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本書能夠為機器人工程應(yīng)用提供基本知識和理論指導(dǎo)。很少有教材同時兼顧機器人工程應(yīng)用的技術(shù)原理和應(yīng)用方法等兩個重要方面，因此需要新編寫一部適用于高等職業(yè)院校學(xué)生/普通本科生的機器人工程應(yīng)用教材。本書的主要內(nèi)容包括：歸納機器人工程應(yīng)用中的基本知識和實際案例，介紹這些實際問題背后的基本原理，講述完整機器人項目實施與管理中的技術(shù)

本書編寫以物理參數(shù)檢測為主線，以傳感器敏感機理為輔線，闡述了溫度檢測、壓力檢測、流量檢測、相對位移檢測、速度加速度檢測、力和力矩檢測的敏感機理、變換電路以及測量的特點和適用的條件，以及智能傳感的關(guān)鍵技術(shù)和智能檢測的發(fā)展等。本書針對北航自動化學(xué)院本科傳感器和檢測類知識寬口徑教學(xué)需求編寫。

作者根據(jù)自己多年的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗，從零基礎(chǔ)讀者的角度，詳盡地介紹了Python數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識及大量的實戰(zhàn)案例。全書分為四篇，第一篇是基礎(chǔ)入門篇，主要介紹數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本概念及Python語言的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)；第二篇是數(shù)據(jù)分析篇，主要介紹常用的數(shù)據(jù)分析方法；第三篇是數(shù)據(jù)挖掘篇，主要介紹常用的數(shù)據(jù)挖

本書是教育部-華為產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目規(guī)劃教材，圍繞華為HCIA-Security認(rèn)證體系進(jìn)行編寫，詳細(xì)講述當(dāng)前信息安全技術(shù)相關(guān)知識，內(nèi)容包括信息安全基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)與設(shè)備、信息安全威脅防范及發(fā)展、服務(wù)器及操作系統(tǒng)安全、主機安全防御、防火墻基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換（NAT）技術(shù)、防火墻雙機熱備技術(shù)、防火墻用戶管理、入侵防御簡介、數(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，JavaScript語言及其相關(guān)技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注，各種JavaScript框架層出不窮。Vue.js作為新一代JavaScript框架的優(yōu)秀代表，為廣大開發(fā)者提供了諸多便利，占據(jù)著Web開發(fā)領(lǐng)域的重要位置。 本書詳細(xì)講解了Vue.js3框架的相關(guān)技術(shù)，如數(shù)據(jù)綁定、偵聽、事件、樣式控制、

本書在編寫時考慮到了Redis的實際應(yīng)用場景，所以認(rèn)真詳細(xì)分析了Java中的三種Redis開發(fā)結(jié)構(gòu)，包括Lettuce、SpringDataRedis以及與SpringBoot的整合開發(fā)，整體的圖書編寫中基于Linux系統(tǒng)環(huán)境，按照由淺至深的順序遞進(jìn)知識體系。從最基礎(chǔ)的服務(wù)安裝、常用數(shù)據(jù)類型、Redis配置管理、Jav

面對數(shù)字經(jīng)濟背景下大數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實需求，本書分別從經(jīng)濟理論闡述、數(shù)學(xué)原理推導(dǎo)、程序代碼實現(xiàn)三個角度，系統(tǒng)全面地闡釋了各類經(jīng)典機器學(xué)習(xí)模型的理論內(nèi)涵和適用范圍，以及基于Python編程語言進(jìn)行算法訓(xùn)練、模型測試和參數(shù)調(diào)優(yōu)的具體方法。本書配有A、B兩個附錄，介紹了Python語言基本語法規(guī)則，以及經(jīng)濟大數(shù)據(jù)分析所涉及的Py

奇異跳變系統(tǒng)是一類具有廣泛形式的動力系統(tǒng)，能有效地描述電力系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、社會經(jīng)濟系統(tǒng)等實際系統(tǒng)。本書以時滯奇異跳變系統(tǒng)為研究對象，旨在提出有效的容許性分析與控制器設(shè)計方法。本書主要介紹時滯奇異跳變系統(tǒng)容許性分析與狀態(tài)反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)觀測器設(shè)計與異步反饋控制、時滯奇異跳變系統(tǒng)濾波器設(shè)計與故障檢測、時滯奇異跳變

XGBoost是一種經(jīng)過行業(yè)驗證的開源軟件庫，為快速高效地處理數(shù)十億數(shù)據(jù)點提供了梯度提升框架。首先，本書在介紹機器學(xué)習(xí)和XGBoost在scikit-learn中的應(yīng)用后，逐步深入梯度提升背后的理論知識。讀者將學(xué)習(xí)決策樹，并分析在機器學(xué)習(xí)環(huán)境中的裝袋技術(shù)，同時學(xué)習(xí)拓展到XGBoost的超參數(shù)；并將從零開始構(gòu)建梯度提升模