本書主要介紹計算機控制系統(tǒng)的基礎理論、設計方法和工程實現(xiàn)，基于典型案例來體現(xiàn)主要內容，突出本課程理論聯(lián)系實際的特點。將MATLAB用于計算機控制系統(tǒng)的分析和控制器的設計，引導讀者循序漸進地進行計算機控制系統(tǒng)的分析、設計和實現(xiàn)。本書供大量的設計及實現(xiàn)代碼，以及電子教案、PPT課件、習題解答、知識圖譜等電子材料，方便教師備

本書分為基礎篇、技術篇和應用篇,分別介紹計算機控制系統(tǒng)的基本理論、主要技術和工程應用�；�礎篇介紹了計算機控制系統(tǒng)的理論基礎(包括控制系統(tǒng)的數學模型、連續(xù)系統(tǒng)的分析和設計、離散系統(tǒng)的描述方法)及數字控制器的設計與實現(xiàn)等內容。技術篇介紹了控制系統(tǒng)中的計算機及其接口技術、過程通道技術、可靠性與抗干擾技術、控制系統(tǒng)中的軟件技術

《大數據處理與應用（微課版）》以項目驅動的方式詳細講解大數據生態(tài)體系架構各方面的知識。主要涉及ETL的數據采集與清洗、離線數據倉庫的構建和實時數據倉庫的構建。《大數據處理與應用（微課版）》分為三個模塊：模塊一介紹大數據離線數據處理與分析，包含項目一和項目二，知識點覆蓋HDFS、Hive、Sqoop、MapReduce、

本書考慮到領導者將可預見參考軌跡通過網絡中的有向路徑回傳給部分跟隨者進而從預見控制的視角出發(fā)系統(tǒng)研究多智能體系統(tǒng)的協(xié)同預見控制問題，包括單個領導者下的分布式預見跟蹤(分布式編隊預見跟蹤)控制問題、多個領導者下的分布式包圍預見控制問題。利用預見控制中的狀態(tài)增廣技術，原問題可轉化為含有鄰居輸出誤差的增廣系統(tǒng)的狀態(tài)調節(jié)問題，

本書的主要內容包括：智能控制的基本概念、模糊控制的理論基礎、模糊控制系統(tǒng)、人工神經元網絡模型、神經網絡控制論等，后簡單介紹了智能控制的集成技術等，最后分別介紹了深度學習和強化學習。

本書綜合了現(xiàn)有的數據采集和預處理技術，按照實際工作中的順序，先介紹了大數據及數據采集的基礎知識，然后介紹了使用爬蟲技術進行數據采集、使用傳感器進行數據采集、使用Kettle進行數據遷移和采集以及使用Python進行數據存儲和處理，并以實訓項目的形式，將技術與理論有機融為一體。

本書聚焦“啟發(fā)式方法”這個主題，分5個部分進行介紹。第1部分概述了各種類型的啟發(fā)式方法；第2部分側重于面向數據的啟發(fā)式方法及其在數據科學問題中的應用；第3部分詮釋了面向最優(yōu)化的啟發(fā)式方法，以及它們如何解決具有挑戰(zhàn)性的最優(yōu)化問題；第4部分是講解如何設計和實施新的啟發(fā)式方法，以解決特定問題的相關內容；第5部分介紹了關于啟發(fā)

本書主要內容包括智能入庫、智能出庫、智能倉儲、AGV、光學尺寸檢測、平面度檢測等。本書結合工作崗位的實際需求，采用“項目導向、任務驅動”的模式，是校企合作開發(fā)編寫的項目式教材。本書按照實際工作流程，遵循從簡單到復雜、從單一到綜合的原則，將理論與實踐進行有機結合，實現(xiàn)教、學、做一體化，注重吸收行業(yè)發(fā)展的新知識、技術工藝方

本書是一部通過提供一套易于遵守及操作的方法論來實現(xiàn)高質量數據管理的實踐指南。內容全面、詳細，并有許多實用的建議和模板，第1版推出后，已成為全球信息質量實踐者的書籍，甚至已成為美國阿肯色大學信息質量研究生項目的教科書。本書共7章，內容包括數據質量和依賴于數據的世界、數據質量實踐、關鍵概念、十步法流程、設計項目結構、其他技

"本書包括引言、大數據的預處理、云計算和可視化、回歸與分類、聚類及相關數據分析方法、高維統(tǒng)計中的變量選擇、神經網絡與深度學習、深度學習在人工智能中的應用七章，主要介紹大數據技術的基本原理和方法，特別是以統(tǒng)計模型為主的各類數據模型以及它們的計算方法，也會提及這些方法在某些領域（如人工智能）中的應用。本書可作為全國普通高等