从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中SQL常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的SQL编程、统计术语或模型公式。定位是带领PSQL数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。
本书系统地介绍了MATLAB在几个主要控制领域的应用。全书共分为七章，包括MATLAB介绍、控制系统的分析与设计仿真、神经网络控制的分析与仿真、模糊逻辑控制的分析与仿真、模型预测控制的分析与仿真、系统辨识分析与仿真、工程应用。各章在讲解基本应用的同时给出实际例子，并在最后一章给出了几个工程的分析、设计、建模、仿真实例。本书既可作为高等院校自动化、电气、控制工程、机电等相关专业本科生及研究生的授课、实习教材，也可为相关领域的工程技术人员和研究人员提供参考。
本书使用浅显生动的语言，通过贴近生活和时代的案例，详细讲解了人工智能的相关概念、技术、应用，主要内容包括：人工智能的概念、人工智能的技术框架、人工智能技术基础（机器学习、神经网络、深度学习等）、人工智能关键技术（大数据、云计算、人工智能芯片等），并从教育、农业、工业、金融、医疗、生活、文娱、军事等方向阐述了人工智能在各行各业中的具体应用，最后对人工智能的未来发展进行了分析。 本书内容全面、语言生动、通俗易懂，可作为人工智能初学者的启蒙读本，也可以作为人工智能技术普及读物。
本书以MATLAB R2020a为基础，由浅入深全面讲解MATLAB/Simulink软件的应用知识。本书基于认知逻辑编排内容，自始至终采用示例描述，内容完整且每章相对独立，有较大的参考价值。本书分为两部分，共17章。部分（第1～8章）主要介绍MATLAB基础知识、Simulink仿真基础、公共模块库、仿真命令操作、子系统及其封装、基于S函数建模、系统运行与调试等；第二部分（第9～17章）主要介绍控制系统仿真基础、PID控制系统仿真、模糊逻辑控制仿真、电力系统仿真、机电系统仿真
本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。
本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。
本书介绍二维和三维图形的基本概念和原理，是为计算机科学、图形学、多媒体和数据科学等方向的本科生、研究生和工程技术人员编写的图书。本书演示了使用MATLAB编程来解决与图形相关的问题，并讨论了各种生成图形以及可视化图形的工具。本书涵盖的重要概念包括变换、投影、表面生成、参数表示、曲线拟合、插值、向量表示以及纹理映射，这些内容广泛应用于教育和研究领域。本书通过大量的实例和编程代码说明了理论概念，并可用于可视化和验证结果。
本书先从区块链技术本身入手，介绍了区块链的发展历史以及相关技术，包括加密算法、共识算法、智能合约等。然后介绍了区块链国内外平台的建设情况，包括超级账本、星火链、联通链、BSN等。接着介绍了基于区块链的云网链基础设施架构，并分析了在现有的基础设施下，区块链在金融、医疗、能源等多个领域内的应用情况。后介绍了未来基于区块链的web3.0、元宇宙生态建设。 本书在普及区块链知识的同时也分析了区块链基础设施如何搭建，以及未来的发展趋势，面向的读者既包括想了解区块链技术的普通大众，也包括行业内人士。
本书全面系统地介绍数据挖掘的概念、技术、算法及应用, 力求为初学者构建一个合适的学习框架。全书将数据挖掘归纳成数据预处理、数据探索、决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机、关联规则分析、聚类、时间序列预测等几个主题, 不仅详解技术原理和算法实现, 而且还结合复杂多样的实际数据环境, 探讨其应用场景和使用方法。
本书以工业机器人应用为主旨，在介绍工业机器人的基本概念、编程基础知识的基础上，对ABB、KUKA工业机器人的程序结构、指令功能与格式、编程示例进行了详尽说明；对机器人工具坐标系、工件坐标系、负载等作业数据以及作业范围、干涉区、软极限等与程序运行相关的系统参数设定方法进行了完整阐述。本书提供了机器人编程指令的代码以及大量的程序实例详解，内容全面、选材典型、案例丰富，可供工业机器人编程、操作、维修人员及高等学校师生参考。
本书主要从工程应用的视角研究ATR自动目标识别问题，并从ATR系统核心能力构成上来梳理相关核心技术体系。本书从目标特性与特征基础技术，到系统体系架构与动态任务规划等系统总体技术，再到融合处理识别与在线学习演进系统核心技术，最后到识别能力测试评估来分析阐述ATR系统相关技术内容，并形成技术内容的闭环。重点研究包括目标特性与特征、目标识别体系框架、任务调度与规划、多源融合与不确定性决策、ATR系统在线学习与自组织演进以及ATR测试与评估等内容。
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