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通过实际操作，快速学习Hadoop Spark大数据技术。解析Hadoop Spark常用组件原理和实战操作，让读者快速了解组件原理和应用。结合Hadoop Spark原生态组件操作，使得读者了解当今互联网应用极为广泛的集群技术。帮助读者构建Hadoop Spark两大生态系统全局观。...
图数据库是应大数据时代之运而产生的一种新型NoSQL数据库。它以图论为理论根基，用节点和关系所组成的图为真实世界直接建模，支持百亿乃至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算，非常适合于高效、便捷、直观地分析和处理大数据中的复杂关系，已得到政商学界的广泛关注。目前市面上有关该领域的中文书籍非常匮乏，为加大推广和普及的力度，我们集中组织国内对图数据库有深入研究的行业领导者及专家，共同编写一套国人原创的图数据库技术丛书，开篇之作*全面深入地介绍
一个电子技术的狂热爱好者、研发者的51单片机学习与开发感悟 21小时高清多媒体教学视频、39个完整实例、42个实例扩展、50幅整机电路、91幅流程图、210个习题 学以致用，将51单片机的理论知识和动手实践很好地结合了起来 集理论知识、开发实例、练习题、实例扩展、教学视频和电子教案于一体 利用keil和proteus等工具软件将每个实例的开发过程清晰而直观地呈现了出来 使用汇编和c两种编程语言进行实例开发，可以
本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，z新算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，z新算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基
针对异构网络资源协同配置问题，《异构信息网络协同优化基础理论和应用》提出了基于POMDP的认知异构网络传输资源协同配置机制以及基于位置和功率联合优化的资源协同配置策略，提高了系统的频谱效率，保证了用户的QoS。针对异构信息网络中用户的协同接入问题，提出了基于多臂老虎机决策的用户协同接入算法，充分考虑接入点部署拓扑结构和近邻信息交互，有效减少了用户间干扰、提高了吞吐量。针对复杂异构网络信息协同扩散问题，探索了拓扑特性与网络中信息传输的协
本书由资深数据分析师结合多年实际工作经验精心编撰，结合丰富案例循序渐进地介绍Power BI在商业数据分析中的应用技巧。全书共15章，主要内容包括：商业数据分析的思维与流程，Power BI的三种视图、视图编辑器的窗格，连接数据源的方法，Power BI查询编辑器、数据分析表达式DAX、创建和管理表之间的关系，Power BI自带可视化视图，Power BI自定义可视化视图，如何制作Power BI数据报表，Power BI连接Clo
本书系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用。全书共分9章。章介绍语音信号处理及其发展过程； 第2章介绍语音信号的产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及非线性语音产生模型； 第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，很后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍； 第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分
本书的目标读者是所有期望充分了解区块链技术、应用场景以及发展前景的人。本书包含区块链基本架构、关键技术的介绍，同时包含对区块链产业、政策和标准的洞察，以及对区块链的应用场景和发展趋势的探究，可以帮助非专业开发人员对区块链做一个系统的了解。同时，本书也有对一些技术细节和算法的讨论，以华为云区块链服务为示范平台介绍了区块链应用实践的过程，期望帮助区块链开发人员更加快速、深入地投入区块链的开发工作当中...
在《认知和行为的计算建模》中提出了一套在心理学中应用计算和数学模型的综合方法。主要目的是在理论、模拟和数据之间提供一个统一的视角，来回答“我们如何从行为模型中获取信息”的核心问题。 《认知和行为的计算建模》涵盖了以下四个主题。第一部分解释了什么是计算模型，全面概述了用于理解人类行为的模型，探讨了如何将理论叙述转化为模拟代码，并阐述了理解建模所需的各种概念。第二部分探究了计算模型的一种应用——参数估计。通过将模型拟合到数据，可以从所得
本书围绕大数据背景下的数据挖掘及应用技术，从大数据挖掘的基本概念入手，由浅入深、循序渐进地介绍大数据挖掘分析过程中的数据认知与预处理、数据可视化技术、数据挖掘的基本方法、Hadoop大数据分布式处理生态系统及分析应用等内容。其中数据挖掘的基本方法不仅包括数据关联分析、数据分类分析及数据聚类分析，还包括深度学习等重要的数据挖掘研究和发展主题。作者对每一章的内容都尽量从不同的角度进行深入剖析，案例均采用Python语言编程。 本书既可以
主要内容 ●化失败为机遇 ●通过文化推动变革 ●打破知识孤岛 ●解决中层管理人员的地盘之...
《统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《统
本书对上一版做了全面更新，与日益强 大的tidyverse套包保持同步，纳入sf、purrr、 tidymodels和tidytext等包中的新功能。代码的内 容和格式都经过修改，以方便阅读和理解。部分 章节被拆分、重新组织和重新构思，以适应不断 变化的实践环境...
