本书是为应用型本科学校自动控制类课程编写的教材，重点讲述了经典控制理论、离散控制系统及其应用，主要内容包括自动控制基础概论、控制系统的动态数学模型、控制系统的时域瞬态响应分析、线性系统的根轨迹法、控制系统的频率特性、控制系统的综合与校正、离散系统与计算机控制系统，还对非线性控制系统分析和线性系统的状态空间分析作了介绍。

本书以人工液位系统、电机转速等5个工程项目为载体，以完成具体项目任务为主线，将自动控制系统的总体认识、数学模型建立、系统性能分析方法以及系统主要性能的分析和校正等经典控制理论知识融入各工程项目中，让学生在解决实际工程问题的过程中理解和掌握抽象的理论知识，从而达到学以致用的目的。每个项目都有项目引入、信息收集、项目实施、

人工智能是一门新的交叉学科，近年来涌现出了许多新的算法模型和框架。本书面向人工智能算法的实践与应用，参考了*级会议和国内外竞赛平台的内容，将所涉及的分类、检测、识别、预测等多项实验任务进行归类和优化整理。书中对每个实验的背景与内容都进行了详细阐述，对实验的要求与评估方法进行了深入讨论，对实验数据及来源进行了详尽描述，并

本书作为“自动控制原理”课程实践性教学的教材，较全面地涵盖了经典控制理论知识的重点和难点。本书所编排的实验章节内容与“自动控制原理”教材的课程内容相对应，共5章，分别为自动控制的基础理论、线性系统时域分析、线性系统频域分析、线性系统的校正与设计、非线性系统分析及线性系统的状态反馈，并按照自动控制原理知识体系精心设计了2

本书首先阐述了物联网的基本概念、关键技术和应用案例等物联网的基本理论知识，然后循序渐进地介绍物联网开发的典型实战任务，通过逐级递进式任务介绍法达到理论与实践相结合的目的，使读者清晰地了解物联网系统开发的整体流程。本书针对每个实战任务提供微课视频和源代码。本书可作为高等院校通信工程、电子信息工程、人工智能、机械电子、计算

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内容简介书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。具体内容包括PyTorch与TensorFlow的对比和PyTorch的发展现状，张量Tensor和自动微分Autograd及其具体应用，PyTorch构建神经网络，基于PyTorch构建复杂应用，PyTorch高级技巧与实战应用，网络剪枝应用。

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本书为“十二五”普通高等教育本科国家规划教材。全书共三篇，主要包括理论方法要点与例题习题、大学考试试题和研究生入学试题。第D一篇给出了典型题目及其详解以及足够多的针对性练习题目；第二篇提供了大学课程考试的模拟试卷和按考核要点细分的分类试题，并按照按课程开设的不同学时，分为高水平、中水平和初水平三类；第三篇是研究生入学试