本书中从一个简单的MyBatis查询入手，搭建起学习MyBatis的基础开发环境。通过全面的示例代码和测试讲解了在MyBatis XML方式和注解方式中进行增、删、改、查操作的基本用法，介绍了动态SQL在不同方面的应用以及在使用过程中的*实践方案。针对MyBatis高级映射、存储过程和类型处理器提供了丰富的示例，通过自下而上的方法使读者更好地理解和掌握MyBatis的高级用法，同时针对MyBatis的代码生成器提供了详细的配置介绍。此外，本书还提供了缓存配置、插件开发、Spring、Spring Boot集成的详细内容。*后通过介绍Git和GitHub让读者了解MyBatis开源项目

离散数学是计算机科学中的基础学科，它主要研究离散对象的结构、性质和相互关系。这门课程涉及的领域广泛，包括集合论、图论、逻辑、组合数学、数理逻辑、计算理论等多个方面。《离散数学》一书，由高等教育出版社出版，屈婉玲、耿素云和张立昂三位作者共同编著，是许多大学计算机及相关专业学生学习离散数学的常用教材。 1. 集合论：集合是离散数学的基础，它研究的对象是集合，包括集合的基本概念如元素、集合、子集、并集、交集、差集、幂集等，以及集合的表示法和集合的性质。这部分内容有助于理解和处理计算机科学中数据的组织和分类。 2. 图论：图论是研究点和边构成的图形结构的数学分支，其在算法设计和网络分析中有广泛应用。图的定义、度、路径、环、树、欧拉图、哈密顿图等概念是图论的核心内容。理解这些概念对于解决实际问题如路由选择、网络设计等至关重要。 3. 逻辑：离散数学中的逻辑主要涉及命题逻辑和谓词逻辑，包括逻辑联接词、量词、蕴含、等价、推理规则和证明等。逻辑思维是计算机科学中推理和验证的基础，特别是在程序设计和形式化方法中。 4. 组合数学：组合数学探讨的是有限集合中元素的组合与排列，如组合公式、排列公式、二项式定理、鸽巢原理等。在算法复杂度分析、概率计算及编码理论等领域有重要应用。 5. 数理逻辑：数理逻辑是研究数学证明的系统化和形式化的部分，包括一阶逻辑、二阶逻辑等，是理论计算机科学的基础，特别是自动证明和计算复杂性理论。 6. 计算理论：计算理论主要研究计算的可能性、效率和局限性，包括图灵机模型、计算复杂性类、可计算性和不可计算性等概念。这部分内容对理解计算机的能力边界和设计高效算法有着深远影响。 通过《离散数学》这本书的学习，学生可以掌握离散结构的基本概念和理论，提高逻辑推理能力，为后续的计算机科学课程如算法分析、数据结构、编译原理、数据库、人工智能等打下坚实的基础。而课后的答案则可以帮助学生自我检验学习效果，巩固知识，解决学习过程中的疑惑，从而更好地理解和掌握离散数学的精髓。

清华大学出版社2023年出版的图书《Qt嵌入式开发实战》的配套电子资源 主要介绍嵌入式Linux接口开发技术，首先介绍Linux的基础知识、嵌入式Linux C的开发基础和Linux系统的文件操作，然后在此基础上详细介绍嵌入式系统常用接口的编程，最后通过一个完整的案例开发来介绍嵌入式系统的综合设计。对于每种接口，本书先介绍其原理，然后通过典型的外设来介绍嵌入式Linux的接口编程

