小型智能机器人制作一书不仅简述了机器人涉及的基本技术知识,还用较多篇幅介绍了机器人制作的技术流程,如基本划线、铆接、电路热转印等实践工序,使得读者能够跟随本书的教学,制作出一个小型机器人,并加以应用。此外,为了方便初学者的学习,本书还增加了在线资源、程序下载包、硬件设计套件等丰富的配套资源,方便非工科专业或大众读者进行自学。本书不仅适用于工科学生的校内实践教学,还适用于广大机器人技术爱好者的学习和制作。
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本书从物联网的基础知识讲起,让读者了解物联网的基本概念、相关技术、基本的开发方法; 然后以一个典型的物联网系统为例,讲述系统的架构、需求、设计到实现,让读者能够清晰地了解物联网系统开发的整个流程。 本书可作为高等院校应用型本科专业物联网系统开发、物联网工程实训项目开发等课程的教材,也可作为一般工程技术人员开发物联网相关项目的参考用书。
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深入阐释了物联网中“物物互联”的含义及物联网标识技术的作用,系统介绍了物品编码技术、物品标识技术及目前国内外主流的物联网标识体系、标识解析和发现技术等。本书重点介绍了我国首个物联网物品标识体系——物品编码Ecode及国家物联网标识管理与公共服务平台。Ecode作为我国主流的物联网标识技术体系,目前已经广泛应用于产品追溯、资产管理和工业制造等领域。 本书共分9章。第1章介绍了物联网的起源与发展,阐明了标识技术是物联网的基石; 第2章总结了物品编码技术,并介绍了国家物品编码体系; 第3章阐述了物品标识技术,包括一维条码、二维码、射频识别及NFC等技术; 第4章详细介绍了国家物联网标识体系Ecode及国家物联网标识管理与公共服务平台; 第5章针对其他物联网相关标识体系,分别介绍了EPC、OID、mCode等; 第6章阐述了物联网标识解析和信息发现技术; 第7章详细介绍了物联网标识应用,包括GS1系统和Ecode一物一码应用案例; 第8章分析了物联网编码标识标准化现状及研究方向; 第9章总结并分析了物联网标识技术发展方向。
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从计算机控制系统的设计与实现的基础知识出发,系统阐述了计算机控制技术中硬件、软件、控制算法的设计与实现方法。不仅对计算机控制系统的设计、分析、校正和应用的基础内容进行了总结和讲解,而且介绍了利用Proteus软件进行硬件电路的仿真,利用MATLAB软件进行控制算法的仿真与分析,以及使用组态王软件进行控制系统人机界面的设计。在介绍设计方法的同时融入典型实例分析,力求读者在学习专业知识的过程中,掌握一些辅助性的软件工具,提高学习兴趣和学习效率,也为教师提供一种新的教学思路。
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本书内容丰富,较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统存在的问题、解决方法和评估策略,主要内容涉及协同过滤推荐算法中的时序技术、矩阵分解技术和社交网络信任技术等知识。 本书可供从事推荐系统、人工智能、机器学习、模式识别和信息检索等领域的科研人员及研究生阅读、参考。
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本书既讲述机器学习算法的理论分析,也结合具体应用介绍它们在Python中的实现及使用方法。本书的第2到第9章主要介绍监督式学习算法。其中包括:监督式学习算法基础、线性回归算法、机器学习中的搜索算法、Logistic回归算法、支持向量机算法、决策树、神经网络和深度学习。随后,在第10与11这两章,着重介绍无监督学习算法。其中包括:降维算法和聚类算法。第12章中讲述强化学习的相关知识。在本书的附录中还提供了学习本书必备的数学基础知识和Python语言与机器学习工具库基本知识。
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本书是为大学本科、研究生学习参考材料,以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用,也适合自学。 第1章KNN 第2章朴素贝叶斯 第3章C4.5 第4章SVM 第5章AdaBoost 第6章CART 第7章K-Means 第8章Apriori 第9章PageRank 第10章EM