《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用 TensorFlow Lite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow Lite 的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、个 TensorFlow Lite程序、转换模型、推断、使用元数据进行推断、优化处理、手写数字识别器、鲜花识别系统、情感文本识别系统、物体检测识别
主要内容 ●探索深度学习的**似然原理和统计学基础 ●发现能输出各种可能结果的概率模型 ●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布 ●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定...
《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用 Scikit-Learn 开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用 Scikit-Learn 的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn 简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测系统（Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas），
本书以优化驱动为主线，重点探讨了三类优化驱动的设计方法，包括结构拓扑优化设计方法、多学科设计优化方法、基于可靠性的设计优化方法...
本书深刻剖析了计算机、互联网、移动通信三大体系的内在联系、现实瓶颈和发展趋势，在预见了一个资源丰盛条件下的新信息世界的基础上，创造性地提出一整套重构计算和网络核心技术的理论体系。该体系扬弃传统冯·诺依曼结构和互联网基础协议，以一种可无限扩展、基于流水线的新一代异构网络计算架构实现计算、通信、存储的底层融合，建立人工智能时代的网络计算通用平台，智能分配带宽和计算资源，根本性突破算力瓶颈，满足高效实时、高并发和安全可靠的网络计算需求。本书
数字化人机工程学是一门融合人体学、工程学、环境学、社会学和IT技术(含虚拟现实技术)的相关理论、方法及研究成果，为适应数字化设计制造领域在虚拟人机环境系统下进行人机工效量化分析的迫切需要而发展起来的综合性学科。 全书共12章。第1章为数字化人机工程学概论；第2章介绍了人体特性参数(形态几何参数、物理参数、生理参数、电特性参数和振动特性参数等)；第3章介绍了人体的感知特征等；第4章介绍了人机系统作业空间、作业设施和人机界面的设计原理与原
本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模；第3部分（第5～6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据；第4部
机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者进入机器学习的领域...
书拟根据“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”来研究讨论通专融合的人工智能交叉课程体系。厘清内涵指确立专业培养定位和专业培养方向，重视数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机编程和系统能力（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能基础知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）；促进交叉指 “专、通、交”课程内容贯穿，即核心课程中既要有“专业化”课...
本书着重介绍众核处理器，重点关注架构优化、存储优化、运算资源优化、通信优化以及能耗与温度优化等方面的关键技术。 从计算、存储、通信三方面介绍众核处理器架构的设计与优化技术，基于存储机制、存储层次结构、共享和私有Cache以及片上网络通信机制等多方面详细介绍瓷片众核处理器架构，并提供瓷片众核处理器架构的优化方案...
以研究多项国家自然学科基金项目为基础，经过长期探索实践总结的成果。以Cluster supply chain为研究对象，将Cluster 和供应链相结合，运用建模和优化方法，以企业运作实际被背景，依据供应链运作的流程，全面、系统地论述了Cluster supply chain管理的原理和使用方法，着重分析了Cluster supply chain 管理的概念、功能结构与设计优化的实现...
本书从三菱PLC实用编程方法和技巧入手，通过实例的编程方法详细剖析编程的特点和技能。考虑一般书籍功能指令（也叫应用指令）介绍较少。本市加大了功能指令的介绍。并通过一例多解的方法，展示编程的技巧，开阔读者编程的思路。本书适用于有一定可编程控制器基础知识的读者，可供相关机电工程技术人员参考，也可作为高等院校的自动化、电气工程及其自动化、机械工程及其自动化、电子工程自动化、机电一体化等相关专业的本科、专科院校师生的参考书...
介绍航空航天领域计算机仿真系统建模语言的文本描述方法，包括词法、语法、语义等。该文本支持支持连续系统、离散系统、定性系统、优化系统、半实物系统及其混合系统和变结构系统的建模与仿真。介绍建模语言的编译器技术，包括自动识别建模语言语义并将其转换为C++等编程语言，面向可重用组件的代码生成技术。介绍并行仿真引擎等关键支撑技术，包括面向负载均衡的仿真引擎组件调度方法...
本书介绍计算机视觉的基础内容，比较侧重计算几何和目标检测方面。本书对图像网格的构建和叠加、德劳内三角剖分和沃罗诺伊镶嵌、多边形拼贴、图像拓扑等都有比较全面深入的介绍，并对图像结构给出了直观可视的描述。书中提供了大量相应的Matlab程序，可结合原理学习进行实验，以进一步加深理解并解决实际问题...
