全書共分7個(gè)單元，主要內(nèi)容包括：工業(yè)機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí)，工業(yè)機(jī)器人機(jī)械本體的拆裝與檢測，工業(yè)機(jī)器人電力系統(tǒng)，工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)，工業(yè)機(jī)器人電氣系統(tǒng)的裝配與調(diào)試，工業(yè)機(jī)器人基本運(yùn)動(dòng)任務(wù)調(diào)試，工業(yè)機(jī)器人常見故障分析及精度檢測方法。

本書從多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)例出發(fā)，介紹爬蟲、反爬蟲的各種案例，使讀者了解到數(shù)據(jù)抓取和分析的完整過程。書中案例的難度由淺入深，以作者原創(chuàng)的代碼為主，不借助現(xiàn)成的框架，強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)采集過程中的發(fā)散思維，總結(jié)攻克反爬蟲的思維模式，實(shí)現(xiàn)以低成本的方式得到想要的數(shù)據(jù)的愿望。最后，用一個(gè)“愛飛狗”的例子，為讀者展示如何從0到1地開發(fā)一個(gè)大

線性延遲反饋控制使非線性系統(tǒng)產(chǎn)生了非常復(fù)雜的行為，包括混沌和分岔，延遲產(chǎn)生的混沌具有理論上的無窮維，可能通過簡單的方法獲得超混沌吸引子。針對線性延遲反饋的混沌產(chǎn)生機(jī)理，包括局部分岔，全局分岔，拓?fù)漶R蹄等一系列問題進(jìn)行了較為深入的分析，同時(shí)對混沌的應(yīng)用，如通信應(yīng)用，加密應(yīng)用和壓實(shí)機(jī)械中的應(yīng)用都進(jìn)行了深入的研究，這些研究成

隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛普及，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人類獲取知識(shí)的最大平臺(tái)。在爬取了Web網(wǎng)頁語料后，需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析來獲取數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而造福人類，推動(dòng)社會(huì)發(fā)展。本書主要是Web大數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)指南，內(nèi)容包括三部分：基礎(chǔ)知識(shí)、基于Python的數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于Python的數(shù)據(jù)分析

決策問題中存在大量的冗余信息，而且很多信息都具有不確定性，面對這些雜亂無章的海量數(shù)據(jù)，決策者需花費(fèi)大量時(shí)間分析，以至于可能錯(cuò)失決策良機(jī)，因此研究具有不確定性的決策問題中冗余信息約簡是決策者亟待解決的關(guān)鍵問題。目前軟集合方法能夠較好地處理不確定決策問題，但軟集合約簡方法目前還不完善，致使對海量數(shù)據(jù)很難做出決策。本書主要以

在工業(yè)領(lǐng)域，人們把可編程控制技術(shù)、數(shù)控技術(shù)和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)稱為現(xiàn)代制造業(yè)的三大技術(shù)支柱�！禦OBCAD操作入門》以ROBCAD軟件為對象，詳細(xì)介紹了軟件的各個(gè)功能模塊。結(jié)合項(xiàng)目實(shí)例點(diǎn)焊、滾邊、抓取等，且介紹了與之相關(guān)的工藝知識(shí)，達(dá)到學(xué)習(xí)工業(yè)機(jī)器人仿真編程的目的。《ROBCAD操作入門》適用普通本科和高等職業(yè)院校的自動(dòng)化

Minkowski和是計(jì)算幾何研究領(lǐng)域的一個(gè)分支，可應(yīng)用于引導(dǎo)機(jī)械裝配中配合件的精準(zhǔn)對接，監(jiān)測機(jī)床刀具的切割滲透深度、機(jī)器人與障礙物的相對位置關(guān)系及機(jī)器人定位操作等實(shí)際情況；在機(jī)械裝配、機(jī)器人路徑規(guī)劃、虛擬仿真等許多領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用前景。本書包含了作者10余年來在多面體Minkowski和算法理論和應(yīng)用方面的研

天津?yàn)I海迅騰科技集團(tuán)有限公司編著的《大數(shù)據(jù)高可用環(huán)境搭建與運(yùn)維(企業(yè)級人才培養(yǎng)解決方案十三五規(guī)劃教材)》主要涉及11個(gè)項(xiàng)目，即大數(shù)據(jù)分布式集群、分布式集群基礎(chǔ)配置、ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)、Hadoop高可用、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫工具、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)協(xié)作框架、Linux自動(dòng)化部署、Ambari

本書共6章,分別從智能機(jī)器人力覺感知、智能機(jī)器人環(huán)境視覺感知、移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航、移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制方法、環(huán)境感知與控制技術(shù)在無人機(jī)系統(tǒng)的應(yīng)用展開了系統(tǒng)和全面的闡述。本書注重實(shí)際的機(jī)器人環(huán)境感知與控制技術(shù)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用,讓讀者在了解機(jī)器人環(huán)境感知與控制技術(shù)的基本原理和研究現(xiàn)狀的同時(shí),對機(jī)器人感知與控制系統(tǒng)的實(shí)際開發(fā)有深

本書將大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)圈主流技術(shù)框架的應(yīng)用與發(fā)展、搭建Hadoop大數(shù)據(jù)分布式系統(tǒng)集群平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）、大數(shù)據(jù)分布式并行計(jì)算框架MapReduce、大數(shù)據(jù)汽車銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目5大模塊分為11章內(nèi)容進(jìn)行闡述。具體分布情況如下：第1章是大數(shù)據(jù)概論