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本书站在初学者的角度,从原理到实践,循序渐进地讲述了使用Python实现自动化开发的核心技术。全书从逻辑上可分为Python基础知识、Python自动化技术和自动化系统开发三部分。Python基础知识部分主要介绍Python的变量、数据类型、流程控制语句、函数与类等基础语法。Python自动化技术部分分别介绍网页、计算机系统、软件和手机的自动化技术,并将自动化技术与人工智能的计算机视觉结合使用,使自动化程序更为稳定和智能。自动化系统开发部分介绍如何开发一个统一调度和管理自动化程序的Web系统,通过该系统可实现分布式管理自动化程序的运行情况。 本书由浅入深,注重实战,适用于从零开始学习开发自动化程序和系统的初学者,或者已经有一些自动化程序开发经验,但希望更加全面、深入理解Python自动化开发的人员。
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《物联网核心技术:RFID原理与应用》是人民邮电出版社2010年出版的图书,《物联网核心技术:RFID原理与应用》较为系统地介绍了物联网与射频识别(RFID)技术的基本概念、基本原理、关键技术和应用实例。《物联网核心技术:RFID原理与应用》的主要内容包括物联网的基本概念和典型架构,射频识别技术的工作原理,无线射频识别的频率标准与技术规范,读写器和电子标签的结构,射频识别应用系统,以及RFID在通信应用中的相关算法等内容,并着重介绍了RFID在交通、安全防伪、供应链管理、公共管理等领域的应用。 《物联网核心技术:RFID原理与应用》内容丰富,实用性、专业性强,既可以作为射频识别工程技术人员的参考书,又可以作为高等院校自动识别、通信、电子工程等专业高年级本科生和研究生的教学用书。
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清晰的电子书籍。《物联网关键技术及系统应用》2012年由机械工业出版社出版,本书首先讨论了物联网背景、特点、架构、标准及产业链等;其次介绍了感知层技术,包括:物联网域名技术、EPC技术、RFID技术、传感器技术、无线传感器网络技术等;然后按照汇聚网→接入网→承载网路线展开阐述了物联网传输层技术;接着论述了物联网应用层技术,包括中间件技术、智能技术、云计算、物联网业务系统、物联网安全架构及策略等;最后介绍了物联网的典型行业应用。 本书是一部紧跟物联网技术前沿研究的专业性著作,主要适于物联网领域的研究人员和工程技术人员阅读,也可以作为通信工程及相关专业的高年级本科生、研究生和教师的专业性新技术参考书。 本书目录: 前言 第一章、 绪论 第二章、 感知层技术 第三章、传输层——汇聚网技术 第四章、传输层——网络接入技术 第五章、传送层——承载网技术 第六章、支撑及应用技术——物联网域名 第七章、互联网业务支撑平台 第八章、安全和管理 第九章、物联网典型行业应用
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高清晰度电子图书。《物联网支撑技术》2011年由科学出版社出版,物联网是下一代Internet的重要组成部分,有助于实现任何时刻、任何地点、任何人、任何物体之间的互联,提供普适服务。它为普适计算和云计算提供有力的支持。物联网应用的普及会极大地提高人们的工作效率和生活质量。物联网可分为感知层、网络层、应用层三层。物联网的关键技术涉及感知层、网络层、应用层中的多个方面,《物联网支撑技术》阐述的是物联网支撑技术,它主要包括基于有限状态机的USB输出流控制协议、无线传感器网络一系列技术、基于位置的感知计算技术、网络自适应控制技术、基于语义的服务发现技术、面向物联网应用的无缝迁移技术等。这是物联网技术的一个子集。 利用这些支撑技术,可以支持物联网的发展及应用。 《物联网支撑技术》可供高年级本科生、研究生及教师学习和参考,也适合从事物联网及其相关领域的科研和工程开发技术人员阅读、参考。
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高清晰度电子图书。《物流智联网:物流·电子商务·供应链的革命》2011年由机械工业出版社出版,本书介绍了由作者首创的快递物流解决方案“物流智联网”。在物流智联网的应用基础上,结合电子商务的发展历程和规律,大胆地预测了在物流智联网的支持下,未来电子商务将会深化到F2C模式,从而由此将会引起供应链的变革,进而会影响到整个经济生态以及社会。本书同时提供了多个物流智联网结合电子商务的应用案例,非常值得志在创业的朋友参考!《物流智联网:物流.电子商务.供应链的革命》的读者为电子商务、物流与供应链的相关从业者以及高校相关专业的师生,亦可供相关领域的IT从业者和经济学有关人士参考。
