控製係統仿真(21世紀高等院校電氣信息類係列教材) 9787111448624 機械工業齣 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張裊娜，馮雷編 著

圖書標籤:

• 控製係統
• 仿真
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• 機械工業
• 21世紀高等院校
• 自動化
• MATLAB
• Simulink
• 控製理論

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111448624

商品編碼：29513170913

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：控製係統仿真(21世紀高等院校電氣信息類係列教材)

定價：33.00元

作者：張裊娜,馮雷編

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787111448624

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《控製係統仿真/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》從工程應用角度齣發，為控製係統的分析、設計和綜閤研究提供瞭先進的技術手段；從MATLAB/Simulink基礎知識、控製係統數學模型、控製係統分析、控製器設計、控製係統仿真實驗等幾個方麵講述瞭運用MATLAB進行控製係統分析和設計的方法。《控製係統仿真/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》共分7章，包括控製係統仿真的基本概念與步驟、MATLAB語言基礎、Simulink仿真工具、控製係統數學模型、控製係統時域分析、頻域分析、穩定性分析、根軌跡分析法、綫性係統的狀態可控性與狀態可觀性分析、李雅普諾夫穩定性分析、控製器設計、控製係統仿真實驗等內容。各章通過具體的應用實例和習題幫助讀者理解和掌握自動控製原理、現代控製理論以及MATLAB/Simulink相關功能和工具的使用。
　　《控製係統仿真/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》各章節之間的內容既相互聯係又相對獨立，讀者可根據需要進行選擇性閱讀。本書可作為高等院校控製工程、自動化、機電、測控技術等專業學生和研究生的教學參考用書，也可作為相關領域的工程技術和研究人員的參考用書。

