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本书根据高等院校自动控制原理课程的教学要求，注重理论基础与基本概念，比较全面地介绍了经典控制理论的基本内容。教材编写力求从自动控制的基本原理和概念出发，突出重点，淡化烦琐的理论推导，注重理论与实际的结合。全书共分八章，内容包括自动控制系统概述、控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、频率特性分析法、自动控制系统的校正

本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原

PyTorch神经网络实战：移动端图像处理主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构，对其在多个领域的应用进行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等，对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程进行了详细描述

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