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《人工智能开发语言——Python》2019年由化学工业出版社出版,本书以浅显易懂的语言对Python进行了全面系统的介绍,采用范例加图解的形式讲解,读者可轻松阅读。全书主要内容包括Python语言的基础语法、数据类型、运算符、函数、类、对象以及常用的标准功能模块,最后以实例的形式介绍了开发机器学习和人工智能应用所需的知识及相应的功能模块。 本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员或爱好者,也可作为相关专业的教材。 本书目录如下: 1 引论 1 1.1 人工智能的发展历史 2 1.2 人工智能的应用 4 1.3 Python和人工智能 4 2 Python基本知识 6 2.1 Python概述 7 2.1.1 Python的发展史 7 2.1.2 Python应用领域 8 2.1.3 Python的优缺点 8 2.1.4 Python 解释器 9 2.2 Python安装和卸载 11 2.2.1 Python的下载 11 2.2.2 Python的安装 12 2.2.3 Python的卸载 15 2.3 Python开发环境 15 2.3.1 PyDev的安装 16 2.3.2 PyDev的配置 19 2.3.3 PyDev创建工程 20 2.3.4 PyDev调试代码 25 3 Python语言基础 30 3.1 代码文件结构 31 3.2 基础语法 33 3.2.1 文件编码格式 33 3.2.2 代码注释 33 3.2.3 标识符命名规则 34 3.2.4 代码缩进 35 3.2.5 语句与行 37 3.2.6 模块导入 38 3.3 基本数据类型 40 3.3.1 变量类型概述 40 3.3.2 Number数值类型 41 3.3.3 String字符串 46 3.3.4 Byte字节序列 56 3.3.5 Tuple元组 63 3.3.6 List列表 66 3.3.7 Set集合 70 3.3.8 Dictionary字典 79 3.3.9 Range整数序列 84 3.4 运算符和表达式 88 3.4.1 算术运算 88 3.4.2 关系运算符 91 3.4.3 赋值运算 91 3.4.4 逻辑运算 92 3.4.5 位运算 94 3.4.6 身份运算 96 3.4.7 成员运算 99 3.4.8 运算符优先级 100 3.5 控制语句 101 3.5.1 条件控制结构(if…else) 101 3.5.2 循环控制结构(for/while) 107 3.5.3 转移控制结构 111 3.6 函数 114 3.6.1 函数定义 114 3.6.2 函数调用 115 3.6.3 参数传递 117 3.6.4 变量的作用域和生命周期 122 3.6.5 匿名函数 125 3.6.6 有益的编码风格 126 3.7 错误和异常处理 126 3.8 模块和包 135 3.8.1 Python模块 135 3.8.2 Python包 139 4 文件和目录 142 4.1 文件操作 143 4.1.1 文件的概念 143 4.1.2 文件的打开 143 4.1.3 文件的写入 145 4.1.4 文件的读取 145 4.1.5 文件的关闭 145 4.1.6 常用文件操作函数 147 4.2 目录操作 148 5 类与对象 153 5.1 面向对象编程 154 5.2 类的定义 154 5.2.1 __init__()函数 156 5.2.2 成员定义 156 5.3 对象创建 159 5.4 继承 163 5.4.1 继承的概念 163 5.4.2 单继承 164 5.4.3 多继承 166 5.5 多态 170 5.5.1 成员函数重载 170 5.5.2 操作符重载 172 6 Python常用标准库 176 6.1 内置函数 177 6.2 内置常量 181 6.3 操作系统接口模块(os) 182 6.4 文件搜索模块(glob) 183 6.5 系统交互模块(sys) 183 6.6 正则表达式模块(re) 184 6.7 数学计算模块(math /random/statistics) 188 6.8 互联网访问模块(urllib/smtplib) 189 6.9 日期和时间模块(datetime) 190 6.10 数据压缩模块(zlib) 191 6.11 日志功能(logging) 192 6.12 数组模块(array) 193 6.13 十进制数学模块(decimal) 196 7 数据库编程 198 7.1 数据库基础知识 199 7.2 Python DataBase API规范 202 7.2.1 模块接口 203 7.2.2 数据库连接对象(Connection) 204 7.2.3 游标对象(Cursor) 205 7.3 访问MySQL数据库 206 7.3.1 安装PyMySQL 207 7.3.2 使用PyMySQL 207 8 数据科学重要模块介绍 213 8.1 NumPy 214 8.1.1 NumPy数组概念 214 8.1.2 NumPy的数组操作 219 8.1.3 NumPy矩阵 228 8.2 SciPy 228 8.2.1 基础知识 229 8.2.2 SciPy的使用 230 8.3 Pandas 235 8.3.1 基础知识 236 8.3.2 Series数据序列 237 8.3.3 DataFrame数据框 242 8.4 Matplotlib 257 9 Python与机器学习 262 9.1 机器学习简介 263 9.2 机器学习模块 264 9.3 sklearn模块 267 9.3.1 sklearn模块的安装 267 9.3.2 sklearn功能组成 267 9.3.3 sklearn的使用 268 10 Python包管理工具及应用打包 274 10.1 Pip 275 10.1.1 安装和更新模块 276 10.1.2 显示和卸载模块 277 10.2 打包 277 10.2.1 PyInstaller的安装 278 10.2.2 PyInstaller的使用 279 10.2.3 规格文件的使用 285 附录 290 1. Python解释器运行参数 291 2. Python 3.6的关键字 292 3. Python 3.6内置模块列表 293