目錄

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齣版說明
前言
章 緒論
1.1 控製係統仿真的基本概念
1.1.1 仿真的基本概念
1.1.2 計算機仿真的分類
1.1.3 控製係統仿真
1.2 控製係統仿真研究的步驟
1.3 控製係統仿真的應用和發展
1.3.1 控製係統仿真的應用
1.3.2 控製係統仿真的發展
1.4 MATLAB/Simulink簡介
1.4.1 MATLAB簡介
1.4.2 Simulink簡介
1.5 本章小結
第2章 MATLAB語言基礎
2.1 MATLAB的編程環境
2.1.1 MATLAB啓動和退齣
2.1.2 MATLAB的命令窗口
2.1.3 MATLAB的工作空間
2.1.4 當前目錄窗口
2.1.5 命令曆史窗口
2.1.6 MATLAB文件管理
2.1.7 MATLAB幫助使用
2.1.8 數據交換係統
2.2 MATLAB基礎知識
2.2.1 變量與常量
2.2.2 數字變量的運算及顯示格式
2.2.3 字符串
2.3 矩陣運算
2.3.1 矩陣生成
2.3.2 矩陣基本操作
2.3.3 矩陣運算
2.4 數組運算
2.4.1 基本數學運算
2.4.2 關係運算
2.4.3 邏輯運算
2.4.4 基本初等函數
2.5 符號運算
2.6 矩陣函數
2.6.1 三角分解法
2.6.2 正交分解法
2.6.3 奇異值分解法
2.6.4 特徵值分解法
2.6.5 矩陣的秩
2.6.6 多項式
2.7 MATLAB常用繪圖命令
2.7.1 二維圖形的繪製
2.7.2 三維圖形
2.7.3 圖形的輸齣
2.8 MATLAB程序設計
2.8.1 M文件編輯器
2.8.2 MATLAB程序類型
2.8.3 函數變量及變量作用域
2.8.4 子函數與私有函數
2.8.5 交互式輸入
2.8.6 MATLAB程序流程控製
2.9 本章小結
習題
第3章 Simulink仿真工具
3.1 運行Simulink演示程序
3.2 Simulink模型的建立
3.2.1 Simulink模型窗口
3.2.2 Simulink模塊庫簡介
3.2.3 Simulink模塊的操作
3.2.4 模塊的連接
3.2.5 模塊的參數修改
3.2.6 Simulink模塊的聯機幫助係統
3.2.7 Simulink模型的輸齣與打印
3.2.8 Simulink模型舉例
3.3 Simulink的仿真方法
3.3.1 仿真過程的設置
3.3.2 係統仿真
3.3.3 模糊控製係統的仿真
3.4 S-函數
3.4.1 S-函數的工作方式
3.4.2 用MATLAB語言編寫S-函數
3.4.3 用C語言編寫S-函數
3.5 本章小結
習題
第4章 控製係統數學模型
4.1 動態過程微分方程描述
4.2 動態過程的傳遞函數描述
4.2.1 傳遞函數定義與性質
4.2.2 傳遞函數零極點錶示
4.2.3 傳遞函數的部分分式錶示
4.2.4 典型環節的傳遞函數及其時域響應
4.2.5 高階係統的時域分析
4.3 動態過程狀態空間描述
4.4 係統模型轉換及連接
4.4.1 模型轉換
4.4.2 模型連接
4.5 本章小結
習題
第5章 控製係統分析
5.1 時域分析
5.1.1 典型輸入信號
5.1.2 動態性能指標
5.1.3 綫性係統時域響應
5.1.4 時域分析相關的MATLAB函數
5.1.5 MATLAB/Simulink在時域分析中的應用
5.2 穩定性分析
5.2.1 穩定性基本概念
5.2.2 穩定性判據
5.2.3 穩態誤差計算
5.2.4 MATLAB在穩定性分析中的應用
5.3 根軌跡分析
5.3.1 幅值條件和相角條件
5.3.2 繪製根軌跡的一般法則
5.3.3 廣義根軌跡
5.3.4 根軌跡分析相關的MATLAB函數
5.3.5 MATLAB在繪製根軌跡圖中的應用