工业机器人工程应用虚拟仿真教程608是由机械工业出版社出版，叶晖编著的一部关于工业机器人在工程应用中的虚拟仿真实践的教材。该教材深入探讨了机器人技术在工业领域的应用，涵盖了机器人的设计、编程、模拟和实际操作等关键环节。 本书的内容涉及了工业机器人系统的基本结构和工作原理，特别是ABB公司的机器人产品，它为工业自动化提供了一种重要的解决方案。ABB机器人广泛应用于制造业、物流和众多其他行业，因其高效率、灵活性和可靠性而受到青睐。 在本书的虚拟仿真教程中，重点介绍了使用ROBOTSTUDIO软件进行机器人仿真设计。ROBOTSTUDIO是由ABB公司开发的一个软件平台，它允许工程师通过创建和测试机器人系统的三维模型来评估机器人解决方案。这个软件提供了丰富的工具和功能，可以模拟不同的应用环境和操作过程，从而使工程师能够优化机器人的性能和布局，确保在实际应用中的顺利运行。 教程还可能涵盖FlexPendantSDK的内容，这是一个用于编程和操作ABB机器人控制器的软件开发工具包。FlexPendantSDK使得开发者可以通过编程的方式来扩展机器人的功能，实现更加复杂和定制化的操作需求。通过对FlexPendantSDK的学习，用户可以更好地理解和掌握ABB机器人的操作界面和编程接口。 此外，教材可能包含一系列与实操资源相关的文件，如02、03、04、05、06、07、08，这些文件很可能包含了机器人的3D模型、操作界面的配置文件、教学用的示例项目、仿真参数设置以及相关的实践案例。这些资源能够让学习者通过实际操作来掌握机器人的编程和应用，加深对工业机器人工程应用的理解。 这本教程不仅为读者提供了丰富的理论知识，更重要的是提供了大量的实操资源，让读者可以在虚拟仿真环境下亲自动手，从而快速地掌握工业机器人在实际工程应用中的操作和应用技巧。

通信原理答案 高等教育出版社 罗新民 习题参考答案，很详细

计算机基础是IT学习的重要起点，尤其对于准备参加计算机二级MS考试的学生来说，全面掌握这一领域的知识至关重要。南开大学出版社的教材涵盖了多个关键模块，旨在为考生提供全面且深入的指导。以下是各模块的主要知识点： 模块1：信息科学与计算机 这部分主要介绍信息的基本概念、信息的表示和传播方式，以及计算机的发展历程和基本结构。信息科学探讨了如何获取、处理、存储和传输信息。计算机由硬件（包括CPU、内存、存储设备、输入/输出设备等）和软件（操作系统、应用程序）组成，理解这些基础知识是学习后续内容的基础。 模块2：计算机操作系统 操作系统是管理计算机硬件和软件资源的核心程序，它负责任务调度、内存管理、文件系统管理、设备驱动等。Windows 7是一个广泛使用的操作系统，其主要特点包括用户界面友好、多任务处理、丰富的软件支持。理解操作系统的运行机制和常用命令，如文件和目录管理，对日常计算机使用和问题解决至关重要。 模块3：文字处理 文字处理软件如Microsoft Office的Word，用于创建、编辑和格式化文档。学习如何使用段落、字体、页面布局、表格、图片和图表等工具，可以有效提升文档的表达力和专业性。此外，了解文档的保存、打印和分享功能，以及协作编辑的技巧，对于办公效率的提升有很大帮助。 模块4：数据处理 数据处理涉及对大量信息进行收集、组织、分析和解释。Excel是数据处理的常用工具，具备强大的计算、图表制作和数据分析功能。掌握公式和函数的使用，如SUM、AVERAGE、IF等，以及数据透视表的构建，能帮助用户高效地处理和理解数据。 模块5：演示文稿制作 PowerPoint是制作演示文稿的工具，适用于报告、演讲和培训等场合。学习如何创建幻灯片模板、添加文本、图像、动画和过渡效果，以及演示文稿的演示和发布，有助于提高沟通和表达能力。 模块6：计算机网络与Internet应用 这部分涵盖网络基础、TCP/IP协议、互联网服务和网络安全等内容。了解网络连接、浏览器的使用、电子邮件、搜索引擎优化、网络道德和法规，以及防范网络威胁（如病毒、钓鱼网站）的知识，对日常生活和工作中的网络活动至关重要。 通过学习以上六个模块，考生不仅可以为计算机二级MS考试做好准备，还能在实际生活中运用这些技能，提升工作效率，更好地适应信息化社会的需求。在使用WIN7+OFF2010ppt的环境中，熟悉这些软件的界面和操作，将使学习过程更加顺利。