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《Python机器学习》2019年由人民邮电出版社出版,作者是阿布舍克·维贾亚瓦吉亚,《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。阅读《Python机器学习》能够加深读者对机器学习的认识和理解,从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。《Python机器学习》适合Python程序员、数据分析人员、对机器学习感兴趣的读者以及机器学习领域的从业人员阅读。
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高清晰度电子书籍。《数学模型(第四版)》由高等教育出版社2011年出版,是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。该书可作为高等学校各专业学生数学建模课程的教材和参加数学建模竞赛的辅导材料,以及科技工作者的参考书。 全书共分13章,主要包括建立数学模型、初等模型、简单的优化模型、数学规划模型、微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型等章目。
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高清晰度电子教材。《数学分析中的问题和反例》2015年由高等教育出版社出版,《数学分析中的问题和反例》汇集了“数学分析”方面的问题和反例500多个。全书共八章,内容有数列、函数微分、积分、级数、一致收敛、多元函数、重积分与参变量积分。每一章分为三部分:第一部分提纲挈领地给出了该章的基本概念和主要结果;第二部分是问题,包括解法;第三部分是反例。 《数学分析中的问题和反例》所选的问题和反例比较典型,难度适中,构思新颖,解法精巧,富有启发性。书中不少问题和反例直接选自国内外有关学者所做的工作。
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高清晰度电子教材。《MATLAB/Simulink机电系统建模与仿真》由国防工业出版社2015年出版,本书主要包括:绪论,MATLAB基础知识,MATLAB/Simulink与数学建模,MATLAB/Simulink应用实例,机械平面结构物理建模与仿真等内容。
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《高等数学典型问题与应用案例剖析·下册》是2015年科学出版社出版的图书,下册共11讲,每讲基本包括考纲要求、基本概念、常用性质及结论、常见问题和处理方法及技巧、解题应注意的问题,并通过案例对其如何用于求解具体问题进行体验和说明,以达到揭示解题规律,归纳、总结解题方法的目的。高清晰度电子教材。
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《高等数学典型问题与应用案例剖析. 上册》2015年由科学出版社出版,本书分共13讲,每讲基本包括考纲要求、基本概念、常用性质及结论、常见问题和处理方法及技巧、解题应注意的问题,并通过案例对其如何用于求解具体问题进行体验和说明,以达到揭示解题规律,归纳、总结解题方法的目的。本电子教材高清晰度。
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本书是普通高等教育“十一五”规划教材,在2008年出版的《概率论与数理统计》(第四版)的基础上增订而成。本次修订改写和新增的内容有:在数理统计中应用R软件,bootstrap假设检验方法,时间序列分析等;同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。 本书主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分,每章附有习题(除第十一章外);同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。高清晰度电子教材。
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