5.4 頻域分析
5.4.1 頻率特性
5.4.2 典型環節頻率響應分析
5.4.3 閉環頻率響應分析
5.4.4 穩定性分析
5.4.5 頻域分析相關的MATLAB函數
5.4.6 MATLAB在繪製頻率特性中的應用
5.5 綫性係統的狀態可控性與狀態可觀性分析
5.5.1 狀態可控性
5.5.2 狀態可觀性
5.5.3 MATLAB在狀態可控性和可觀性分析中的應用
5.6 李雅普諾夫穩定性分析
5.6.1 李雅普諾夫法
5.6.2 李雅普諾夫第二法
5.6.3 利用MATLAB進行係統穩定性分析
5.7 本章小結
習題
第6章 控製器設計
6.1 PID控製器設計
6.1.1 PID控製器概述
6.1.2 比例控製器
6.1.3 積分控製器
6.1.4 比例積分控製器
6.1.5 比例微分控製器
6.1.6 比例積分微分控製器
6.2 PID控製器參數整定
6.2.1 Ziegler-Nichols整定法
6.2.2 臨界振蕩法
6.2.3 衰減麯綫法
6.2.4 湊試法
6.3 控製係統校正的根軌跡法
6.3.1 基於根軌跡法的超前校正
6.3.2 基於根軌跡法的滯後校正
6.3.3 基於根軌跡法的超前滯後校正
6.4 控製係統校正的頻率響應法
6.4.1 基於頻率法的超前校正
6.4.2 基於頻率法的滯後校正
6.5 狀態反饋與極點配置
6.5.1 狀態反饋
6.5.2 輸齣反饋
6.5.3 極點配置
6.6 狀態觀測器
6.7 本章小結
習題
第7章 控製係統仿真實驗
7.1 MATLAB平颱認識實驗
7.2 MATLAB繪圖
7.3 控製係統的階躍響應
7.4 控製係統的根軌跡作圖
7.5 直流電動機調速係統
7.6 交流電動機調速係統
7.7 本章小結
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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人工智能在控製係統中的應用與發展 引言 人工智能（AI）的飛速發展正深刻地改變著各行各業，控製係統領域也不例外。AI技術，特彆是機器學習、深度學習和強化學習等分支，為傳統控製理論帶來瞭革命性的突破，使得控製係統能夠以前所未有的智能和高效來應對復雜多變的環境和任務。本文旨在深入探討人工智能在控製係統中的應用現狀、關鍵技術、麵臨的挑戰以及未來的發展趨勢，為相關領域的學習者和研究者提供一個全麵的視角。 一、 人工智能在控製係統中的應用場景 人工智能與控製係統的融閤，極大地拓展瞭控製係統的應用範圍和性能邊界。以下是幾個典型的應用場景： 1. 智能製造與工業自動化： 生産過程優化： AI可以通過分析大量的生産數據，識彆影響産品質量和生産效率的關鍵因素，從而優化生産參數、調度計劃，實現更精益的生産。例如，在化工行業，AI可以預測反應釜的最佳溫度和壓力，以最大化産率並降低能耗。 故障診斷與預測性維護： 機器學習算法能夠實時監測設備的運行狀態，識彆潛在的故障模式，並在故障發生前發齣預警，從而實現預測性維護，減少意外停機時間和維修成本。例如，在航空發動機中，AI可以分析傳感器數據，預測關鍵部件的剩餘壽命。 機器人協作與自主性： AI賦予機器人更強的感知、決策和運動規劃能力，使其能夠與人類更安全、更有效地協作，甚至在復雜環境中獨立執行任務。例如，在倉儲物流領域，AI驅動的AGV（自動導引車）可以自主導航、避障並完成貨物搬運。 質量檢測與品控： 基於深度學習的圖像識彆技術可以實現對産品缺陷的高精度、高效率檢測，遠超人工檢測的水平。例如，在電子産品生産綫上，AI視覺係統可以檢測微小的焊點缺陷。 2. 自動駕駛與智能交通： 感知與理解： AI是自動駕駛汽車的核心。通過攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器獲取的環境信息，AI算法能夠識彆行人、車輛、交通標誌、道路綫等，並對周圍環境進行實時理解和預測。 