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"本书是在广东省精品资源共享课程教材《自动控制原理》（第5版）的基础上经总结、提高及补充后编写的“简明版”。本书从工程实际出发，介绍和讨论了“经典控制理论”最基本和重要的内容及其应用。第1~6章为线性连续系统；第7章为线性离散系统；第8章为非线性（描述函数）系统。本书适用于应用型本科电气类、自动化类、仪器类等相关专业自

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本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用，基本涵盖了其重要理论和方法，包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论，如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际，通过实际问题介绍各种理论和方法，着重介绍各种智能算法的MATLAB实现，具有较强的指导性和实用性。

图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：第一部分（第1～3章）介绍图强化学习研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第4～7章）介绍图强化学习基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学习）；第三部分（

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本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用

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