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本书共7章。第1章介绍自动控制的基本概念。第2章介绍连续系统的数学模型，作为必要的数学基础，简要介绍拉普拉斯变换的基本方法。第3章介绍线性连续系统的时域分析方法，包括稳定性、暂态性能和稳态误差等系统性能的分析。第4章介绍控制系统的频率法。第5章介绍控制系统中广为应用的PID控制工程设计方法。第6章介绍离散系统的分析方法

本书以能够搭建自定义神经网络为直接目的，以Python为软件平台，全面介绍了大众化的深度学习框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神经网络搭建中的具体应用。全书内容简洁、通俗易懂、紧密联系工程实际，具有良好的可操作性。本书既可作为职业技术学校人工智能相关专业的教材，也可供其他学习Python的初学者使用

我国物联网产业发展势头强劲，技术发展日新月异。大数据、人工智能和边缘计算等技术在物联网平台上的深度融合，推动了智能物联网的快速发展，接入层是智能物联网层次结构中的重要层次。本书力图体现物联网接入技术在物联网中的重要作用。图文并茂，易读易懂。本书给出大量示意图，尽量采用通俗易懂的语言，帮助读者更好地理解内容。内容全面，案

一本将AI绘画讲透的探秘指南，通过丰富的实践案例操作，通俗易懂地讲述AI绘画的生成步骤，生动展现了AI绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、风格、技

本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模

机器学习是人工智能的重要分支。本书立足实用且易于上手实践的原则，系统地介绍机器学习领域的经典算法，以及这些算法的Python实现和典型应用。本书分4部分:第1部分介绍监督学习，包括线性模型、决策树分类、贝叶斯分类器、集成学习和支持向量机；第2部分介绍无监督学习，包括关联规则、聚类分析和数据降维；第3部分介绍深度学习，包

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本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。

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