Google、微软和Facebook等公司正在积极发展内部的深度学习团队。对于我们而言，深度学习仍然是一门非常复杂和难以掌握的课题。如果你熟悉Python，并且具有微积分背景，以及对于机器学习的基本理解，本书将帮助你开启深度学习之旅。 

* 检验机器学习和神经网络基础 

    本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。

    《物联网概论 第2版》以物联网中的数据流动为主线，介绍了物联网的基本概念和体系结构，包括从物品信息编码到自动识别、从传感器到传感器网络、从局部网络到互联网、从终端设备到数据中心、从嵌入式系统到服务器集群、从数据融合到云计算，以及从设计思想到物联网标准，以广度为主，阐述了组建物联网的各种集成技术和所涉及的概念。
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    本书以项目为导向，通过工程预览使学生对项目有一个大体的了解，通过任务分析让学生了解项目的具体要求，使学生具有分析项目解决问题的能力，通过任务实施让学生了解项目实施的过程，通过工程配套开发使学生能够具体的开发一个简单的系统工程，并通过部署的硬件实现软硬件的结合，从而完成项目。本书从易到难有9个项目，通过这9个项目学生可以掌握网联网基本硬件的部署和针对硬件的编程，非常适合有编程基础的学生学习。本书适合中职学生和五年制高职的学习，前置课程为《面向对象程序设计》。本书有每章都有配套的课

    这本书融合了大数据理论与智能云(物联网)的新技术。数据分析师和计算机科学家必须学会如何有效地使用云和物联网来发现新的知识，进而才能明智地做出重要决策。本书旨在缩短这些学习方向之间的差距,并鼓励数据科学家和云计算科学家之间的相互学习与合作。书中将大数据集成理论、云设计原则、物联网传感、机器学习、数据分析、Hadoop和Spark编程等融为一体，目标是在物联网传感、机器学习和分析系统的支持下，完成有效的智能云大数据计算操作。

本书是国家职业教育物联网应用技术专业教学资源库配套教材。本书严格按照高职物联网应用技术专业人才培养的要求，结合对近几年物联网行业应用及岗位需求的深刻分析编写而成。

本书是普通高等教育十一五*规划教材，全面地阐述自动控制的理论及应用。全书共分8章和2个附录，主要内容包括：线性系统的数学模型、时域响应分析、根轨迹法、频域特性分析、控制系统的设计与校正、非线性系统分析、采样控制系统，以及在MATLAB/Simulink支持下对控制系统进行计算机辅助分析与设计。全书内容取材新颖，阐述深入浅出。为便于自学，各章均附有典型题详解、精选习题和考研试题。 本书可作为高等院校自动化等专业的本科生教材，也可供相关专业的研究生或从事自动化技术工作的人员参考。

本书以“实际工程”为背景，为了克服传统自动控制理论教材缺乏与实际工程应用联系的不足，较注重与后续专业课程的联系，在每章开始通过引入 “应用实例”，唤起读者对相关知识内容的探索欲望，并在每章的末尾与前进行呼应，应用本章所学的知识对“应用实例”进行分析计算，形成完整的工程实例引出与分析。

　　本书系统地介绍了自动控制的基本理论。全书共8章。第1章介绍自动控制的一些基本概念；第2章介绍控制系统的输入-输出模型，包括系统运动方程、传递函数、频率特性函数、框图和信号流图等；第3章介绍控制系统的状态空间模型；第4章介绍控制系统的稳定性分析；第5章介绍控制系统的时域运动分析；第6章介绍系统校正方法；第7章介绍线性控制系统的状态空间分析与设计；第8章介绍非线性控制系统，主要是描述函数法和相平面法。《BR》　　本书的特色在于突破了传统的编排方式，以控制理论的三个主要任务——系统建模、系统分析和

　　《自动控制原理（第2版）》系统地阐述了自动控制理论的基本分析和研究方法，包括自动控制系统数学模型的建立，控制系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，控制系统的频域设计方法，离散控制系统理论与分析，非线性控制系统分析中的描述函数法和相平面法。本书书末附有MATLAB/Simulink简介、仿真实验指导书以及拉氏变换Z变换表。与本书配套的有基于MATLAB语言开发的辅助教学和实验软件，还有配套的课件、书中各章习题的参考答案等，这些均是可以免费下载的。本书可作为普通高等院校自动化、电气工程及其自动化