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作者:

孙洋孔军编著

出版社:

化学工业出版社
出版时间:2021.01
ISBN:978-7-122-36118-9

本书讲述了常用检测仪器的使用方法,并以电阻器、敏感电阻器、电位器、电容器、电感器、变压器、二极管、三极管、晶闸管、场效应管、IGBT、集成电路、LED数码管、液晶显示器、真空荧光显示器等为线索,分别对每一种元器件的讲解均包括:结构原理、电路图形符号、外形识别方法、型号识别方法、引脚分布规律及识别方法、引脚极性识别方法、质量检测方法、更换和选配方法等,以期提高读者识别并检测电路中各种元器件的能力,维修电路板中元器件的能力。

图解汽车正时校对维修大全 20多个品牌、300多种发动机,全程图解

作者:

孙洋孔军等编

出版社:

化学工业出版社
出版时间:2021.02
ISBN:978-7-122-37333-5

本书从汽车维修人员的实际需求出发,采用双色图解的形式,详细介绍了汽车正时校对维修方法与技巧。书中精选了近30种常见汽车品牌的300多种常见型号的发动机,对汽车发动机的正时调整的方法、步骤、操作技能与技巧进行了细致讲解,并清楚标明了发动机的型号,以便维修人员在实际维修汽车时对应操作。

精选实用电工电路300例 双色图解常用电工电路,电路符号与实物对照,工作过程、应用范围、专家提示,一目了然

作者:

孙洋孔军等编著

出版社:

化学工业出版社
出版时间:2019.09
ISBN:978-7-122-34004-7

本书采用双色图解的形式,根据作者多年的工作实践经验进行编写,收集了常用电动机全压启动电路、常用电动机降压启动电路、电动机制动控制电路、电动机保护和节电电路、直流电动机控制电路、电动机可编程控制电路、机床控制电路、其他电动机控制电路、多速电动机控制电路、软启动控制电路、照明电路、电工小制作小经验、常用小家电控制电路等,包括近300个常用经典电路。

汽车电路识图从入门到精通 全彩图解汽车电路图识读与示例

作者:

孙洋孔军等编著

出版社:

化学工业出版社
出版时间:2019.04
ISBN:978-7-122-33569-2

本书通过彩色图解的形式,在介绍了汽车电路的基础知识上,运用大量的汽车电路识图示例,对国内外常见车系的电路特点和识图方法进行了综合的讲解,在实例中为读者归纳总结了汽车电路导线标注、汽车电器符号、汽车电气设备端子及汽车电路缩略语等方面的内容,使读者在识读汽车电路图时能够轻松入门。

一步到位学会电动自行车维修:彩色视频版 全彩视频图解电动自行车维修

作者:

孙洋孔军等编著

出版社:

化学工业出版社
出版时间:2019.04
ISBN:978-7-122-33568-5

本书采用全彩图解的形式,系统介绍了电动自行车主要部件的结构、工作原理、故障检修流程和检修技巧等。全书首先从整体上介绍了电动自行车的分类、主要部件及维修仪表的使用技巧;然后详细介绍了电动机和控制器、蓄电池和充电器的结构和工作原理;接着深入分析了电动机、控制器、充电器和电源等电气部件的检测和更换技巧;最后通过一些典型的电动自行车综合故障检修实例总结了电动自行车的故障检修流程和技巧。

作者:

出版社:

云南大学出版社
出版时间:2018.12
ISBN:978-7-5482-3532-3

《小粒咖啡病虫害防治》为普洱学院园艺专业教材。本书充分参考了国内外有关咖啡栽培及病虫害防治方面的生产实用技术、研究的新方法及成果,并系统总结了该学科中的昆虫、病害及调查测报等的基础理论、综合防治的基本原理和措施,进而指出小粒咖啡常见的病虫害的危害特点、发生规律以及综合防治措施等内容。

作者:

出版社:

电子工业出版社
出版时间:2018.08
ISBN:978-7-121-34564-7

本书从PyTorch框架结构出发,通过案例主要介绍了线性回归,逻辑回归,前馈神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,自编码模型,以及生成对抗网络。本书作为深度学习的入门教材,省略了大量的数学模型推导,通过实战学习深度学习理论知识,适合想学人工智能,缺少基础的人群阅读。

作者:

孙洋洋[等]著

出版社:

电子工业出版社
出版时间:2018.06
ISBN:978-7-121-34113-7

本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。全书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JavaScript中的应用案例。

作者:

出版社:

电子工业出版社
出版时间:2017.10
ISBN:978-7-121-32291-4

本书对PyQt 5基础知识比较全面的介绍,同时对新手使用PyQt 5的一些重点、难点都有专门的章节进行针对性分析,还重点介绍了如何把Python的一些重量级模块(Pandas、Matplotlib和Plotly)嵌入到PyQt 5中,从而极大地节约开发时间。最后,给出一些综合性较强的实战案例,帮助读者快速掌握PyQt 5的实战应用。