大数据正在成为人类社会最重要的生产要素和基础资产之一，并对管理决策理论与实践产生深远影响。本书汇编了国家自然科学基金“大数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划的部分项目研究成果，就研究体系和重要研究方向上的新知贡献进行阐释与讨论。首先，本书系统性讨论了大数据管理决策研究挑战和应对，并介绍了顶层设计研究体系及凝练的全景式PAGE框架。进而结合重要研究方向，分别介绍了大数据决策范式、大数据分析技术、大数据资源治理、大数据使能创新等相关议题和若干前沿进展。

本书共8章。第一章是绪论部分，对多智能体分布式协调控制进行了简要的介绍；第二章为数学基金部分，主要对图论、一致性理论、系统的稳定性理论和书中用到的一些重要的引理等基础知识进行介绍；第三章为基于采样数据的二阶多智能体系统分布式一致；第四章为具有时滞的多智能体系统分布式一致；第五章为异质多智能体系统分布式一致；第六章为多智能体系统的分布式包含控制；第七章为非线性多智能体系统的分布式跟踪；第八章为非线性多智能体系统的分布式最优协调控制。

本书基于大数据时代分布式数据库相关的基础内容，对分布式数据库系统的主要结构组成、大数据时代分布式数据库的设计策略、分布式数据库的查询处理及存取技术、分布式数据库的恢复管理与可靠性进行了深入探讨，以发展的眼光透视了分布式数据库的数据复制与一致性问题、分布式数据库的并发控制原理与技术分析、大数据时代分布式数据库系统研究的新进展。

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全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实

本书主要分为三个部分。第一部分，主要讲解Python的基础知识点。第二部分，结合编程思维将知识串联起来在探究活动中练习和实践，巩固Python基础知识，提升编程思维能力。第三部分，以解决问题实战为主线，串联编程思维，从整体视角上思考问题，使用Python从0到1，完整解决多个问题，从而掌握解决编程问题的基本思路，学会举一反三，增强理解和运用Python的能力。

本书在尽可能降低数学要求的情况下，利用贯穿全书并反映多学科最新成果的大量反馈控制实例，简明而又全面地介绍了反馈控制的基本理论和设计方法，既删繁就简地涵盖了经典自动控制理论的所有重要内容(包括建模方法、时域分析、频率分析的传递函数、伯德图、奈奎斯特图、根轨迹法、频域设计与校正等)，又选择性地介绍了现代反馈控制理论的重要概念、方法和进展，如李雅普诺夫稳定性、可达性、能观性、状态估计器、鲁棒性、非线性描述函数法、pid参数整定等，为各读者提供了学习自动控制理论与设计的一个起点低、终点灵活的选

本书综合阐述了软件测试的基础知识和方法，主要分为三个部分。第一部分介绍软件测试的数学背景，包括集合论、图论、函数、命题逻辑等内容。第二部分讨论如何进行单元测试，包括边界值测试、等价类测试、基于决策表的测试、基于代码的测试和面向对象的测试等内容。第三部分探讨单元测试之外的测试方法，包括基于生命周期的测试、集成测试、系统测试、基于模型的测试等内容。本书做到了理论与实践的有效结合，反映了软件测试和开发的新进展和新变化。

本书涵盖了多个绘画知识专题及AI绘画应用案例：从Midjourney和StableDiffusion两款AI绘画工具的入门操作，到垫图方法、风格化实操演示、模型使用技巧、插件使用方法等进阶技术，以及定制写真、商业LOGO、艺术字、艺术二维码、电商海报产品图等应用案例的全流程操作，包括了从基础应用到实战项目的常用方法和技巧。通过这些知识内容，帮助读者解决在艺术设计领域的创造力、工作效率等核心问题，实现从小白到AI绘画创作大师的质变。

本书主要针对那些需要应用用户界面和交互设计准则的软件设计与开发专业人员，以及交互设计师、用户界面设计师、用户体验设计师、硬件产品设计师，还包括那些经常做可用性测试和评估的人员，他们在分析观察到的使用问题或者评估软件时，经常会参考设计以启发思考。在本书中，畅销书作者JeffJohnson为设计人员提供了足够的感知和认知心理学背景知识。有了这些知识，用户界面设计准则就不再只是一系列需要遵循的规则，而变得有了直观的意义。

本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。