本書面向參加計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的碩士研究生招生考試（以下簡稱計算機(jī)考研）的考生，以全國碩士研究生招生考試計算機(jī)學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)（以下簡稱全國統(tǒng)考）的考試大綱中“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”部分的內(nèi)容為依據(jù)，在研究、分析全國統(tǒng)考和院校自主命題考試的歷年真題及其命題規(guī)律的基礎(chǔ)上編寫而成。 本書就全國統(tǒng)考的考試大綱進(jìn)行了深入解讀，提供了應(yīng)試策略，并根

本書面向參加計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的碩士研究生招生考試（以下簡稱計算機(jī)考研）的考生，以全國碩士研究生招生考試計算機(jī)學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)（以下簡稱全國統(tǒng)考）的考試大綱中“計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”部分的內(nèi)容為依據(jù)，在研究、分析全國統(tǒng)考和院校自主命題考試的歷年真題及其命題規(guī)律的基礎(chǔ)上編寫而成。 本書就全國統(tǒng)考的考試大綱進(jìn)行了深入解讀，提供了應(yīng)試策略，并

本書由5個項目組成，內(nèi)容包括人工智能概述、新一代信息技術(shù)的應(yīng)用、人工智能之自動識別技術(shù)、人工智能之Python語言、人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)。本書系統(tǒng)闡述人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術(shù)及應(yīng)用，全面地反映國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。 本書作為國家職業(yè)教育改革實施方案中倡導(dǎo)使用的新型活頁式教材，既可作為人工智能、信息處

本書以圖配文，通過大量照片和手繪插圖講解了機(jī)器人的構(gòu)造和原理。全書共分為5章。第1章簡單介紹了機(jī)器人的概念；第2章將機(jī)器人分為移動型機(jī)器人和操作型機(jī)器人，介紹了機(jī)器人的形態(tài)；第3章介紹了機(jī)器人的內(nèi)部組件，如傳感器、驅(qū)動器等；第4章介紹了目前實際存在的機(jī)器人種類；第5章簡單介紹了機(jī)器人的發(fā)展歷程。全書講解從工程學(xué)的專業(yè)角

本書以任務(wù)為導(dǎo)向，較為全面地介紹了不同場景下Python爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方法。全書共分為7個項目，第1個項目介紹了爬蟲與反爬蟲的基本概念，以及Python爬蟲環(huán)境的配置，第2個項目介紹了爬取過程中涉及的網(wǎng)頁前端基礎(chǔ)知識，第3個項目介紹了在靜態(tài)網(wǎng)頁中爬取數(shù)據(jù)的過程，第4個項目介紹了在動態(tài)網(wǎng)頁中爬取數(shù)據(jù)的過程，第5個項目介紹

本書共包括6個項目：企業(yè)網(wǎng)絡(luò)需求調(diào)研分析、網(wǎng)絡(luò)布線、IP地址規(guī)劃與子網(wǎng)劃分、組建局域網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備應(yīng)用與配置和架設(shè)Windows網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，主要講述計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)概述、網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、TCP/IP和IP地址、局域網(wǎng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)、網(wǎng)站的建設(shè)和配置等知識技能。本書既可作為高職高專、成人高校和應(yīng)用型本科計算機(jī)專業(yè)、電子信息技術(shù)

對地觀測遙感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)快速發(fā)展，為陸地環(huán)境通行分析提供了空間數(shù)據(jù)與模型算法基礎(chǔ)。本書首先對陸地環(huán)境通行分析理論與方法進(jìn)行介紹，詳細(xì)闡述陸地環(huán)境通行影響要素并構(gòu)建陸地環(huán)境通行的指標(biāo)體系，深入介紹陸地環(huán)境通行量化與評價分析模型，以及陸地環(huán)境通行要素與通行分析制圖理論技術(shù)與方法，詳細(xì)介紹陸地環(huán)境通行路徑規(guī)劃算法

本書從理論上論述非線性系統(tǒng)的全局能控性.主要介紹平面仿射非線性系統(tǒng)和幾類特殊的高維非線性系統(tǒng)的全局能控性判據(jù),以及幾類多項式系統(tǒng)全局能控性的判別算法.另外,本書也對平面仿射非線性系統(tǒng)的全局漸近能控性及全局鎮(zhèn)定性做一點討論.

魯棒預(yù)測控制是在預(yù)測控制的基礎(chǔ)上考慮到實際系統(tǒng)存在著模型不精確或者參數(shù)時變、未知擾動等各種不確定性而發(fā)展起來的先進(jìn)控制技術(shù)。如何在魯棒預(yù)測控制的基礎(chǔ)上有效處理時變時滯對系統(tǒng)的影響成為工業(yè)過程控制亟待解決的問題。本書針對具有時變時滯的工業(yè)過程可能存在參數(shù)時變、強(qiáng)干擾、執(zhí)行器故障、非線性、多階段切換、時變跟蹤軌跡等問題，重

本書基于Python語言，結(jié)合實際的數(shù)據(jù)集，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用。本書主要包含兩部分內(nèi)容，第一部分為Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門知識：主要介紹了Python的基礎(chǔ)內(nèi)容、Numpy與Pandas庫數(shù)據(jù)操作、Matplotlib與Seaborn庫數(shù)據(jù)可視化、Sklearn庫機(jī)器學(xué)習(xí)，以及與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)