本书为学生、研究者和工业实践者提供了可供选择的主题，他们希望学习具有操作约束的PID控制系统的设计和实现。这本书由三部分组成。第一部分介绍了PID控制系统的结构、经典的整定规则和基于模型的设计方法。第二部分介绍了作者的先进设计、分析和实现材料，包括基于频域的设计、带运算约束和量化误差的实现、增益调度PID控制、串级PID控制、前馈PID控制等，PID控制的自动整定。在所有的高级设计材料中也会强调处理操作限制。第3部分说明了应用程序的设计和实现过程，包括板上球、无人机（四旋翼机控制、固定翼飞机控制

本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中每种算法都以伪代码的形式进行描述并附有相应的实例。本书主要面向

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。

多时标非线性系统广泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系统中，其控制具有重要的理论意义和应用前景。《多时标非线性系统的鲁棒控制与自适应控制》系统论述多时标非线性系统的模糊建模、鲁棒控制和自适应控制的理论方法及其应用。首先综述线性连续奇异摄动系统、线性离散奇异摄动系统、非线性奇异摄动系统，以及奇异摄动系统的智能鲁棒与自适应控制的发展现状和趋势；其次介绍多时标非线性系统的模糊奇异摄动建模方法，以及基于模糊奇异摄动模型的鲁棒控制与自适应模糊控制方法；最后介绍模糊奇异摄动模型在工业生产、航空航天等领域的

本书围绕微纳传感与测试技术的知识架构，阐述微纳传感器的基本原理、优势特点与应用。本书主要介绍单晶硅压阻原理、加速度传感器、压力传感器、谐振传感器、机床刀具测力和振动传感器、薄膜测力传感器、爆轰爆速传感器、MEMS电热执行器、气体传感器等典型微纳传感器的设计与制造方法。本书可供高等院校传感器技术、微机电系统、测控技术与仪器、自动化工程、机电一体化及仪器仪表等专业的师生作为教材使用，也可供从事传感器、MEMS、仪器仪表等相关专业的技术人员学习参考。

本书对触觉传感器和触觉显示器的设计进行阐述，内容包括触觉传感器和触觉显示器设计中的基础知识、机器人三轴触觉传感器设计、VR触觉显示器设计，以及触觉传感器和触觉显示器应用实例等。本书内容是笔者多年的研究成果，结合以往的经验，指出触觉传感器和触觉显示器的最终研究方向。

本书系统性阐述数据安全的范畴和目标，体系架构和关键措施，特别是根据对数据安全风险与挑战的全面和深入的分析，给出数据安全架构设计、隐私保护的监管要求、实施原则、技术选择和业界最佳实践。本书还针对IT网络、电信网络、云和物联网的数据安全展开阐述，对AI、区块链、5G等新兴场景和数据安全的结合点进行分析与介绍，希望能够全面地反映出国内外数据安全领域的理论和技术发展前沿水平。本书不仅可作为高等院校网络空间安全、计算机、信息技术类专业的教材和参考书，也可作为信息安全、数据安全、云计算、隐私保护的从业人员，

本书介绍了基于ROS2编程所需的各方面知识，并通过结合基本概念、设计思想、工程实践、编程调试和应用技巧等多面一体进行阐述，使读者可以更加快速地掌握ROS2机器人编程的核心思想。书中包含大量的代码和实战案例，同时还会讲述开源项目及其相关规范和注意事项，结合作者实际的工程经验、与时俱进的ROS2设计思想和源码案例，读者可以学习到不拘泥于软件版本与软件环境的编程知识。此外，本书的*后一章还给出了ROS2在实际项目中落地的应用策略和实用建议。书中所有源码都已按照ROS2的相关规范进行开源，并与读者共同维

本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多

7大数据陷阱的干货总结与避坑锦囊，教会数据工作者如何在数据陷阱中迅速恢复，避免踩雷 数据陷阱无处不在，任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型，从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中，作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱： 陷阱1：认知误差——我们如何看待数据； 陷阱2：技术陷阱——我们如何对数据进行处理； 陷阱3：数学失误——我们如何对数据进行计算； 陷阱4：统计疏忽——我们如何对数据