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如何让机器人在宇宙中活动呢？如果通过试验实现，需要昂贵的花费；若只是仿真的话，不需要高额花费的实验装置，也不需要反复地制作机器人，仅有PC就足够了。ROBO-ONE委员会编著的《双足步行机器人仿真设计》为了比较简明地说明仿真设计过程，在对双足步行机器人进行建模的同时，结合实际的应用案例对其中重要的部分进行讲述。希望读者能够体验基于模型的设计过程。
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机器学习算法 麻省理工学院“机器学习算法”课程教材，介绍可解释的机器学习，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识
本书基于麻省理工学院在2013年秋季、2015年春季和2017年秋季开设的 Algorithmic Aspects of Machine Learning 课程编写，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。向理论计算机科学家介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种可访问的形式向机器学习研究人员介绍前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。
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《传感器技术及应用》由聂辉海主编，本书的编写冲破传统观念，探索新的教学方法，改革教材内容，使本教材的教学实施与中职学生的职业综合能力需求的知识及技能培养紧密相结合。本书是根据内容及相关知识点，按照工作过程系统化课程的开发理念编写而成的。
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数据科学与商业分析 用机器学习与统计学优化商业决策 数据科学入门教程，基于R语言，前芝加哥大学统计学教授带你应用统计学+机器学习+经济学解决从数据到业务实操的*后一公里问题
1.亚马逊北美首席经济学家，前芝加哥大学统计学教授带你解决从数据到业务实操的*后一公里问题； 2.书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题； 3.本书是解决数据业务问题的实践指南，旨在通过大量真实的一线案例，介绍如何将业务问题和数据联系起来； 4.本书详细展示应用统计学+机器学习+经济学进行数据分析，进而驱动和优化商业决策的过程。 5.基于R语言。
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机器学习基础——原理、算法与实践 机器学习基础，精挑细选机器学习的常用算法，扫清数学基础弱和编程实践难两大障碍，帮助初学者快速入门。专设QQ群，提供学习辅导和资源下载。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，*大障碍 数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践，并不是所有人都擅长编代码，只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习
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本书分上、下册，分4篇，共41章。第1篇主要介绍传感器应用设计技巧、方法和一些关键技术。其内容包括：红外、图像、热电、磁敏、应变、气敏、湿敏、光纤、电流、超声波、位置、振动、加速度、压力、风速、电容、电感、超导、核辐射、激光、微波、生物等。第2篇主要介绍传感器典型应用，其内容包括：传感器在机器人、飞行器、遥感技术、汽车工业、安全系统、过程工业控制、信息系统、环境污染和公害检测、医学领域、节能系统中的典型应用。第3篇主要介绍传感器与计算机接口，其内容包括：传感器与计算机接口中常见的几项关键技术（传感器的匹配技术，软、硬件线性化技术，去耦抗挠技术）、传感器与计算机接口技巧（传感器输出信号的预处理方法、基本信号的转换、数据采集系统、通信接口、用户输入装置接口、接口举例）、方法等。第4篇主要
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机器学习观止——核心原理与实践 某著名通信技术公司、世界100强企业首席技术专家全面介绍人工智能、深度学习、强化学习的核心原理与应用
一个处于工程应用前沿的首席技术专家带你系统学习AI技术： 学术 应用，综合学习，融会贯通； 软件 硬件，系统学习，整体思考； 算法 平台，密切结合，释疑解惑。
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自动化技术不仅改革了传统的操作模式、管理模式，而且无论是高速、大批量制造企业，还是追求灵活、柔性和定制化的企业，都要依靠自动化设备与自动化技术的应用，不仅需要自动化技术开发、设计的工程技术人才，更需要大量具有自动化思想、掌握自动化技术知识与应用能力的高技能人才。夏洪永编著的《自动化概论》关注于自动化技术应用实践中的职业岗位、职业活动与职业能力需求，从基础层面上去描述自动化技术与自动化类专业，特别是解析了职业活动的4个主体内容，为初学者引导了学习的方向。
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SQL机器学习库MADlib技术解析 掌握MADlib，使用SQL快速实现机器学习
作为一名数据库开发人员或DBA，当面对聚类分析或主成分分析等问题时可能会一筹莫展。原因很简单，用经典SQL语言实现这类复杂模型基本是不可能的。现在，DBA利用MADlib，只需使用SQL查询就能实现简单的机器学习，这也正是编写本书的初衷。MADlib与其他机器学习工具具有完全不同的设计理念。它不是面向程序员的，而是面向数据库开发人员或DBA的，是基于SQL的大数据机器学习库。MADlib将SQL的简单易用性与机器学习的复杂算法相结合，充分利用了两者的优势和特点。对于广大传统数据库应用技术人员来说，学习和从事机器学习工作的门槛将大大降低。对用户而言，MADlib提供了可在SQL查询语句中调用的函数，不仅包括基本的线性代数运算和统计函数，还提供了常用的、现成的机器学习模型函数，实现了分类、聚类、关联、回归、预测、评估等应用中的常见算法。用户
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