本书是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细分析算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。

本书包括向量代数、空间中的平面与直线、二次曲面和空间曲线、多元函数的极限和连续性、多元函数的偏导数与全微分、多元复合函数和隐函数的求导等。

本书主要包括函数的性质与数列极限的概念；数列收敛的判别方法；区间套定理、函数极限的定义；函数极限的性质及其运算；连续函数的概念及性质；闭区间上连续函数的性质、一致连续；导数的定义及其基本运算等。

本书介绍了数据链的基本概念、发展历程和趋势，分析了Link-4、Link-11、Link-16和Link-22数据链的系统组成、工作模式、技术特点等内容，并以Link-16数据链为重点，全面阐述了该数据链的信道共享机制、时间同步技术、传输消息类型、封装结构、信号波形等内容，给出了多网、导航、中继、距离扩展等功能实现方法；以数据链关键技术为主线，详细论述了数据链的消息格式、信息传输、网络协议、通信安全等方面相关知识，剖析了数据链的本质。

本书详细介绍了军事卫星通信中的调制、多址、编码、安全与保密四项关键技术，并分析了美军典型的军事卫星通信系统的关键技术和性能等。

本书主要内容包括：向量的基本运算；向量的数量积、向量积混合积；空间中的平面与直线；二次曲面和空间曲线；多元函数的极限和连续性等。

本书上册包括极限与连续、导数与微分、不定积分、定积分及其应用等内容，全书结构采取专题“课”的形式，适合于每周两个课时的习题课教学安排。