本书系统地介绍了网络化系统智能控制与滤波理论的最新成果和研究进展。内容包括网络化系统的概念、基本问题、国内外研究进展以及典型智能化控制与滤波算法；基于事件触发机制下的时变时延网络化系统H∞控制、L2量化控制、H∞滤波、模糊控制、量化H∞控制问题的理论成果；多丢包时延网络化系统H∞量化控制；最后介绍了分布式时延非线性网络化系统H∞滤波及故障诊断问题。全书通过大量实例验证理论方法的有效性和优越性。
本书主要面向网络化控制、智能控制、多智能体系统、无人系统等领域的学者以及博士、硕士研究生等人员，

本书是对作者近几年有关模糊综合评价方面的研究成果的整理与总结。全书共分为七章。其中，前两章简述了模糊综合评价的发展及基础理论，后五章分别从直觉模糊、毕达哥拉斯模糊、双层语言术语模糊、概率犹豫模糊及混合模糊等角度出发，探讨不同信息环境下的综合评价理论及应用技术。本书是一本关于模糊综合评价理论拓展与应用的学术著作，理论联系实际，内容新颖，方法具有前沿性。

本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了理论框架及案例应用分析。内容包括：大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。

工业机器人正越来越广泛地应用于航空航天复杂结构件的制造装配中，其高性能加工技术是实现构件高效高质高精加工的关键所在。本书针对机器人本体弱刚性结构属性导致产品加工质量差与加工轨迹精度低的问题，提出了工业机器人加工系统刚度优化的基础理论与关键技术，主要包括机器人刚度建模、机器人加工系统刚度性能分析、机器人刚度优化、基于刚度性能的机器人加工误差预测与补偿等内容，并进一步阐述了机器人加工系统刚度优化技术在航空航天钻孔、铣削中的应用，验证该技术的有效性。

本书内容设计以培养工业机器人离线编程与仿真综合技术应用能力为导向，兼顾1+X证书“岗课赛证”融通，将教学内容重组，以工业机器人典型应用为项目载体，通过项目式教学，将离线编程的工作原理与实际工作任务有机结合，使学生通过完成项目任务掌握离线编程的方法。本书内容包含：项目1RobotStudio仿真软件基本操作；项目2机器人离线轨迹编程；项目3创建搬运工作站；项目4创建带输送链的搬运工作站； 项目5创建带导轨的工作站；项目6创建带变位机的工作站；项目7创建虚拟智能工厂常用仿真；项目8创建综合实训工作站

本书通过实例讲解，详细介绍了工业机器人电气控制设计方法。首先介绍了工业机器人电气控制设计概论，包括工业机器人的分类、桁架机器人典型控制系统及数控系统解决方案等概况；其次具体地讲解了工业机器人控制系统硬件设备与选型、硬件连接与设定；然后介绍了PMC程序编程基础；最后通过实际案例，详细讲解数控桁架机器人的电气控制设计。
本书内容贴近工程实际，选取实例典型，可供工业机器人、自动化、数控技术等方面的从业人员阅读，也可供大专院校机械、自动化、智能制造等专业师生学习参考。

《深入浅出数据分析》以类似"章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍“企业级大数据用户搜索行为分析系统”的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目开发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施打下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解“用户行为数据采集模块”的开发，第4章讲解“用户行为数据离线分析模块”的开发，第5章讲解“用户行为数据实时分析模块”的开发

对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失(或“流失”)，这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。
《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循

《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相