工程教育专业认证以工程教育国际接轨为突破口，通过强化内涵发展提高质量，发挥了重要的引领和示范作用，特别是在促进教育观念的更新、标准意识的建立、质量意识的强化上起到了重大作用。? 与国际等效的中国工程教育认证标准明确将解决复杂工程问题能力的培养作为本科工程教育的聚焦点。在认识和实施上尚有很多问题需要解决。? 本书讨论如何实现计算机类专业学生解决复杂工程问题能力的培养，促进我国的计算机类专业教育早日实现与国际接轨，提高人才培养质量。? 首
本书围绕TDLTE网络优化的重点和难点，结合靠前外众多商用网络的经验和案例，从TDLTE的基本原理入手，全面、深入地介绍TDLTE系统的信令流程、关键算法和典型参数设置，并就无线网络优化方法和流程进行阐述，对路测、切换、掉话和吞吐率等专题进行分析，很后就无线网络自组织这一研究热点，以及未来网络演进和5G关键技术进行阐述和分析。全书共分四大部分： 部分是LTE基础部分，重点描述LTE基本原理和信令流程； 第二部分是LTE关键技术、
本书在概述信息技术（IT）安全评估准则发展过程、基本概念及评估模型基础上，对GB/T 18336中预定义的安全功能和安全保障相关的类、族、组件和元素进行了剖析，并按照IT产品安全开发周期这一思路分别论述了标准用户如何采用保护轮廓（PP）结构规范地表达IT产品消费者的安全要求，IT产品开发者如何采用安全目标（ST）结构规范地描述IT产品的安全解决方案并准备相应的评估证据，在此基础上还论述了IT产品安全评估的基本流程，以及评估者如何基于信
本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及基础知识。概率类模型和神经网络类模型可以完成聚类、回归、分类和标注等多类任务，但它们各有自成体系的基础知识，因此各设一个主题进行集中讨论，可能更方便读者理解。深度学习模型属于神经网络模型，但它具有明显的特征和
本书以图解的方式综合讲述算法及其数据结构，内容浅显易懂，逻辑严谨，范例丰富，易于学习和掌握，力求兼顾教师教学和学生自学。 全书内容分为五部分，共12章：计算思维与算法（~3章）介绍各个经典的算法，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等；数据结构相关算法（第4~6章）讲述重要的数据结构及其相关算法的实现，数据结构包括数组、链表、堆栈、队列、树结构、图结构、哈希表；排序与查找算法（第7、8章）讲述排序算法和查找算
本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级
虚拟现实和增强现实技术目前在智能制造中得到了越来越多的应用。本书重点介绍在应用此类技术涉及的关键技术，包括绘制技术、人机交互技术、开发平台特别是几何引擎和动力学引擎等，对于其在智能制造中的典型应用给予了专门介绍。书中大部分案例都取自作者所在课题组实际开发的工程实例，是一本理论与实用兼顾的参考工具书...
《大数据算法设计与分析》以大数据为背景，以求解大数据计算问题的计算方法（即亚线性时间计算方法、压缩计算方法、抽样计算方法、增量式计算方法、分布式并行计算方法）为主线，系统地介绍大数据计算问题求解算法的设计与分析的理论与方法，主要包括: 大数据计算问题的复杂性分类、大数据计算问题的亚线性时间求解算法的设计与分析方法、基于抽样的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、基于数据压缩的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题
本书全面介绍与大数据和人工智能相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系，以及Python编程基础、数据处理分析和可视化、机器学习算法和深度学习模型的原理与应用。 全书共分4部分：第1部分（第1章）为大数据基础，主要介绍与大数据应用相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系；第2部分（第2章）为Python编程基础，主要介绍Python的基本语法，为读者学习后续的数据处理分析、可视化、机器学习算法和深度学习模型等内容提供基础知识；
本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派入门所需要的基础知识；涵盖了树莓派GPIO 的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM脉宽调制等偏硬件操作的内容； 同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法， 常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建 配置等。此外，还加入了一些比较有趣的实验，例如
本书主要面向从事数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及数据应用系统监控、 管理、资源协调等相关工作的人员。其中，大数据应用部分介绍了云计算基础架构（包括公有云和私有云 架构）、数据应用的典型业务流程（包括数据采集、预处理、存储和处理、挖掘等方面）以及各种行业数 据场景应用；数据应用系统运维部分包括系统安装部署、基础系统运维、高级系统运维，其中系统安装部 署包括数据应用系统的部署安装、测试及变更管理，基础系统运维涵盖日常
本书系统地阐述机器学习中常见的几类算法模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架sklearn，对书中所涉及的模型在用法上进行详细讲解。全书共10章，第1章介绍机器学习开发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，
基于云的人工智能服务可以自动完成客户服务、数据分析和财务报告等领域的各种劳动密集型任务。其秘诀在于运用预先构建的工具，例如用于图像分析的Amazon Rekognition或用于自然语言处理的AWS Comprehend。这样，就无须创建昂贵的定制软件系统。 《快速构建AI应用——AWS无服务器AI应用实战》是利用基于云的解决方案快速完成人工智能项目的指南。你可以从本书学到如何通过将多个云组件构建在一起来完成真实世界的应用程序，
本书以智能算法为背景，全面地介绍了人工智能的各种算法，本书内容以理论为基础，以应用为主导，循序渐进地向读者揭示怎样利用智能算法解决实际问题。全书共11章主要内容包括MATLAB语言入门、插值算法与曲线拟合、灰色系统理论、傅里叶变换和小波变换、经验模态分解算法、模糊逻辑控制算法、滑模变结构控制、神经网络基本理论、支持向量机、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。 本书可作为高校本科生和研究生的学习用书，也可作为科研人员、学者、工程技术人
本书面向研究型开发与创新能力培养，重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想。Python是开展机器学习编程实践的主流语言，本书为常用的机器学习模型提供了完整的Python实现代码。本书在“学堂在线”网站同步开设配套慕课课程，供读者免费学习。 本书可作为高等学校相关专业“机器学习”“统计学习”等课程的教材，也可作为有一定基础的读者的自学参考书。 ...