由吴建成教授主编、高等教育出版社出版的《高等数学》教材，立足工科，注重应用，并精选例题，面向考研。概念讲解简明，理论清晰，适合本二学校、非数学专业使用。本PPT完全与教材同步，又增加了复习、总结、习题课，非常适合教师上课和学生自学。

### 建模基础知识点概览 #### 一、建模基础概述 《建模基础》一书由薛毅编写，北京工业大学出版社出版。本书旨在为读者提供一个系统的数学建模学习路径，涵盖数学建模的基本概念、方法和技术。通过本书的学习，读者能够建立起对数学建模基本框架的理解，并掌握解决实际问题所需的建模技能。 #### 二、基础知识篇 ##### 2.1 建模的基本步骤 - **问题理解**：明确问题背景、目标及约束条件。 - **模型假设**：根据问题特点提出合理的假设。 - **建立模型**：利用数学工具构建数学模型。 - **求解模型**：采用适当的数学方法求解模型。 - **结果分析**：解释模型的解决方案，并进行合理性评估。 - **模型检验**：通过数据验证模型的有效性。 - **报告撰写**：撰写完整的建模报告，包括问题重述、模型构建、求解过程、结果分析等内容。 ##### 2.2 数学工具 - **线性代数**：矩阵运算、向量空间等，适用于处理线性关系的问题。 - **概率论与数理统计**：用于处理随机性和不确定性。 - **微积分**：包括微分和积分，用于处理变化率和累积量的问题。 - **优化理论**：线性规划、非线性规划等，用于寻找最优解。 - **数值计算**：数值分析方法，如插值、数值积分等，用于近似求解。 ##### 2.3 模型类型 - **确定性模型**：在已知条件下能够得到唯一解的模型。 - **随机性模型**：考虑随机因素的影响，通常需要概率论的支持。 - **离散模型**：适用于处理离散数据或状态的问题。 - **连续模型**：适用于处理连续变量的问题，如微分方程模型。 #### 三、进阶技巧篇 ##### 3.1 多元回归分析 - **多元线性回归**：适用于多个自变量与一个因变量之间的线性关系研究。 - **多元非线性回归**：适用于非线性关系的研究。 ##### 3.2 非参数统计方法 - **秩相关系数**：如Spearman秩相关系数，用于衡量两个变量之间的非线性相关性。 - **Kruskal-Wallis检验**：一种非参数的单因素方差分析方法，用于比较多个独立样本的中位数是否相同。 ##### 3.3 动态规划 - **动态规划原理**：将复杂问题分解为一系列简单的子问题，通过递归求解。 - **状态转移方程**：定义问题的状态和决策，以及如何从当前状态转移到下一个状态。 ##### 3.4 网络流算法 - **最大流最小割定理**：网络流理论中的核心定理之一，用于求解最大流问题。 - **Ford-Fulkerson算法**：一种常用的求解最大流问题的算法，基于增广路的思想。 #### 四、案例分析篇 - **物流配送优化**：通过建立运输成本模型，使用最短路径算法或遗传算法等方法来优化配送路线。 - **金融市场预测**：利用时间序列分析、机器学习等技术预测股票价格、汇率等金融市场指标的变化趋势。 - **疾病传播模拟**：建立传染病传播模型，如SIR模型，用于模拟和预测疫情的发展情况。 #### 五、实践应用篇 - **软件工具介绍**：MATLAB、Python等编程语言及其相关库在数学建模中的应用。 - **项目实操指南**：详细介绍如何运用所学知识完成一个具体的数学建模项目，包括问题选择、数据收集、模型构建、结果分析等环节。 通过以上内容的学习，读者不仅能够掌握数学建模的基本理论和方法，还能够将这些理论应用于实际问题中，提高解决实际问题的能力。