決策與規劃： 基於對環境的理解，AI能夠做齣實時的駕駛決策，如加減速、變道、轉嚮、泊車等，並規劃最優的行駛路徑，以確保安全和舒適的駕駛體驗。 車輛控製： AI算法可以實現對車輛執行機構（如油門、刹車、轉嚮）的精確控製，使其能夠平穩、精確地執行規劃好的動作。 交通流量管理： AI可以分析整個交通網絡的實時數據，預測交通擁堵，並智能地調整交通信號燈、限速等，以優化交通流量，減少擁堵。 3. 能源與電力係統： 智能電網調度： AI可以預測可再生能源（如太陽能、風能）的發電量波動，並根據電力需求進行智能調度，提高電網的穩定性和可靠性。 需求側響應： AI可以分析用戶的用電習慣，預測用電高峰，並智能地引導用戶進行錯峰用電，降低電網負荷。 設備狀態監測與故障預測： AI可以監測電力設備（如變壓器、斷路器）的運行狀態，提前發現潛在故障，防止大範圍停電事故。 4. 航空航天與國防： 飛行控製與導航： AI可以實現更先進的飛行控製算法，提高飛機的機動性、燃油效率和安全性。在無人機領域，AI使其能夠執行自主偵察、目標識彆等任務。 態勢感知與決策支持： 在軍事領域，AI可以快速分析海量情報數據，提供實時的戰場態勢感知，並輔助指揮官做齣決策。 自主武器係統： AI技術是發展自主武器係統的關鍵，使其能夠獨立識彆和攻擊目標。 5. 醫療健康： 手術機器人輔助： AI可以增強手術機器人的精度和穩定性，輔助醫生完成更復雜、更精細的手術。 藥物研發與個性化治療： AI可以加速新藥的研發過程，並根據患者的基因信息和病情，提供個性化的治療方案。 醫療影像分析： AI在醫學影像（如X光、CT、MRI）的分析方麵錶現齣色，能夠輔助醫生進行疾病診斷，提高診斷的準確性和效率。 二、 關鍵人工智能技術在控製係統中的應用 1. 機器學習 (Machine Learning, ML)： 監督學習： 用於建立輸入-輸齣映射關係。例如，通過曆史數據訓練模型來預測係統輸齣（如電機速度）基於給定輸入（如控製信號）。在控製係統中，常用於模型辨識，例如，從傳感器數據中學習係統的動態模型。 無監督學習： 用於發現數據中的模式和結構。在控製係統中，可用於異常檢測，識彆係統運行中的非正常行為；或用於聚類，將相似的工況或設備狀態進行分組。 強化學習 (Reinforcement Learning, RL)： 這是AI在控製領域最具潛力的應用之一。RL通過“試錯”學習，讓智能體（Agent）在與環境（Environment）交互的過程中，根據奬勵信號（Reward）來學習最優策略（Policy），從而最大化纍積奬勵。 經典控製與RL的結閤： RL可以用於優化PID控製器參數，或直接學習復雜的非綫性控製策略，尤其適用於模型未知或難以建模的復雜係統。例如，用於機器人抓取任務的末端執行器控製，或者無人機飛行姿態的自適應控製。 最優控製問題： RL可以被視為一種解決最優控製問題的強大工具，尤其是在成本函數復雜或係統模型非綫性時。 2. 深度學習 (Deep Learning, DL)： 深度神經網絡 (DNN)： 能夠從原始數據中自動學習復雜的特徵錶示，剋服瞭傳統特徵工程的限製。 係統建模： DNN可以用於建立精確的非綫性係統模型，替代傳統的物理模型或辨識模型。例如，利用LSTMs（長短期記憶網絡）或GRUs（門控循環單元）來捕捉時序係統的動態特性。 故障診斷： 通過分析傳感器數據或圖像數據，DNN可以實現高精度的故障診斷。 運動規劃： 在機器人和自動駕駛領域，DNN可以用於學習從感知輸入到運動指令的映射。 捲積神經網絡 (CNN)： 在圖像識彆和處理方麵錶現卓越，在控製係統中常用於視覺感知，例如，自動駕駛中的目標檢測和場景理解。 循環神經網絡 (RNN) / 長短期記憶網絡 (LSTM) / 門控循環單元 (GRU)： 適用於處理序列數據，在預測係統未來狀態、建立時序模型方麵發揮重要作用。 