本书内容主要分为三个部分。第一部分介绍PID稳定集的计算方法。重点针对工程中常见的线性时不变连续时间系统、Ziegler–Nichols系统、线性时不变离散系统以及结合频率响应数据描述的系统进行了深入的阐述。第二部分介绍基于增益和相角裕度的鲁棒设计方法。分别从连续时间系统、离散时间系统和多变量系统三个方面，对比阐述了PI控制器和PID控制器的分析与设计方法。第三部分介绍H∞优化PID控制方法。针对被控对象不确定时PID稳定控制器的设计问题，基于H∞优化控制，分别对连续时间系统和离散时间

本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础--数据、可视化任务的概念以及如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具, 并总结了可视化领域常用的可视化图表。

本书以数据工程的基本理论为基础，以数据工程建设的流程为框架，介绍了数据工程概论、数据规划设计、数据模型构建、数据采集与数据处理、数据存储与数据管理、数据分析与数据挖掘、数据共享应用、数据标准规范、数据工程实践案例等内容。其具体内容为：第1章重点介绍数据工程涉及的概念、体系架构、国内外建设发展情况；第2章到第8章详细介绍数据工程具体建设活动的理论基础、技术方法、工具手段等；第9章介绍了一个数据工程实践案例。

本书面向所有的数据工作者从事或学习数据工程的理论研究、技术创新、实践运

本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法，针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷，从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估，以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法，构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架；通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素；将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数，并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法，用于辅助专家提供评估的参考信息。
本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估

本书主要介绍云计算及其安全关键技术，包括云计算概述、云计算关键技术、云计算安全机制和云计算平台构建四个部分，共18章。部分（第1～3章）概述云计算的发展历程、交付模型、部署模式、关键技术、安全需求等； 第二部分（第4～8章）具体介绍虚拟化技术、存储技术、计算技术、网络技术、平台技术等相关原理和技术； 第三部分（第9～13章）具体介绍虚拟化安全、存储安全、计算安全、网络安全、系统安全等相关方法与技术； 第四部分（第14～18章）结合实例介绍IaaS、PaaS、SaaS云服务构建与安全保护方法

本书是大数据技术普及系列读物之一，主要涉及大数据采集、分布式文件存储和非关系型数据管理等内容。全书共6章，每章一个专题，按照大数据运用流程，从网页和日志文件两种常用的大数据采集方法入手，介绍了分布式文件存储、NoSQL数据库基础理论和4种NoSQL数据库技术。针对特定技术选择了一款最典型的产品进行诠释，先后对Python语言中的Requests和BeautifulSoup包，Hadoop生态中的Flume、HDFS和HBase，以及Redis、MongoDB和Neo4j等产品进行了介绍

《控制系统动力学讲义》涵盖了控制系统的基本概念和基本方法。讲义首先介绍了控制系统常用的基本元件和基本概念、拉普拉斯变换及其逆变换、传递函数及频率特性。接着给出了常系数线性系统分析和设计的解析方法和频域方法，包括稳定性和李雅普诺夫第二方法、特性曲线、米哈依诺夫判据及稳定性区域划分、反馈系统及其镇定，讨论了调节系统的品质指标、校正综合以及根轨迹法及其应用。最后介绍了非线性系统的分析方法包括相空间方法、谐波平衡法，刻画了非线性特性对随动系统的影响。

全书共八章，主要论述了计算机理论与应用技术。第一章论述了计算机的分类、特点等以及计算机系统的发展历史和组成。第二章论述了计算机理论。第三章论述了计算机信息安全技术。第四章论述了计算机访问控制技术。第五章论述了计算机虚拟现实技术。第六章论述了计算机视觉技术。第七章论述了计算机网络安全检测技术。第八章论述了计算机技术的应用。

这是一本介绍用 OpenAI Gym 构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍 OpenAI Gym 的相关内容，随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。 本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的 Python 编程基础。

本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。