全书分为五大部分。第一部分包含第1-3章，可便于读者对构建基于机器学习的预测数据分析框架及其核心知识有一个基本的了解和认识。第二部分包括第4-9章，涵盖了主要的有监督机器学习的知识，可以使读者对应用于数据分析的有监督机器学习方法有一个比较全面的理解和认识，便于为以后的学习和工作奠定扎实的理论基础。第三部分包括第10章和

本书围绕生成式人工智能(AIGC)展开全面探讨。开篇概论部分，清晰阐述AIGC的定义、技术发展历程、现状及常用工具。技术原理章节深入剖析生成式模型基础、训练机制与算法、常见生成模型及其训练优化方法。在伦理与法律层面，详细阐述AIGC引发的数据隐私安全、内容真实性与可靠性、对人类创造力和就业的影响等问题，以及知识产权保护

全书共8章，主要内容包括绪论、控制系统数学建模、控制系统频域建模、控制系统稳定性分析、控制系统瞬态质量分析、控制系统稳态精度分析、控制系统频域校正方法、控制系统实例和附录。

本书以Python为工具，以“理论为基、实践为用”为宗旨，系统构建从基础到进阶、从工具到场景的数据分析知识体系，旨在帮助读者掌握数据驱动的思维方法，并将其转化为解决实际问题的能力。全书共7章，数据分析概述；数据分析的重要工具：Python；Python数组及矩阵处理：基于NumPy；Python数据可视化：基于Matp

全书共14章，分为三篇。基础篇(第1-7章)介绍Flask开发的基础知识。实战篇(第8-10章)首先介绍项目组织的基础知识，然后通过两个程序实例介绍Flask开发中各类功能的实现方法和技巧。进阶篇(第11-14章)介绍Flask程序的部署流程，包括性能优化和上线部署，解析Flask源码与运行机制。

本书共9章：第1章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状，并探索大规模图神经网络的缘由；第2章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用；第3章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识；第4章从整体上介绍分布式图神经网络训练的流程和方法；第5章和第6章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和

全书按项目编写，内容包括认识SOLIDWORKS、草图绘制、零件建模、曲面造型、装配、生成工程图，每个项目中包含若干个任务，每一个绘制或建模任务都包括任务说明、任务分析、任务实施、任务小结，对于部分任务还有任务拓展。通过典型丰富的任务演练，将理论知识与实际操作紧密结合，快速提升学习成效。每一个绘制或建模项目最后都安排有

本书分为四篇，覆盖了数据治理项目的各个方面。建设篇：阐述了数据治理的价值与意义，并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程，为组织提供了数据治理项目实施的框架和方法论。场景篇：深入探讨了主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享与交换、数据资产管理、数据应用等典型应用场景，并分析了这些场景中需解决的问题和实践

本书主要介绍数据库的基本原理及其使用方法，以及商业智能(BI)系统、云计算、大数据和NoSQL数据库的最新发展。本书以引导读者创建和管理小型数据库为目标，重点介绍数据库的概念，而不是某个特定产品的特性和功能。

本书主要内容包括撰写开发项目需求报告、采集数字量输入型传感数据、采集模/数转换型传感数据、采集IIC总线型传感数据、采集SPI总线型传感数据、采集RS-485通信型传感数据、采集ZigBee模块式传感数据以及设计多传感器智能监测系统。