本書主要介紹Python語言的開發環境（包括Spyder、Jupyter和PyCharm）與交互式工具、語言概述、數據結構、編程范型、庫、數據分析、數據可視化及應用案例分析。本書通過融合其他相關知識，重點討論了Python在網絡爬蟲、推薦系統、圖像處理和機器學習等多個領域的應用。本書不僅注重基本概念的講解，還強調問題的分析與求解，并在教輔資源中給出了大量實例、源代碼及4個Python實驗，以供讀者練習，進而幫助讀者鞏固所學知識。本書的內容覆蓋面廣，實用性強，既可作為高等院校計算
本書闡釋了人工智能（AI）的獨特之處，它可能導致哪些法律和道德問題，以及我們如何解決這些問題。它認為 AI 與先前其他的任何技術都有不同，因為它能夠獨立且不可預測地做出決策。這引發了三個問題：責任——如果 AI 造成傷害，誰來負責；權利——賦予 AI 法律人格的道德爭議和務實理由；以及圍繞人工智能決策的倫理規范。該書建議，為了解決這些問題，我們需要跨行業和國際層面制定新的制度和法規。本書包含對復雜主題的清晰解釋，將會吸引不同學科的受眾，無論是對法律、政治和哲學感興趣的人士，還是對計算機編
這是一本基于 tidyverse 入門 R 語言編程的書，本書從基本的編程語法講起，適合編程零基礎的讀者閱讀。本書結合新的 R 語言編程范式，讓讀者學習更高效率的 R 編程，尤其是真正用整潔優雅的數據化編程思維解決一系列數據問題，包括數據清洗、數據處理、數據可視化、統計建模、文檔溝通等，并在附錄中將透視表、網絡爬蟲、高性能計算、機器學習等典型應用囊括其中，為讀者提供了豐富的R實用編程案例，也可作為一本 R 語言語法大全的工具書。 本書面向熱愛R語言編程的讀者，適合統計學、數據分析、數據可視化等
本書分為三個部分：基礎理論、大數據可視化方法、大數據可視化工具及應用。基礎理論部分包括第1、2章，回顧了可視化發展進程，介紹了可視化領域的一些基礎概念及應用，以及可視化的一般流程及設計組件。大數據可視化方法部分包括第3到7章，主要介紹了不同類型數據的可視化方法，包括：時間數據、比例數據、關系數據、文本數據、復雜數據。大數據可視化工具及應用部分包括第8到14章，選取了市場上一些主流的可視化工具，圍繞它們的使用方法和應用案例展開。這些工具包括商業軟件：Excel、FineBI、DataV、Table
本書全面介紹了預測性分析相關方法，不僅直觀地闡述了相關概念，還給出了現實的示例問題和真實的案例研究包括從失敗項目獲得的經驗教訓。本書理論和實踐內容相對平衡，便于讀者加深理解。全書共9章，外加一個附錄。第1章為分析導論，第2章為預測性分析和數據挖掘導論，第3章介紹預測性分析的標準流程，第4章介紹預測性分析的數據和方法，第5章介紹預測性分析算法，第6章探討預測性建模中的高階主題，第7章介
本書基于MCD機電一體化調試平臺，根據真實智能生產線在NX軟件中開發好的智能物流單元、智能倉儲單元、智能加工單元、智能檢測單元和智能裝配單元仿真模型編寫，通過各單元控制程序樣例和調試方法的學習，設計智能生產線的控制程序，搭建調試平臺，對仿真模型進行控制，驗證工作邏輯。由于仿真模型具有數字孿生功能，與真實物理模型具有相同物理屬性，可在沒有真實物理設備的情況下，學習和掌握對智能生產線集成的能力。本書可作為高等職業院校應用型本科機電設備類
本書重點分析非線性時滯系統的迭代學習控制方案設計及其穩定性分析問題。內容包括：不確定時變參數化非線性時滯系統迭代學習控制、非參數化非線性時滯系統迭代學習控制、控制方向未知的非線性時滯系統迭代學習控制、基于觀測器的非線性時滯系統迭代學習控制、機械臂系統自適應迭代學習控制等。
本書以現代測試系統的體系結構、特點為切入點，論述總線式測試系統和多總線融合的測試系統，以及測試系統的精度設計與系統評估。主要內容包括：現代測試系統概論、自動測試系統內部總線、自動測試系統外部總線、多總線融合的自動測試系統、精度設計、測試系統評估。
本書從圖劃分的視角系統介紹基于圖論的機器學習方法，包括機器學習中的三類基本學習問題：無監督、半監督和監督學習問題，同時考慮協同正則化、多重正則化和路徑傳播對基于圖論的學習方法進行了拓展。通過大量的實驗驗證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。
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