數(shù)據(jù)泄漏會影響組織的經(jīng)濟、浪費資源、破壞組織的聲譽。世界上的每個組織都有遭受數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險，因此開發(fā)出有效的、可擴展的策略來管理數(shù)據(jù)泄漏是至關(guān)重要的。本書介紹了真實的企業(yè)數(shù)據(jù)泄漏案例，讀者在了解這些案例的過程中，會深刻地明白，為什么數(shù)據(jù)等于風(fēng)險，影響數(shù)據(jù)泄漏的五個因素，數(shù)據(jù)泄漏為何是危機也是機遇，數(shù)據(jù)泄漏響應(yīng)模型DRA

本書對大數(shù)據(jù)分析的原理與Python程序?qū)崿F(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹，每種算法都采用sklearn和Matplotlib分別進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn)及數(shù)據(jù)可視化。本書共8章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)分析概述、Python數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)、關(guān)聯(lián)規(guī)則與推薦算法、聚類算法及其應(yīng)用、分類算法及其應(yīng)用、回歸與邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。本書在理

《組態(tài)控制技術(shù)》以北京昆侖通態(tài)自動化軟件科技有限公司MCGS通用版組態(tài)軟件為例，介紹了通用工業(yè)自動化軟件的應(yīng)用技術(shù)。全書共設(shè)有4個學(xué)習(xí)項目，項目1為MCGS組態(tài)軟件簡介，項目2～項目4采用“模塊化”設(shè)計，分別講述儲液罐水位監(jiān)控系統(tǒng)、機械手監(jiān)控系統(tǒng)與電動大門監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計方法�！督M態(tài)控制技術(shù)》可作為職業(yè)院校以及應(yīng)用型本科院

《實戰(zhàn)大數(shù)據(jù)（Hadoop+Spark+Flink）——從平臺構(gòu)建到交互式數(shù)據(jù)分析（離線/實時）》詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)工程師在實際工作中應(yīng)該熟練掌握的大數(shù)據(jù)技術(shù)。全書共8章，分別是大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux虛擬機、基于Hadoop構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺、基于HBase和Kafka構(gòu)建海量數(shù)據(jù)存儲與交換系統(tǒng)、用

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中Z適合的數(shù)據(jù)資產(chǎn)組織方式是什么樣的？ 為什么越來越多的企業(yè)在討論標(biāo)簽化和標(biāo)簽體系？ 數(shù)瀾?yīng)殑?chuàng)的標(biāo)簽類目體系方法論有何獨到之處？ 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路，也是數(shù)據(jù)中臺的重要組成部分。 標(biāo)簽類目體系是數(shù)據(jù)中臺理念落地的核心組成部分，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)可復(fù)用、柔性組合使用、降低數(shù)據(jù)應(yīng)用試錯門檻

本書圍繞新基建的云計算、大數(shù)據(jù)及人工智能進(jìn)行介紹，分為以下五個部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)的概念與特點，以及典型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景；第二部分介紹目前云計算中的一個重要的研究與應(yīng)用領(lǐng)域—容器云，包含應(yīng)用容器引擎Docker與容器編排工具Kubernetes；第三部分是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的重點，包含Hadoop、

本書是一本綜合性和工程性強的專業(yè)課教材，共分7章。本書以控制理論、計算機技術(shù)、通信技術(shù)、關(guān)鍵歷史事件為出發(fā)點，系統(tǒng)講述了過程控制系統(tǒng)的發(fā)展歷程及趨勢；詳細(xì)梳理了可編輯邏輯控制器、集散控制系統(tǒng)、現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)等典型過程控制系統(tǒng)的產(chǎn)生、發(fā)展、未來，關(guān)鍵技術(shù)及典型應(yīng)用；以過程監(jiān)控系統(tǒng)為載體，分析實際控制系統(tǒng)的架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)

本書通俗地講解數(shù)據(jù)科學(xué)與并行計算的基本概念、方法和原理，系統(tǒng)地介紹基于典型大數(shù)據(jù)場景的并行計算解決思路，同時涵蓋常用的數(shù)據(jù)并行計算工具的操作實踐，使讀者知其然更知其所以然。本書的特色在于：注重對大數(shù)據(jù)科學(xué)方法核心應(yīng)用的講解，突出以并行計算思維解決大數(shù)據(jù)場景問題的案例教學(xué)�；�于典型大數(shù)據(jù)場景案例數(shù)據(jù)集，循序漸進(jìn)地引導(dǎo)讀者

非線性系統(tǒng)的控制問題近年來受到越來越廣泛的重視，也極大地推動了非線性控制理論及其應(yīng)用的進(jìn)展。本書從系統(tǒng)分析和設(shè)計角度，系統(tǒng)地介紹了非線性控制系統(tǒng)的基本理論、基本方法和應(yīng)用技術(shù)，是作者多年來一直從事非線性控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶，同時融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的新成果。全書分為三大部分。第一部分（第1章～第4章）介

本書以任務(wù)為載體，以實施過程為主線，將知識點穿插到任務(wù)實施過程中，知識體系的構(gòu)建循序漸進(jìn)、由易到難、由淺入深，符合普遍認(rèn)知規(guī)律。本書以Hadoop大數(shù)據(jù)平臺為重點，主要內(nèi)容包括預(yù)備知識、準(zhǔn)備Hadoop環(huán)境、搭建Hadoop大數(shù)據(jù)平臺、使用Java語言編寫MapReduce程序、使用Python語言編寫MapReduc