据处理、序列类数据处理、深度学习模型优化、数据和模型的处理与调试、现代深度学习模型概述等。本书主要面向人工智能、模式识别、数据挖掘和深度学习等领域的学生和技术人员。

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