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本書比較全面系統(tǒng)地闡述了自動控制原理的基本理論和應(yīng)用。全書分8章。第1章深入淺出地講述了自動控制的基本概念和發(fā)展歷史；第2章介紹了線性連續(xù)控制系統(tǒng)在時域和復(fù)域中的數(shù)學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)圖和信號流圖；第3~5章分別講述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法、頻域分析法；第6章比較全面地闡述了線性連續(xù)控制系統(tǒng)的幾種典型校正

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本書以NB-IoT實訓(xùn)套件為載體，采用項目化教學(xué)方式，講解了NB-IoT的相關(guān)知識及其在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。本書主要分為理論、項目和實戰(zhàn)演練三部分。理論部分講解了NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，并對架構(gòu)中的每個節(jié)點做技術(shù)解析；項目部分由淺入深，從NB-IoT通信、OceanConnect平臺操作系統(tǒng)到LiteOS的基礎(chǔ)實戰(zhàn)開發(fā)

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隨著數(shù)字音樂內(nèi)容的迅速增長以及人們對音樂鑒賞需求的日益提升，音樂信息的分類檢索及個性化推薦受到廣大網(wǎng)民和有關(guān)從業(yè)人員越來越廣泛的關(guān)注,并成為研究及應(yīng)用的新熱點。本書系統(tǒng)地闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用分類與推薦方法,介紹了網(wǎng)絡(luò)音樂自動分類與推薦的理論基礎(chǔ)，重點探討了ＳＶＭ和ＫＮＮ分類算法的改進(jìn)，以及協(xié)同過濾推薦算法和基于馬爾可

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深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)正變得越來越小。谷歌助理（GoogleAssistant）團(tuán)隊可以在微控制器上運(yùn)行只有14KB大小的模型來檢測單詞。這本實用的書將帶你進(jìn)入TinyML的世界，讓深度學(xué)習(xí)和嵌入式系統(tǒng)結(jié)合在一起，用微小的設(shè)備創(chuàng)造出驚奇的事業(yè)。