《学术英语(理工)》是蔡基刚教授为理工科学生量身打造的英语学习教材，旨在帮助学生在专业领域内提升英语应用能力。第二版于2016年出版，由外语教学与研究出版社出版发行，适合正在寻求提高学术英语水平的理工科学生和专业研究人员。 书中涵盖的领域包括但不限于学术论文写作、学术报告的准备和演讲技巧、科技英语阅读与理解、以及专业英语词汇的积累等方面，全面覆盖理工科学生在学术交流中可能遇到的各种英语使用场景。教材注重理论与实践相结合，通过大量的实例、练习和活动，帮助学生在实际使用中不断巩固和提高英语水平。 教材着重教授如何准确、高效地使用英语进行学术交流，其中包括对学术英语写作规范的深入讲解，如何正确引用文献，避免学术不端行为。同时，书中还介绍了如何应对国际学术会议上的提问，以及如何撰写和提交学术论文，这些都是理工科学生在学术领域成功不可或缺的部分。 《学术英语(理工)》第二版不仅为学生提供了丰富的学术英语知识，还配备了大量真实案例分析，使学生能够更好地理解和吸收。此外，教材还注重引导学生思考和解决在学术英语应用中可能遇到的实际问题，如如何处理复杂的语言结构、专业术语的准确使用等。 蔡基刚教授的这本教材通过结构化、系统化的教学内容，帮助学生逐渐提升语言能力，最终达到能够自信地使用英语进行学术交流的目标。因此，无论是作为课堂教学的辅助材料，还是个人自学的参考书，这本教材都是理工科学生学术英语能力提升的得力助手。

Python语言是一种解释型、伪编译型的胶水语言，具有开源、跨平台、免费自由软件、强类型、动态类型、自动内存管理等特点。它支持面向对象编程，并拥有大量可用于各种任务的库。Python是一种可扩展的语言，它允许用户通过编写其他语言编写的模块并将其编译成Python可以调用的模块来扩展其功能。 Python的版本之争主要涉及2.x版本和3.x版本。2.x版本被普遍认为是稳定可靠的，而3.x版本则是大势所趋。Python支持多版本共存和轻松切换，用户可以通过更改环境变量PATH来实现。Python的版本信息可以通过sys模块查看，包括主版本号、次版本号、微版本号以及发布号等。 Python的安装途径包括官方源安装、第三方包管理工具如pip、conda等。在Python 2中需要单独安装pip，而在Python 3中pip已作为标准库的一部分。pip安装命令简单，例如使用pip安装NumPy库。用户还可以使用pip来更新和卸载已经安装的第三方包。 Python的基础知识包括其对象模型。在Python中，处理的每样东西都被视为对象。Python拥有许多内置对象，编程者可以直接使用，例如数字、字符串、列表和字典等。对于非内置对象，需要导入模块后才能使用，例如正弦函数（math.sin()）、随机数生成函数（random.random()）等。 Python的快捷键和常用命令有助于提高开发效率，包括使用快捷键浏览历史命令（Alt++P和Alt++N），重启shell（Ctrl++F6），打开Python帮助文档（F1），自动补全单词（Alt++//），缩进代码（Ctrl++[和Ctrl++]]），以及注释和取消注释代码（Alt++3和Alt++4）。开发环境的配置，如命令行、Jupyter Notebook和IDLE等，为Python开发者提供了不同的开发体验。 Python作为一门编程语言，其简单易学的特性、强大的库支持和广泛的应用场景使其成为许多开发者和研究人员的首选语言。在数据科学、网络开发、自动化脚本编写和教育领域，Python的应用尤为突出。