本书围绕先进自动测试系统，以信号发生、采集和分析理论为主线，结合自动测试、常规测量和前沿探索研究中的大量实例进行阐述。具体内容包括测量与计量基础，信号采样与量化，基于模拟/数字转换技术的测量，数字模拟转换及信号发生，基本电参量测量，时间与频率的测量，信号波形显示与测量，频谱分析与测量，自动测试系统概述，自动测试系统总线

IBMSPSS作为全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，被业界广泛使用。本书旨在介绍IBMSPSS软件在各应用场景中的基础操作和使用，并尽可能地把专业晦涩的专业术语和应用内容以通俗易懂的方式传递给读者，同时所有应用均结合SPSS工具进行操作并实现，帮助读者初步了解大数据分析和挖掘的基本思路和常见操作，掌

本书主要讲解了应对数据分析师面试所需的基础知识与典型面试题的解答方法，内容以读者的阅读需求进行架构，力求使该者对面试题涉及的原理与解题思路有清晰的认知，以帮助读者在面试时举一反三，从容作答。本书共分为7章。第1章介绍了正确认识数据分析的一些必要知识，以及用人单位对数据分析师的要求，第2~5章，分别介绍了概率论与数理统计

本书全面介绍了CoppeliaSim的建模与仿真技术在关节机器人和轮式移动机器人中的应用:对CoppeliaSim的入门基础和基本操作进行了介绍；在搭建UR5六自由度关节机器人仿真环境的基础上，进行了UR5机器人的正运动学仿真和逆运动学仿真；对轮式移动机器人进行了运动学分析，并实现了对其的运动仿真控制；使用协作机

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第

本书内容分为数据挖掘理论和数据挖掘实践两部分。数据挖掘理论部分主要包括数据挖掘的基本概念、数据预处理、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘及离群点检测。数据挖掘实践部分讨论数据挖掘在文本挖掘和金融领域中的应用，通过虚假新闻检测和社交平台情绪分析等案例，展示数据挖掘在文本挖掘方面的应用；通过潜在贷款客户挖掘、贷款违约等案例

控制系统原理及相近课程是高等学校信息类和机电类等专业学生的核心课程之一，本书一直是此类课程畅销全球的教材范本，主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、线性反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应方法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字

本书重点讲述统计数据分析方法和数据挖掘技术，在大数据时代和人工智能时代，数据驱动的知识抽取技术成为一项重要学习和研究内容。本书采用理论和举例相结合的方式进行数据分析和数据挖掘知识讲解，并配套《数据分析与数据挖掘建模工具》一书，便于理论和实践相结合。书中内容包括统计检验、方差分析、回归分析、关联分析、分类模型、聚类模型、

本书讲述ApacheFlink大数据框架的原理，以及如果将ApacheFlink应用于大数据的实时流处理、批处理、批流一体分析等各个场景。通过原理深入学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握ApacheFlink流处理的框架的基本原理和技能，接近理论与实践的距离。全书共分为8章，主要内容包括Flink架构与集群

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。随着工业4.0、智能制造、工业互联网等新工业战略的提出，大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新一代信息技术风起云涌，以智能制造为主要特征的第四次工业革命轮廓初现，制造业开始进入智能制造时代。作为智能制造基础的数字化工厂引起广大实践者和研究者的关注。本书以数字化工厂