本書研究的靈感來自于近期的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)和信息物理系統(tǒng)(CPS)領(lǐng)域的發(fā)展。RL植根于行為心理學(xué)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要分支之一。不同于其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)），RL的關(guān)鍵特征是其獨(dú)特的學(xué)習(xí)范式，即試錯(cuò)。與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，深度RL變得如此強(qiáng)大，以至于許多復(fù)雜的系統(tǒng)可以被人工智能智能體在超人的水平上自動(dòng)

本書采用“理論+實(shí)戰(zhàn)”的形式編寫，將企業(yè)需求分解為單獨(dú)的項(xiàng)目，全面系統(tǒng)地講解了Hadoop大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。全書共12個(gè)項(xiàng)目，首先介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、Hadoop生態(tài)圈的組成、Hadoop集群部署、采集數(shù)據(jù)上傳到HDFS；接著具體介紹了為提高集群的可持續(xù)服務(wù)，在分布式協(xié)調(diào)組件ZooKeeper的協(xié)助下，部署H

全書內(nèi)容可分為四個(gè)部分，列10章。主要內(nèi)容：多自由度系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、機(jī)器人系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、行走式機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、變質(zhì)量系統(tǒng)與航天器動(dòng)力學(xué)建模、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)控制、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)仿真、動(dòng)力學(xué)測(cè)試與信號(hào)處理等。本書適用于機(jī)械工程、車輛工程、航天器設(shè)計(jì)、地質(zhì)裝備工程、力學(xué)、土木工程、資源與環(huán)境工程等專業(yè)。重點(diǎn)

本書以辦公室數(shù)據(jù)分析為應(yīng)用場(chǎng)景，從實(shí)戰(zhàn)角度介紹數(shù)據(jù)分析的方法和應(yīng)用技巧，特別強(qiáng)調(diào)實(shí)際問題的分析和解決。本書通俗易懂，適合無數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)但有數(shù)據(jù)分析需求的各類讀者。感興趣的讀者可以在閱讀本書的同時(shí)，登陸中國統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)網(wǎng)（http://www.stats-edu.com/），參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課“數(shù)據(jù)分析小白訓(xùn)練營”，繼續(xù)

隨著各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢的需求持續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)查詢及分析引擎正變得不可或缺。Presto是由Facebook開源的高性能分布式SQL查詢引擎，其用戶包括Netflix、Airbnb、LinkedIn、Twitter、Uber等知名公司。本書由Presto的核心開發(fā)人員參與撰寫，教你系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Presto的用法。書中內(nèi)

大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等的興起使得商業(yè)分析領(lǐng)域越來越倚重?cái)?shù)據(jù)科學(xué)。本書詳細(xì)介紹了商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)中的關(guān)鍵元素，匯集了機(jī)器學(xué)習(xí)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的核心原則和最佳實(shí)踐，內(nèi)容涵蓋識(shí)別商業(yè)政策中的重要變量、通過實(shí)驗(yàn)測(cè)量這些變量，以及挖掘社交媒體以了解公眾對(duì)于政策修改的反應(yīng)，為從事商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)人士提供了必備工具。書中

隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展，先進(jìn)控制技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用，已經(jīng)成為當(dāng)前控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，以及解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進(jìn)控制技術(shù)的主要分支及其在科研及工程中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括**控制、迭代學(xué)習(xí)控制、重復(fù)控制、模型預(yù)測(cè)控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，分別介紹其原

本書在全面梳理科學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)概念和理論的基礎(chǔ)上，聚焦在科學(xué)數(shù)據(jù)管理的生命周期理論模型和應(yīng)用框架、科學(xué)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可信評(píng)估和功能開發(fā)，以及科學(xué)數(shù)據(jù)管理服務(wù)評(píng)估和可持續(xù)發(fā)展機(jī)制三個(gè)方面，并將理論研究應(yīng)用于實(shí)踐成果，致力于開發(fā)科學(xué)數(shù)據(jù)知識(shí)庫原型系統(tǒng)，構(gòu)建本地**實(shí)踐和設(shè)計(jì)專業(yè)課程體系，加快數(shù)據(jù)管理專業(yè)培訓(xùn)體系的落地實(shí)踐，豐富對(duì)

本書以基礎(chǔ)、模型及應(yīng)用為主線,介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典模型以及相關(guān)應(yīng)用.內(nèi)容包括非負(fù)矩陣分解、張量分解、深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型與學(xué)習(xí)方法,以及作者對(duì)相關(guān)模型的擴(kuò)展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)及蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.本書內(nèi)容全面,深入淺出,既詳細(xì)介紹了基本概念、思想和算法,也提供了

本書將以太網(wǎng)交換機(jī)電路的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作為完整案例，分別介紹了介質(zhì)訪問控制（MAC）控制器、數(shù)據(jù)幀合路電路、MAC幀處理電路、基于哈希散列的查表電路、簡(jiǎn)易隊(duì)列管理器、基于鏈表的隊(duì)列管理器、變長(zhǎng)分組的分割與重組電路等通信和網(wǎng)絡(luò)中常用的電路，并以此為基礎(chǔ)，采用循序漸進(jìn)、由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的方式，給出了兩個(gè)版本的完整以太網(wǎng)交換機(jī)電路。