本書為自動(dòng)控制類理實(shí)一體化教材，主要介紹了工控組態(tài)軟件MCGS在各種控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，以實(shí)用、易用為目的，利用項(xiàng)目化的編寫方式對(duì)多種控制系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的講解，力求使讀者能夠有所借鑒。全書共分為四個(gè)模塊，模塊一介紹了MCGS工控組態(tài)軟件的基本知識(shí)及部分組態(tài)設(shè)備；模塊二介紹了多種開關(guān)量MCGS監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建方法；模塊三介紹

本書共4個(gè)項(xiàng)目15個(gè)任務(wù)，項(xiàng)目由易到難、從單一到綜合，各個(gè)項(xiàng)目間既有機(jī)聯(lián)系又相互獨(dú)立，授課教師可以根據(jù)所教學(xué)生的學(xué)情分析結(jié)果選擇某一個(gè)項(xiàng)目單獨(dú)教學(xué)并進(jìn)行任務(wù)實(shí)施。4個(gè)項(xiàng)目分別是：安裝環(huán)境準(zhǔn)備、Hadoop集群完全分布式部署、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)常用組件部署、HadoopHA集群部署。每個(gè)項(xiàng)目的任務(wù)都包含了任務(wù)目標(biāo)、知識(shí)

在諸如上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)場(chǎng)景中，多智能體系統(tǒng)憑借其獨(dú)特的群智決策優(yōu)勢(shì)受到高度關(guān)注，具有廣闊的應(yīng)用前景。與此同時(shí)，由于人工智能黑箱現(xiàn)象的普遍存在，人們?cè)诶斫狻⒐芾砗托湃沃悄芟到y(tǒng)過程中面臨十分嚴(yán)峻的問題。因此，如何增強(qiáng)多智能體系統(tǒng)決策支持的可解釋性成為十分重要而富有挑戰(zhàn)性的前沿課題之一。本書結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)中

本書系統(tǒng)介紹了MATLABR2022a仿真軟件在自動(dòng)控制領(lǐng)域的功能亮點(diǎn)和MATLAB編程基礎(chǔ)，由淺入深地介紹了基于Simulink模塊編程的仿真系統(tǒng)搭建與分析方法。本書第1章介紹了MATLAB基礎(chǔ)知識(shí);第2章闡述了經(jīng)典控制理論中的數(shù)學(xué)建模、時(shí)域分析、根軌跡分析、頻域分析、系統(tǒng)校正與設(shè)計(jì)和非線性控制系統(tǒng)分析等關(guān)鍵理論與M

實(shí)體識(shí)別在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中起著重要作用，它是數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的重要研究方向。實(shí)體識(shí)別的目的是識(shí)別出數(shù)據(jù)集中描述同一真實(shí)世界實(shí)體的元組。實(shí)體識(shí)別的結(jié)果可以在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的其他階段(如數(shù)據(jù)清洗階段和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估階段)得到廣泛應(yīng)用。在一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫中，同一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體可能具有多種描述方式，這一問題在各種應(yīng)用領(lǐng)域的信息系統(tǒng)中普遍

本書在R語言和Python的基礎(chǔ)上開發(fā)了基于云計(jì)算的可視化云平臺(tái)。全書內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)挖掘、基本統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)分析模型、時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)、多元決策分析方法、大數(shù)據(jù)分析進(jìn)階七章。

"數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目日益增多，每個(gè)項(xiàng)目在提出原型到生產(chǎn)的過程中都需要可靠的基礎(chǔ)設(shè)施。使用《Effective數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施》介紹的一些新技術(shù)和新工具，你將能建立一個(gè)適用于各類組織(無論是初創(chuàng)企業(yè)還是大型企業(yè))的基礎(chǔ)設(shè)施堆棧。《Effective數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施》可幫助你建立數(shù)據(jù)流程和項(xiàng)目工作流，為你開發(fā)項(xiàng)目帶來強(qiáng)大動(dòng)力。《

從什么是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)與優(yōu)化的關(guān)系入手，以經(jīng)典的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法和最新的深度學(xué)習(xí)算法為例，系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)分析的算法設(shè)計(jì)思想及實(shí)現(xiàn)方法。內(nèi)容涉及了數(shù)據(jù)的可視化、特征選擇與降維、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的魯棒性等，全書提供了豐富的實(shí)例以及完整的可實(shí)現(xiàn)的Pyth從什么是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)與優(yōu)化的關(guān)系入手，以經(jīng)典

本書以Hadoop3.3.0為核心，涵蓋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的常用組件，主要介紹各組件的架構(gòu)原理、Shell命令、常用API及編程等，并配有較多例題。全書共7章，內(nèi)容包含Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式計(jì)算框架MapReduce、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)倉庫Hi

本書由校企“雙元”合作開發(fā)，以企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目的實(shí)施流程為主線，通過“電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)分析”項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，貫穿Hadoop大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，包括項(xiàng)目需求、大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署、數(shù)據(jù)采集、離線數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與開發(fā)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)可視化展示。本書內(nèi)容主要涉及VMware、Xshell、IDEA等軟件的安裝配置；Hadoop分布式集群環(huán)境搭建；