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本书是基于MATLABR2021a产品族，以教程和实训紧密结合的形式编写而成的，深入浅出地介绍了MATLAB的应用。教程部分比较系统地介绍了MATLAB的基本运算、数据的可视化、符号运算、程序设计和M文件、MATLAB高级图形设计、Simulink仿真应用和线性控制系统的分析等内容，以先讲解后实例的方式，图文并茂，例题

本书是一本专注于Windows操作系统信息安全的教材，内容涵盖了常见Windows操作系统信息安全项目案例。本书以培养学生的职业能力为核心，以工作实践为主线，以项目为导向，采用任务驱动、场景教学的方式，面向企业信息安全工程师人力资源岗位能力模型设置教材内容，建立以实际工作过程为框架的职业教育课程结构。本书分为基础模块、

本书是关于C++程序设计的经典教材，中文版分为基础篇和进阶篇，主要介绍程序设计基础、面向对象程序设计和数据结构。本书采用“基础优先，问题驱动”的教学方式，在设计自定义类之前介绍基本的编程概念和技术，同时侧重于解决问题而非语法，通过不同领域的示例说明相关概念。本书引导读者循序渐进地学习，从基本的编程技术到面向对象编程，从

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本书主要介绍数据可视化分析相关知识，所使用的工具为Tableau。本书基于以多个实际案例为背景的具体数据，介绍了常用的商务数据分析图形的制作，以及如何利用图形获得分析数据，得出结论。读者通过本书可以掌握数据可视化分析理论，并且能够制作可视化分析图表，基于图表获得分析结论，从而为企业经营提供指引。

本书包含9章内容，第1章绪论介绍机器人的基本组成、分类、发展历程和应用，以及机器人机构创新设计的研究内容。第2章和第3章介绍机器人学研究涉及的数学基础，并根据机器人机构创新设计的流程重点介绍有限-瞬时旋量数学框架。第4章至第8章涵盖串联、并联机器人机构设计的全部环节，包括机构构型综合、运动学建模、静力学建模、动力学建模

本书是一本精简的神经网络入门教程，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前

本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书

机器学习是人工智能的核心领域之一，本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。本书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1-10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含