生成對抗網絡 (GAN)： 可用於生成模擬數據，以擴充訓練數據集，或者用於係統故障的仿真。 3. 模糊邏輯控製 (Fuzzy Logic Control, FLC)： 基於規則的推理： FLC利用模糊規則將人類的經驗知識轉化為控製策略，能夠處理不確定和模糊的信息。 在復雜係統中的應用： FLC在處理模型不確定、非綫性強的係統時具有優勢，例如，傢電控製（洗衣機、空調）、過程控製等。AI技術可以用於優化模糊規則庫和隸屬度函數。 4. 專傢係統 (Expert Systems)： 基於規則的推理： 專傢係統通過編碼領域專傢的知識，用於解決特定領域的復雜問題。在控製係統中，可用於故障診斷、係統配置和操作指導。 三、 人工智能在控製係統中麵臨的挑戰 盡管AI在控製係統領域展現齣巨大的潛力，但仍麵臨一些關鍵挑戰： 1. 數據需求與標注： 許多AI算法，特彆是深度學習，需要海量的標注數據進行訓練。在許多工業場景中，獲取高質量、標注準確的數據成本高昂，甚至不可行。 2. 可解釋性與透明度： 深度學習模型通常被認為是“黑箱”，其決策過程難以解釋。在安全關鍵型應用（如自動駕駛、航空航天）中，缺乏可解釋性會阻礙其大規模部署，因為無法保證其決策的可靠性和安全性。 3. 魯棒性與泛化能力： AI模型在訓練數據分布之外的環境中，其性能可能急劇下降。如何提高AI控製係統的魯棒性，使其能夠應對未知的、突變的工況，是一個重要的研究方嚮。 4. 實時性與計算資源： 復雜的AI算法需要大量的計算資源，如何在嵌入式係統或資源受限的平颱上實現AI控製的實時性是一個挑戰。 5. 模型安全與對抗性攻擊： AI模型容易受到對抗性攻擊，即通過微小的輸入擾動就能導緻模型産生錯誤的輸齣。這在控製係統中可能導緻災難性的後果。 6. 與傳統控製理論的融閤： 如何將AI的優勢與成熟的傳統控製理論（如穩定性分析、魯棒性設計）相結閤，形成更強大、更可靠的混閤控製策略，是當前研究的熱點。 7. 仿真與驗證： 在實際部署之前，AI控製係統需要在仿真環境中進行充分的測試和驗證。如何構建逼真且高效的仿真環境，並設計有效的驗證方法，至關重要。 四、 未來發展趨勢 1. AI與傳統控製的深度融閤（AI+Control）： 神經符號AI： 結閤深度學習的感知能力和符號AI的推理能力，實現更智能、更可解釋的控製。 基於物理信息的AI（Physics-Informed AI）： 將物理定律和係統模型融入AI模型的訓練和設計中，以提高模型的魯棒性、泛化能力和數據效率。 強化學習與模型預測控製 (MPC) 的結閤： 利用RL的自適應性和MPC的優良性能，解決更廣泛的優化控製問題。 2. 可解釋AI（Explainable AI, XAI）在控製係統中的應用： 緻力於開發能夠解釋其決策過程的AI模型，提高AI控製係統的可信度和安全性。 3. 領域自適應與遷移學習： 使AI控製係統能夠在不同但相關的領域之間遷移知識，減少對大量特定領域數據的依賴。 4. 聯邦學習與分布式AI： 在保護數據隱私的前提下，實現跨設備或跨機構的AI模型訓練，尤其適用於大規模分布式控製係統（如智能電網、車隊管理）。 5. AI驅動的控製係統設計工具： 開發自動化工具，能夠輔助用戶設計、訓練、驗證和部署AI控製係統。 6. 邊緣AI在控製中的應用： 將AI模型部署到邊緣設備上，實現低延遲、高效率的實時控製，減少對雲端計算的依賴。 結論 人工智能為控製係統領域帶來瞭前所未有的機遇。從智能製造到自動駕駛，AI正在深刻地改變著我們控製和管理世界的方式。盡管麵臨諸多挑戰，但隨著技術的不斷進步和理論的深入研究，AI與控製係統的融閤必將邁嚮新的高度，湧現齣更多創新性的應用，構建更加智能化、高效化和可靠化的未來。深入理解AI的關鍵技術及其在控製係統中的應用，對於把握未來科技發展脈搏至關重要。

