本書是“高等院校智能制造應(yīng)用型人才培養(yǎng)系列教材”之一，全書共7章，內(nèi)容涵蓋控制系統(tǒng)建模的理論基礎(chǔ)、控制系統(tǒng)的信號(hào)與性能分析基礎(chǔ)、智能控制算法基礎(chǔ)、機(jī)械臂的智能控制應(yīng)用案例分析、AGV小車的智能應(yīng)用案例分析、智能控制技術(shù)未來的發(fā)展等。本教材重點(diǎn)概述或闡述了智能控制相關(guān)的基礎(chǔ)概念、發(fā)展歷程和趨勢(shì)，對(duì)智能控制的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵

作為一名有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，你理解為什么組織機(jī)構(gòu)的重要決策都依賴于數(shù)據(jù)——無論是設(shè)計(jì)網(wǎng)站的公司、決定如何改善服務(wù)的城市，還是致力于阻止疾病傳播的科學(xué)家。你需要具備將一堆雜亂的數(shù)據(jù)提煉成可操作的洞見所需的技能。我們稱之為數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期：收集、整理、分析數(shù)據(jù)并從中得出結(jié)論的過程。本書是第一本兼顧編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)技能的書籍

本書分八個(gè)項(xiàng)目，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)概述、Hadoop部署與應(yīng)用、Ambari安裝與應(yīng)用、HDFS項(xiàng)目開發(fā)與應(yīng)用、MapReduce項(xiàng)目開發(fā)與應(yīng)用等。

本書圍繞全國職業(yè)技能大賽大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用賽項(xiàng)的技能要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與運(yùn)維、大數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的可視化等內(nèi)容展開，詳細(xì)講述了Numpy數(shù)值分析、Pandas統(tǒng)計(jì)分析、基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化、Hadoop平臺(tái)及組件部署、Spark組件部署、python數(shù)據(jù)采集方法等內(nèi)容，

本書針對(duì)目前大數(shù)據(jù)發(fā)展的方向，就數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域介紹數(shù)據(jù)獲取原理和技術(shù)而專門編寫的教材。本選題在講解理論的同時(shí)突出實(shí)踐，在實(shí)踐中理解爬蟲的原理、爬蟲庫的使用，在講解技術(shù)的同時(shí)輔以案例來幫助讀者領(lǐng)會(huì)和掌握技術(shù)。本選題分為三大板塊，分別是基礎(chǔ)篇、實(shí)踐篇和拓展篇�；�礎(chǔ)篇主要講述了爬蟲的基本原理、爬蟲的基本配置以及爬蟲相關(guān)庫的使用

本書分為基礎(chǔ)篇和技術(shù)篇兩部分，在每部分的章節(jié)中貫穿課程思政，通過本書的學(xué)習(xí)，能夠讓讀者在了解和掌握大數(shù)據(jù)的基本知識(shí)和基本技能的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)讀者的家國情懷、工匠精神；同時(shí)，本書系統(tǒng)、全面地介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)在“數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)”政策引領(lǐng)下的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為出發(fā)點(diǎn)，一是介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括大數(shù)據(jù)的概念及

近年來，多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，極大地促進(jìn)了大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的增長。人們對(duì)大數(shù)據(jù)的需求有著不同的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)信息檢索、識(shí)別與合成等。然而，在混合大數(shù)據(jù)中，相互干擾給大數(shù)據(jù)信息處理帶來了巨大的障礙。如何從混合大數(shù)據(jù)中提取所需信號(hào)已成為一個(gè)重要的研究課題。因此，本書主要研究魯棒主成分分析(RPCA)及其擴(kuò)展模型的方法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分

本書著重分析了滿足高階內(nèi)模規(guī)律、存在多重非嚴(yán)格重復(fù)問題的被控系統(tǒng)的學(xué)習(xí)控制律設(shè)計(jì)問題。基于λ范數(shù)，給出了一種P型迭代學(xué)習(xí)控制律設(shè)計(jì)的嚴(yán)格理論分析。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)逐步復(fù)雜的分析對(duì)象，設(shè)計(jì)了幾種自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制律。研究對(duì)象從單輸入、單輸出，擴(kuò)展到多輸入、多輸出，從系統(tǒng)中存在高階內(nèi)模變化的未知參數(shù)且跟蹤非嚴(yán)格重復(fù)變化的參

本書綜合當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新研究成果，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論、技術(shù)原理、算法和應(yīng)用，以使讀者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有一個(gè)系統(tǒng)、全面的了解。本書主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和數(shù)據(jù)挖掘的過程；數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)、各類典型算法及其編程實(shí)現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)相似度與異常檢測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)、分類技術(shù)、聚類技術(shù)等

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備的普及，我們生產(chǎn)的數(shù)據(jù)越來越龐大，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也逐漸成為了各行各業(yè)的趨勢(shì)。特別是在決策分析領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠幫助我們更加準(zhǔn)確、高效地做出決策，提高決策的成功率和效果。本書基于這一未來既定趨勢(shì)，從大數(shù)據(jù)基本理論開始介紹，意在幫助各行各業(yè)的人能夠認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，理解大數(shù)據(jù)，意識(shí)到大數(shù)據(jù)給未來生產(chǎn)生活中帶