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本套書是根據《高職高專院校經管類專業高等數學課程教學的基本要求》，在聽取多所高職高專院校的意見和建議，結合教學實際的基礎上編寫而成的。 本書主要內容包括一元函數微積分、多元函數微積分、微分方程、無窮級數。本書講解深入淺出、通俗易懂、論證嚴謹，並且按照循序漸進的原則選編了大量教學例題和習題。 本書可作為高職高專、成人高校經管類各專業數學基礎課程的教材，也可作為經管領域技術人員的參考資料。

本書共 9 章，緒論部分主要闡述學前教育學的研究對象和任務以及學習學前教育學的方法；第一章主要講述學前教育的含義、意義和原則，學前教育產生和發展的歷程，現代學前教育的發展趨勢，以及學前教育與經濟、政治、文化的關係等；第二章結合《幼兒園教育指導綱要(試行)》，充分論述了學前教育目標與內容、五大領域的教育目標與內容；第三章從學前兒童素質教育、兒童觀、教師觀 3 個方面論述了學前教育職業理念；第四章是對幼兒園遊戲活動的介紹，主要講述兒童遊戲的組織和指導；第五章圍繞幼兒園一日生活常規活動講述幼兒園各項生活活動的指導；第六章從幼兒園教學活動的設計、實施與評價方面闡述了如何組織和指導教學活動；第七章為幼兒園做好家園工作、社區工作以及幼小銜接工作提供了理論依據和具體策略；第八章介紹如何進行幼兒園環境創設；第九章是對幼兒園管理、教育評價與教育研究方面的介紹。本書適合師範院校學前教育專業使用，也可作為幼兒教師培訓教材，以及社會有關人員和家庭進行學前兒童教育的參考書。

本書面向廣大數據科學與人工智能專業的學生及初學者，力求通俗易懂、簡潔清晰地呈現學習大數據與人工智能需要的基礎數學知識，助力讀者為進一步學習人工智能打好數學基礎。 全書分為 4 篇，共 19 章：微積分篇(第 1～5 章)，主要介紹極限、導數、極值、多元函數導數與極值、梯度下降法等；線性代數篇(第 6～10 章)，主要介紹向量、矩陣、行列式、線性方程組、特徵值和特徵向量等，並介紹這些數學知識在人工智能中的應用；概率統計篇(第 11～17 章)，主要介紹概率、隨機變量、數字特徵、相關分析和回歸分析，並介紹數據處理的基本方法和 Pandas 在數據處理中的應用；應用篇(第18 章和第 19 章)，主要介紹人工智能中典型的全連接神經網絡和卷積神經網絡。 本書既有理論又有應用，既可以用紙筆計算，也可以用 Python 編程計算，讀者可在學習過程中根據需要合理地選擇側重點。 本書既可作為高職院校數據科學與人工智能專業的教材，也可作為相關產業從業者的自學或參考用書。

隨著人工智能、大數據與雲計算的發展，Python語言得到了越來越多的使用。 本書以工作過程為導向，採用項目驅動的方式組織內容。全書共分8章，第1章介紹了編程語言發展的歷程及Python開發環境的搭建；第2章介紹了Python語言的縮進、注釋、數據類型、字符串、運算符和表達式等；第3章介紹了順序結構、選擇結構和循環結構等程序控制流程；第4章介紹了列表、元組與字典等數據結構；第5章介紹了Python函