本书全面系统地介绍数据挖掘的概念、技术、算法及应用, 力求为初学者构建一个合适的学习框架。全书将数据挖掘归纳成数据预处理、数据探索、决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机、关联规则分析、聚类、时间序列预测等几个主题, 不仅详解技术原理和算法实现, 而且还结合复杂多样的实际数据环境, 探讨其应用场景和使用方法。

本书主要介绍了机械类本科生和研究生在做测控及自动化方面的实验所涉及到的基本实验工具，如Matlab/Simulink、PLC、组态王、WinCC Flexible、TwinCAT、51单片机、Arduino、ARM、树莓派等，采用项目式实验，通过动手做，学会以上常用测空自动化工具软件的基本使用方法，在此基础上，完成基本和综合的测控自动化相关课程的实验任务。本书可作为高校机械类专业工程测试技术、机械工程控制基础及机电一体化系统等测试控制课程实验的指导书，也可供机电、自动化、仪器仪表等专业工程

本书针对ROS机器人操作系统的初学者，以理论与实践相结合的设计思想为主线，循序渐进地介绍机器人操作系统，以帮助有志于机器人开发的读者方便快捷地上手ROS。主要内容包括ROS机器人操作系统的基础知识、通信机制、运行管理、机器人系统仿真、实体机器人设计、机器人导航，以及ROS进阶等内容。读者学习完本书后，能够入门ROS机器人操作系统，掌握机器人的相关理论知识、构建属于自己的机器人平台并实现机器人自主导航功能，为基于ROS机器人操作系统的产品开发奠定基础。 本书理论结合实践、深入浅出，适用于各类学校的

本书主要介绍移动机器人的结构、SLAM、ROS等移动机器人相关内容。全书共分为9章3个部分：第1部分为移动机器人基础（第1～5章），详细介绍了移动机器人的基本概念、结构、数学模型、定位、路径规划等，侧重于原理性介绍，为后续内容奠定基础；第2部分为SLAM（第6、7章），主要介绍了激光SLAM原理与视觉SLAM相关原理，并且结合案例对原理进行了说明，侧重于理论与案例的结合；第3部分为ROS移动机器人实战（第8、9章），主要介绍了基于ROS仿真环境的移动机器人SLAM开发，侧重于动手实践。通过全书3

本书以各类传感器的工作原理为主线，以项目工作任务为导向，将相关知识的讲解贯穿于项目任务实施的整个过程中，坚持职业教学思想与企业岗位需求相结合的原则，通过具体的实施步骤完成预定的工作任务。 本书分别介绍了传感器与检测技术基础、力的检测、速度检测、位移检测、液位检测、温度检测、环境量测量7个工作项目。全书采用项目式编写体例，任务驱动，每个项目包括“项目描述”“学习目标”“任务”“知识拓展”“项目小结”“自测试题”6个栏目，项目中每个任务以“任务导入”“知识讲解”“学海领航”和“任务实施”4个模块贯穿

本书主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据预处理、数据仓库与联机分析处理、数据仓库设计与开发、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测以及文本和时序数据挖掘等内容。 各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际， 辅以代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据仓库与数据挖掘领域 。 本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材，也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。

“大数据技术与应用”是一门大数据知识入门课程，是数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程等专业的重要前沿理论课程，对于信息类专业的学生掌握大数据相关理论知识并与企业工程实践接轨具有十分重要的作用。本书共包含9章，第1章为初识大数据，第2章为大数据采集，第3章为大数据预处理，第4章为大数据存储，第5章为大数据计算，第6章为大数据挖掘，第7章为大数据安全，第8章为大数据可视化，第9章为大数据应用案例。本书以大数据生命周期为主线，通过理论学习+应用案例，使学生参与到大数据实际处理、分析中来，有

本书从大数据分析的原理、技术和应用的角度，围绕着大数据分析的基础知识、大数据分析平台的核心原理、大数据分析的关键技术、大数据分析的应用四个方面进行讲述，使学生能掌握大数据分析的基本原理和核心技术，同时通过大数据分析在上市公司信用风险预测研究中的应用案例使学生熟悉大数据分析的原理和技术的实际应用，并能搭建大数据分析平台分析大规模数据集。其中，大数据分析的基础知识包括：大数据产生的背景、大数据的概念、特点、价值、大数据带来的思维变革；大数据分析平台的核心原理包括：两种常用开源大数据分析平台——Had

本书主要介绍Python数据分析与挖掘实践，全书共11章，分为基础篇和综合篇。第1～5章为基础篇，包括Python数据分析与挖掘概述、Python数据分析与挖掘基础、数据探索、数据预处理、挖掘建模等内容；第6～11章为综合篇，列举分析了6个实用案例，包括基于关联规则进行商品推荐案例、电信用户流失分类预测案例、二手车交易价格回归预测案例、航空公司客户价值聚类分析案例、基于LGB进行新闻文本分类案例、基于PyTorch进行昆虫图像分类案例。通过基础篇和综合篇的学习，可以掌握数据分析与挖掘的实践

本书是作者在清华大学自动化系50多年教学和科研的总结，书中系统地论述了计算机控制系统的结构、原理、设计和应用，既有理论分析也有应用实例。全书共4篇，分别论述了直接数字控制系统（DDC）、集散控制系统（DCS）、现场总线控制系统（FCS）和可编程控制器系统（PLC）。每篇层次分明，条理清晰，既自成体系又相互联系，体现了系统性、先进性、理论性和实用性。并且有与该书配套的可视化教学光盘,以及讲解书中重点和难点的音视频，既便于老师讲课，也利于读者自学。可视化教学光盘中既有PPT文件，也有实验演示视