本书主要内容包括：计算机基础知识、Windows 7操作系统及其应用、Word 2010文字编辑、Excel 2010电子表格、PowerPoint 2010电子演示文稿、计算机网络基础、Internet的应用、计算机安全和计算机多媒体技术等...
计算机视觉有多优选?开一开特斯拉就知道了。深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破，但最让人心潮澎湃的当属自动驾驶技术。如今，自动驾驶的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。 计算机如何“理解”它所“看到”的东西?本书试图将深度学习应用于计算机视觉以回答该问题。本书仅用高中代数知识阐明视觉直觉背后的概念。你将了解如何使用深度学习架构来构建视觉系统应用程序，以实现图像生成和人脸识别功能。
本书在全面概述预训练语言模型演进过程并对BERTology模型详尽综述的基础上，将深度学习预训练模型理论和金融行业实践相结合，介绍了深度学习预训练模型在人工智能产业、金融行业、金融科技领域的实战项目案例，专注于金融文本情绪分类典型应用场景，揭示出特定领域预训练模型潜在的一般规律。全书共分7章，分别为：预训练模型与金融文本情绪分类任务、预训练语言模型关键技术、面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比、FinWoBERT：中文金融领域
针对每个想要了解深度学习概念的数据科学爱好者，本书通过通俗易懂地解释R代码，让读者可以很容易起步。在深度学习算法和应用的理论和实践方面做到了平衡，在讲述基础理论的同时，通过45个基于R语言的编程实例让读者循序渐进地掌握深度学习技术。 ？ 读者将通过实战案例实现卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、序列到序列模型、生成对抗网络（GAN）和强化学习，还将学习使用GPU进行大型数据集的高性能计算，以及R
一个万物互联的数字化世界正在悄然形成，不知不觉中，我们已经进入到了一个靠前的数字化与智能化时代。 数智化时代对人类社会的改变是颠覆性的。半导体芯片技术的突飞猛进，使得万物皆可“数”；宽带泛在网络的普及应用，使得万物皆可“连”；云计算（算力）与人工智能（算法）的并行发展，使得万事皆可“算”。数据已成为新的生产要素，算法和算力已成为新的生产动力，机器智能将成为新的生产工具，数字经济、数字社会、数字生活和数字治理都将成为智能革命广阔的主战场
本书以计算机系统层次为主线，基本按照从底层硬件到高层应用的顺序，深入浅出地介绍计算机主要知识领域的基本内容。本书层次清晰，知识系统，内容翔实，重点突出，兼顾理论性与实用性；同时剔除陈旧知识，增添部分前沿内容。本书可作为普通高等学校计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、数字媒体技术、人工智能等专业以及相近专业的本科生教材，也可供相关科技人员参考...
《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。 《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的
本书是一本围绕最优控制理论展开的实用指南，以深入浅出的方式介绍了最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）和卡尔曼滤波器以及它们之间的联系，并展示了它们在综合应用中的使用方法与技巧。本书旨在为读者提供全面而直观的学习资源，同时将这些概念有机地应用于实际控制问题。通过书中丰富的例子和详细的代码，读者可以直接实践和验证所学内容，从而深化对这些理论的理解。 本书的目标读者群体为自动化类专业的本科生和研究生以及
[日]熊田千佳慕著,张勇译
缪哲 著
刘争争
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
汪曾祺
梁实秋
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