本书为胡寿松教授主编的教材《自动控制原理》的学习指导性教学配套用书。本书系统地给出了《自动控制原理（第七版）》中全部260道习题的详解，这些习题包含了概念题、基本题、证明题、工程应用题、MATLAB题、设计题和难题等七类题型。《BR》　　本书在习题解析过程中给出了解题思想的友情提示，指明解题过程的注意事项，其解题步骤科学、完善，且一题多解，以便相互校核；特别是在对绝大多数习题的解析过程中给出了相应的MATLAB验证程序，便于研究参数的不同选择对系统性能的影响，以选取**参数，从而丰富了解题内容，

深度学习如此流行,以至于关于它的资料随处可见。但往往是理论连篇，并不适合开发者具体使用，本书内容丰富实用、原理直白易懂、示例详细直观、代码详实细致，目的就是希望帮助开发者在学习这个人工智能的过程中不那么痛苦,同时也希望用本书中具体的开发实例讲解能够帮助开发者避免困惑。本书主要考虑了两类读者。*类是准备系统地学习深度学习以进一步研究和开发的读者，书中的示例代码将更加有助于进一步理解本书所讲的内容。第二类是想比从杂志或报纸上获得更深入的深度学习信息,但不必进行实际研究的读者。书中概念和示例结果,也有

本书为“十三五”普通高等教育本科规划教材。
本书为自动控制理论课程的配套实验教材。全书分为两篇，D1篇为自动控制理论MATLAB仿真实验，包括MATLAB与Simulink基础知识和仿真实验，其内容涵盖了经典控制理论和现代控制理论的基本概念和仿真实验方法。第2篇为自动控制理论硬件模拟实验，共包括15个自动控制理论基础实验和14个综合创新实验，基础实验即有模拟部分的实验，又有离散部分实验。综合创新实验涵盖了工程中以转速、温度、液位为控制对象的综合性实验，以及模糊控制、神经元控制、

　　本书以经典控制理论为主，同时也介绍了现代控制理论基础部分内容。内容包括自动控制系统的数学模型，时域分析法，控制系统的综合与校正，离散控制系统，控制系统的状态空间分析与综合等。

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。