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本书系统地介绍了PID控制的几种设计方法，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书共18章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统的PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、模糊PD控制和专家PID控制、神经网络PID控制、基于差分进化的PID控制、伺服系统PID控制、迭代学习PID控制、挠性及奇异摄动系统的PD控制、机械手PID控制、飞行器双闭环PD控制、小车倒立

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本书从Elasticsearch的功能和业务场景开始介绍，逐步深入讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个ElasticStack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearc

本书基于零售数据分析及PowerBI的综合实现，全面、详细地介绍PowerBI在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及PowerBI模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。本书内容由浅入深，从业务到体验再到深度实践。首先，引入和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过Power

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以JupterNotebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。本书适合有一定深度学习和机器学习基础并

随着人机交互和AI技术的快速发展，设计师需要从基于屏幕的图形用户界面设计思维，转变为空间交互及智能交互的设计思维。本书从设计师要懂技术的原因讲起，引导设计师结合技术去思考设计，并针对跨设备交互设计、基于AI的设计及各种传感技术（姿态和手势识别、人脸识别和追踪、眼动追踪等）进行解读与案例分析，帮助设计师更好地应对未来的工作挑战。

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