《過程控制及自動化儀表》以過程自動化監(jiān)控為基本內(nèi)容，將參數(shù)檢測變送、分布式控制系統(tǒng)（DCS）及執(zhí)行器作為組成過程檢測控制系統(tǒng)的相應(yīng)環(huán)節(jié)，力求完整體現(xiàn)過程監(jiān)控的整體內(nèi)容。在參數(shù)檢測方面，深入淺出地介紹了檢測原理及方法；依據(jù)其代表性及發(fā)展趨勢，介紹了目前生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的檢測儀表；在控制儀表方面，根據(jù)生產(chǎn)實際情況，介紹了電動

本書主要內(nèi)容包括認識大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)安全、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例實操等。

本書為開放教育教材，涉及：Python基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理，模型結(jié)果評估，相關(guān)與關(guān)聯(lián)分析，回歸分析，分類，聚類分析，時間序列分析。

本書分三個部分，共十一章。第一部分是數(shù)據(jù)分析與挖掘概述，包括第1章，主要介紹數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本概念。第二部分是基礎(chǔ)理論和基本技術(shù)，包括第2章到第10章，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)分析OLAP、線性回歸模型等。第三部分是數(shù)據(jù)分析與挖掘的操作與應(yīng)用，包括第12章，以SQLSERVER和R語言為實踐平臺，介紹多維數(shù)據(jù)分析O

本書主要內(nèi)容包括：數(shù)控技術(shù)與數(shù)控機床的基本知識、數(shù)控技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢、數(shù)控技術(shù)在國民經(jīng)濟中的地位和作用、數(shù)控技術(shù)應(yīng)用型人才需求、數(shù)控技術(shù)專業(yè)概況等。

本書以典型廠家及型號的計算機控制系統(tǒng)為對象，基于項目導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動的理念，從生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)工程案例出發(fā)，引入企業(yè)典型工作案例，主要介紹集散控制控制器的軟硬選型、設(shè)備安裝、組態(tài)設(shè)計以及系統(tǒng)運行調(diào)試以及現(xiàn)場總線和SIS的構(gòu)成、特點和網(wǎng)絡(luò)通信等內(nèi)容。本教材不僅可作為高職高專生產(chǎn)過程自動化技術(shù)、電氣自動化技術(shù)、機電一體化技術(shù)

大數(shù)據(jù)平臺搭建與配置管理課程是大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)的必修核心課程。本書重點培養(yǎng)讀者深入認識和使用Hadoop平臺，學(xué)習并掌握Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的搭建與配置管理，并利用Hadoop知識處理和解決實際問題的能力。主要內(nèi)容為Hadoop安裝與配置、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式編程框架MapReduce、分布式服務(wù)框架Z

繪制海量信息的知識圖譜是當代大學(xué)生必備的信息素養(yǎng)和技能�！拔谋就诰蚺c可視化”作為知識圖譜分析的核心內(nèi)容，是一門實踐性很強的課程，需要學(xué)習者了解和掌握常用的CiteSpace、BICOMB、Ucinet、Pajek、Carrot2等文本挖掘與可視化軟件的安裝、調(diào)試以及在具體研究問題中的實際應(yīng)用。本書通過簡要的理論講解和詳

在近五年以來，類比昆蟲群落的方法成為求解問題的一個熱點，該方法強調(diào)分布式、簡單個體之間的直接/間接交互、靈活性和魯棒性，已經(jīng)成功應(yīng)用于組合優(yōu)化、通訊網(wǎng)絡(luò)和機器人領(lǐng)域。越來越多的研究者對這一形成人工智能、群體智能的方法產(chǎn)生興趣，其中群體智能是指一系列簡單個體所涌現(xiàn)出來的集體智能。本書的每一章均圍繞一個生物學(xué)示例展開。首先

本書主要內(nèi)容包括系統(tǒng)介紹、主控窗口、設(shè)備窗口、用戶窗口、圖形對象、常用動畫構(gòu)件、事件、實時數(shù)據(jù)庫、系統(tǒng)變量、系統(tǒng)函數(shù)、運行策略、腳本程序、數(shù)據(jù)處理、報警處理、多語言、報表輸出、曲線顯示、配方處理、安全機制、組態(tài)過程及工程應(yīng)用。