評分☆☆☆☆☆

最近拜讀瞭一本[某本關於批判性思維和邏輯謬誤的書]。這本書的價值不在於傳授任何具體的知識點，而在於打磨讀者的思維工具箱。作者采取瞭一種極為直觀的教學方法，他沒有使用晦澀的邏輯學術語，而是大量選取瞭日常生活中、網絡辯論中常見的各種邏輯漏洞和認知偏差作為案例。每一章都聚焦於一到兩種典型的謬誤，比如“滑坡謬誤”或者“訴諸權威”，然後通過生動的對話情景展示這些謬誤是如何悄無聲息地影響我們的判斷的。書中的練習題設計得非常巧妙，常常需要讀者在給定的信息流中迅速識彆齣潛在的邏輯陷阱。我發現，閱讀這本書後，自己在麵對媒體報道或廣告宣傳時，會不自覺地停下來審視其論證過程是否站得住腳。這本書的語言簡潔有力，節奏明快，讀起來有一種被“武裝”起來的感覺，極大地提升瞭信息篩選的能力，強烈推薦給所有希望在信息爆炸時代保持清醒頭腦的人。

評分☆☆☆☆☆

我最近沉迷於一本關於[某本關於經典文學名著深度解讀的書]。這本書的魅力在於它能夠穿透時間，將那些看似遙遠的文字與我們當下的生活緊密聯係起來。作者的筆觸細膩而富有洞察力，他不是簡單地復述故事梗概，而是深入挖掘瞭人物性格背後的復雜動機和社會環境的深刻影響。比如，他對[某部名著]中主角的“道德睏境”進行瞭長達數十頁的剖析，引用瞭大量的哲學思辨和曆史背景資料，讓人不得不重新審視自己對“善”與“惡”的傳統認知。閱讀的過程中，我常常需要停下來，反復咀嚼那些富有哲理的句子，並思考它們在現代社會中的投射。這本書的語言風格典雅又不失力量，論證嚴密，結構清晰，仿佛在進行一場高級的學術沙龍。它不是那種快餐式的閱讀材料，更像是一壇需要時間慢慢品味的陳年老酒，每一次重讀都會有新的感悟。對於渴望從經典中汲取智慧，提升人文素養的讀者來說，這本書無疑是一份厚禮。

評分☆☆☆☆☆

不得不提我正在啃的這本[某本關於全球宏觀經濟趨勢的書]。這本書的視角非常宏大，它沒有局限於某一特定國傢的經濟數據，而是試圖構建一個全球性的、跨越數十年的經濟演變框架。作者的分析邏輯令人印象深刻，他擅長將地緣政治、技術革命與貨幣政策這些看似不相關的要素編織在一起，形成一套自洽的解釋體係。尤其是在探討“去全球化”趨勢的那部分，他提供瞭大量的曆史對比和數據支撐，使得許多當下熱議的經濟現象都有瞭更深層次的理解基礎。這本書的寫作風格偏嚮於嚴肅的學術探討，行文節奏緊湊，信息密度極高，需要讀者保持高度的專注力。我發現自己不得不邊讀邊做大量的筆記，去梳理那些復雜的因果鏈條。雖然閱讀過程充滿挑戰，但每當攻剋一個難點，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。對於希望建立係統性宏觀經濟認知，對未來趨勢有前瞻性判斷的專業人士，這本書絕對是不可或缺的工具書。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本關於[某本關於曆史細節考證的書]，講述的是[某個曆史時期]的日常生活片段。與那些宏大的曆史敘事不同，這本書將焦點聚集在瞭那些被主流曆史教科書忽略的“微觀世界”：當時的衣食住行、市井娛樂、乃至公共衛生狀況。作者的考據功夫令人嘆服，他引用的資料五花八門，包括私人信件、地方誌、甚至稅務記錄，力求還原齣最真實、最接地氣的生活圖景。比如，書中對當時麵包製作工藝的詳細描述，竟然牽扯齣瞭當時農業技術和階級分配的問題，這種由小見大的敘事手法非常吸引人。這本書的風格是輕鬆幽默的，帶著一種對曆史人物的溫和調侃，讓原本可能枯燥的史料變得鮮活有趣。它打破瞭我對那個時代的刻闆印象，讓我看到瞭曆史的溫度和人性的多麵性。這本書非常適閤那些厭倦瞭傳統曆史書的說教腔調，想以更輕鬆、更具人情味的方式瞭解曆史細節的普通讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本《[某本我最近在讀的關於人工智能和深度學習的書]》簡直是為我量身定做的。它沒有過多糾纏於那些高深的數學推導，而是非常注重實踐和直觀理解。作者的敘事方式非常生動，仿佛是在和一位經驗豐富的同行對話，而不是冷冰冰地講解理論。我特彆喜歡它在介紹捲積神經網絡（CNN）那一部分的處理方式，通過大量的圖示和代碼示例，讓那些抽象的概念一下子變得清晰起來。特彆是關於遷移學習的章節，它不僅講解瞭原理，還給齣瞭如何在一個新的、數據量有限的項目中快速部署預訓練模型的具體步驟，這一點對於我們這些搞應用研究的人來說，簡直是福音。書中的項目案例選取也非常貼近工業界的實際需求，比如目標檢測和圖像分割的最新進展都有所涵蓋，這讓我在學習過程中始終保持著一種“學以緻用”的動力。讀完前麵幾章，我已經忍不住在自己的小項目上進行瞭一些嘗試，收獲頗豐。這本書的排版也做得很好，注釋清晰，代碼塊格式規範，閱讀體驗極佳，絕對值得推薦給所有想從理論走嚮實踐的AI學習者。