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本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。

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本书系统地阐述了工业控制系统——监督控制与数据采集（SCADA）系统的技术问题，包括系统组成、特点、应用及与集散控制系统等其他控制系统的比较。对SCADA系统设计与开发中的关键技术，包括工业数据采集技术、通信与网络技术、SCADA系统应用软件开发、经典OPC与OPCUA标准、功能安全与工业控制系统信息安全等都结合应用实例进行了详实的分析和论述，并通过对不同行业领域典型SCADA系统工程案例的剖析来加深读者对内容的理解，帮助读者掌握SCADA系统的分析、设计、开发与调试技能。此外，对SCADA系统

网络编码的基本思想是允许网络中间节点参与编译码，看起来并不复杂的思想却在信息论领域带来重要的理论突破，指出信息流和商品流的本质不同，将对未来网络的构架和发展产生重大和深远的影响。网络编码的实际应用是网络编码理论发展的重要目标，也是学术界和工业界努力的重要方向。本书较系统阐述网络编码的基本技术和典型应用。本书注重阐明技术和应用背后所蕴含概念和原理的物理意义，力求深入浅出，便于读者理解和领会。

本书介绍测试系统构建领域通用测试系统的设计实现，并使用C++和Qt技术实现通用化的测试系统框架，内容包括测试系统行业背景、具体技术、具体的设计实现等。全书共4个部分。第1部分为测试系统框架，介绍行业背景、通用测试系统、C++和Qt技术。第2部分为关键技术，介绍实现通用测试系统的几个核心技术。第3部分为工程实践，介绍一套通用测试系统的具体设计与实现。第4部分为测试信息化，介绍测试系统领域的测试信息化建设。本书既可作为研制测试系统的参考书，也可作为学习Qt及框架软件设计的参考书。