本書研究的靈感來自于近期的強化學(xué)習(RL)和信息物理系統(tǒng)(CPS)領(lǐng)域的發(fā)展。RL植根于行為心理學(xué)，是機器學(xué)習的主要分支之一。不同于其他機器學(xué)習算法（如監(jiān)督學(xué)習和非監(jiān)督學(xué)習），RL的關(guān)鍵特征是其獨特的學(xué)習范式，即試錯。與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，深度RL變得如此強大，以至于許多復(fù)雜的系統(tǒng)可以被人工智能智能體在超人的水平上自動

本書主要以ABB機器人為對象，介紹了工業(yè)機器人虛擬仿真軟件RobotStudio的使用。全書采用以圖為主的講解方式，主要內(nèi)容包括工業(yè)機器人虛擬仿真概述、工業(yè)機器人仿真基本操作、工業(yè)機器人工作站模型創(chuàng)建、工業(yè)機器人離線軌跡編程、工業(yè)機器人搬運工作站仿真、工業(yè)機器人碼垛工作站。書中通過工業(yè)機器人應(yīng)用的虛擬仿真開發(fā)實例，介紹

本書采用“理論+實戰(zhàn)”的形式編寫，將企業(yè)需求分解為單獨的項目，全面系統(tǒng)地講解了Hadoop大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識及應(yīng)用。全書共12個項目，首先介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、Hadoop生態(tài)圈的組成、Hadoop集群部署、采集數(shù)據(jù)上傳到HDFS；接著具體介紹了為提高集群的可持續(xù)服務(wù)，在分布式協(xié)調(diào)組件ZooKeeper的協(xié)助下，部署H

全書內(nèi)容可分為四個部分，列10章。主要內(nèi)容：多自由度系統(tǒng)動力學(xué)模型、機器人系統(tǒng)動力學(xué)模型、行走式機械系統(tǒng)動力學(xué)模型、轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學(xué)模型、變質(zhì)量系統(tǒng)與航天器動力學(xué)建模、動力學(xué)系統(tǒng)控制、動力學(xué)系統(tǒng)仿真、動力學(xué)測試與信號處理等。本書適用于機械工程、車輛工程、航天器設(shè)計、地質(zhì)裝備工程、力學(xué)、土木工程、資源與環(huán)境工程等專業(yè)。重點

本書以辦公室數(shù)據(jù)分析為應(yīng)用場景，從實戰(zhàn)角度介紹數(shù)據(jù)分析的方法和應(yīng)用技巧，特別強調(diào)實際問題的分析和解決。本書通俗易懂，適合無數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)但有數(shù)據(jù)分析需求的各類讀者。感興趣的讀者可以在閱讀本書的同時，登陸中國統(tǒng)計培訓(xùn)網(wǎng)（http://www.stats-edu.com/），參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課“數(shù)據(jù)分析小白訓(xùn)練營”，繼續(xù)

隨著各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)實時查詢的需求持續(xù)增長，數(shù)據(jù)查詢及分析引擎正變得不可或缺。Presto是由Facebook開源的高性能分布式SQL查詢引擎，其用戶包括Netflix、Airbnb、LinkedIn、Twitter、Uber等知名公司。本書由Presto的核心開發(fā)人員參與撰寫，教你系統(tǒng)地學(xué)習Presto的用法。書中內(nèi)

大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習等的興起使得商業(yè)分析領(lǐng)域越來越倚重數(shù)據(jù)科學(xué)。本書詳細介紹了商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)中的關(guān)鍵元素，匯集了機器學(xué)習、經(jīng)濟學(xué)以及統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的核心原則和最佳實踐，內(nèi)容涵蓋識別商業(yè)政策中的重要變量、通過實驗測量這些變量，以及挖掘社交媒體以了解公眾對于政策修改的反應(yīng)，為從事商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)人士提供了必備工具。書中

本書以傳感器原理為主線，在介紹傳感器的靜態(tài)和動態(tài)一般特性的相關(guān)概念及計算方法基礎(chǔ)上，闡述經(jīng)典與現(xiàn)代多種傳感器的工作原理、特點、調(diào)理電路、誤差分析、設(shè)計方法和典型應(yīng)用。全書共16章，其內(nèi)容既包含基于場理論的結(jié)構(gòu)型傳感器，也包括基于熱力學(xué)原理、物理效應(yīng)的物性型傳感器。根據(jù)傳感器集成化、微型化發(fā)展的趨勢，補充微機電、無源射頻

隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展，先進控制技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用，已經(jīng)成為當前控制領(lǐng)域的研究熱點，以及解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進控制技術(shù)的主要分支及其在科研及工程中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括**控制、迭代學(xué)習控制、重復(fù)控制、模型預(yù)測控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，分別介紹其原

本書在全面梳理科學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)概念和理論的基礎(chǔ)上，聚焦在科學(xué)數(shù)據(jù)管理的生命周期理論模型和應(yīng)用框架、科學(xué)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可信評估和功能開發(fā)，以及科學(xué)數(shù)據(jù)管理服務(wù)評估和可持續(xù)發(fā)展機制三個方面，并將理論研究應(yīng)用于實踐成果，致力于開發(fā)科學(xué)數(shù)據(jù)知識庫原型系統(tǒng)，構(gòu)建本地**實踐和設(shè)計專業(yè)課程體系，加快數(shù)據(jù)管理專業(yè)培訓(xùn)體系的落地實踐，豐富對