本書研究的靈感來自于近期的強化學習(RL)和信息物理系統(tǒng)(CPS)領域的發(fā)展。RL植根于行為心理學,是機器學習的主要分支之一。不同于其他機器學習算法(如監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習),RL的關鍵特征是其獨特的學習范式,即試錯。與深度神經網絡相結合,深度RL變得如此強大,以至于許多復雜的系統(tǒng)可以被人工智能智能體在超人的水平上自動
本書采用“理論+實戰(zhàn)”的形式編寫,將企業(yè)需求分解為單獨的項目,全面系統(tǒng)地講解了Hadoop大數(shù)據的相關知識及應用。全書共12個項目,首先介紹了大數(shù)據技術的發(fā)展、Hadoop生態(tài)圈的組成、Hadoop集群部署、采集數(shù)據上傳到HDFS;接著具體介紹了為提高集群的可持續(xù)服務,在分布式協(xié)調組件ZooKeeper的協(xié)助下,部署H
全書內容可分為四個部分,列10章。主要內容:多自由度系統(tǒng)動力學模型、機器人系統(tǒng)動力學模型、行走式機械系統(tǒng)動力學模型、轉子系統(tǒng)動力學模型、變質量系統(tǒng)與航天器動力學建模、動力學系統(tǒng)控制、動力學系統(tǒng)仿真、動力學測試與信號處理等。本書適用于機械工程、車輛工程、航天器設計、地質裝備工程、力學、土木工程、資源與環(huán)境工程等專業(yè)。重點
本書以辦公室數(shù)據分析為應用場景,從實戰(zhàn)角度介紹數(shù)據分析的方法和應用技巧,特別強調實際問題的分析和解決。本書通俗易懂,適合無數(shù)學及統(tǒng)計學基礎但有數(shù)據分析需求的各類讀者。感興趣的讀者可以在閱讀本書的同時,登陸中國統(tǒng)計培訓網(http://www.stats-edu.com/),參加數(shù)據分析培訓課“數(shù)據分析小白訓練營”,繼續(xù)
隨著各行各業(yè)對大數(shù)據實時查詢的需求持續(xù)增長,數(shù)據查詢及分析引擎正變得不可或缺。Presto是由Facebook開源的高性能分布式SQL查詢引擎,其用戶包括Netflix、Airbnb、LinkedIn、Twitter、Uber等知名公司。本書由Presto的核心開發(fā)人員參與撰寫,教你系統(tǒng)地學習Presto的用法。書中內
大數(shù)據和機器學習等的興起使得商業(yè)分析領域越來越倚重數(shù)據科學。本書詳細介紹了商業(yè)數(shù)據科學中的關鍵元素,匯集了機器學習、經濟學以及統(tǒng)計學領域的核心原則和最佳實踐,內容涵蓋識別商業(yè)政策中的重要變量、通過實驗測量這些變量,以及挖掘社交媒體以了解公眾對于政策修改的反應,為從事商業(yè)數(shù)據科學的數(shù)據科學家和商業(yè)人士提供了必備工具。書中
隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展,先進控制技術在各個領域得到了推廣和應用,已經成為當前控制領域的研究熱點,以及解決復雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進控制技術的主要分支及其在科研及工程中的應用,主要內容包括**控制、迭代學習控制、重復控制、模型預測控制、滑模變結構控制、模糊控制、神經網絡控制等,分別介紹其原
本書在全面梳理科學數(shù)據相關概念和理論的基礎上,聚焦在科學數(shù)據管理的生命周期理論模型和應用框架、科學數(shù)據管理系統(tǒng)可信評估和功能開發(fā),以及科學數(shù)據管理服務評估和可持續(xù)發(fā)展機制三個方面,并將理論研究應用于實踐成果,致力于開發(fā)科學數(shù)據知識庫原型系統(tǒng),構建本地**實踐和設計專業(yè)課程體系,加快數(shù)據管理專業(yè)培訓體系的落地實踐,豐富對
本書以基礎、模型及應用為主線,介紹數(shù)據分析的基礎知識、經典模型以及相關應用.內容包括非負矩陣分解、張量分解、深度學習、寬度學習的經典模型與學習方法,以及作者對相關模型的擴展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據預測、信息級聯(lián)預測及蛋白質二級結構預測中的應用研究.本書內容全面,深入淺出,既詳細介紹了基本概念、思想和算法,也提供了
本書將以太網交換機電路的設計與實現(xiàn)作為完整案例,分別介紹了介質訪問控制(MAC)控制器、數(shù)據幀合路電路、MAC幀處理電路、基于哈希散列的查表電路、簡易隊列管理器、基于鏈表的隊列管理器、變長分組的分割與重組電路等通信和網絡中常用的電路,并以此為基礎,采用循序漸進、由簡單到復雜的方式,給出了兩個版本的完整以太網交換機電路。