當前不乏大數(shù)據(jù)具體技術(shù)組件的書籍，但卻很少有從大數(shù)據(jù)平臺整體建設(shè)和產(chǎn)品形態(tài)的宏觀角度入手來闡釋的。本書重點介紹大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺服務(wù)構(gòu)建的整體思路和解決方案，內(nèi)容涵蓋一個成熟的大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺必不可少的各類核心組件：工作流調(diào)度系統(tǒng)、集成開發(fā)環(huán)境、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化服務(wù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理服務(wù)，以及測試環(huán)境的建

隨著物聯(lián)時代的到來，預(yù)計微控制器將迎來新一輪高成長周期，推動其相關(guān)技術(shù)進一步高速發(fā)展，尤其是連接和安全技術(shù)。USB技術(shù)因為其通用和簡單易用性，已經(jīng)在微控制器領(lǐng)域得到了廣泛的普及和應(yīng)用。在即將到來的萬物互聯(lián)時代，USB作為通用的串行連接技術(shù)，尤其在中高端消費或者工業(yè)領(lǐng)域，將繼續(xù)成為不可或缺的微控制器組件。本書將從USB基

本書從大數(shù)據(jù)的前身——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)入手，首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在大數(shù)據(jù)中常用的采集、存儲和分析方法；然后以多語音識別和多語言識別為例，對大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的關(guān)鍵應(yīng)用給出了詳細的說明；接著給出了大數(shù)據(jù)場景分析，詳細介紹了基于場景分析的大數(shù)據(jù)信息處理應(yīng)用，如MOOC大數(shù)據(jù)教學(xué)分析系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)關(guān)系推薦系統(tǒng)、金融服務(wù)

本書由淺入深，全面介紹了VR的發(fā)展歷程、用戶終端、關(guān)鍵技術(shù)、內(nèi)容生成、行業(yè)應(yīng)用、與增強現(xiàn)實的關(guān)系以及企業(yè)案例。精彩案例融入了作者豐富的設(shè)計經(jīng)驗和教學(xué)心得，旨在幫助讀者全方位了解行業(yè)規(guī)范、設(shè)計原則和表現(xiàn)手法，提高實戰(zhàn)能力，以靈活應(yīng)對不同的工作需求。整個學(xué)習(xí)流程聯(lián)系緊密，環(huán)環(huán)相扣，一氣呵成，讓讀者在輕松的學(xué)習(xí)過程中享受成功

本書采用全彩圖解+視頻講解的形式，通過豐富有趣的制作案例，介紹了利用Arduino進行創(chuàng)意設(shè)計的思路與技巧。全書共分為5章，第1章和第2章分別介紹了Arduino硬件資源和Mixly軟件開發(fā)環(huán)境的基礎(chǔ)知識；第3章主要使用LED、按鈕、旋轉(zhuǎn)電位器和蜂鳴器進行創(chuàng)意設(shè)計制作；第4章主要使用聲音傳感器、光敏傳感器、溫度傳感器、

作為現(xiàn)代傳感技術(shù)的重要分支，光纖傳感技術(shù)在許多領(lǐng)域具有替代傳統(tǒng)傳感器、彌補傳感領(lǐng)域空白的先天優(yōu)勢。本教材已光纖傳感器為核心，著重詳細討論了強度調(diào)整型、香味調(diào)制型、波長調(diào)制型和偏振態(tài)調(diào)制型四大類型傳感器以及分布式光纖傳感器的原理、技術(shù)和設(shè)計方法

教材全面系統(tǒng)地介紹了自動控制理論的基本內(nèi)容和分析、設(shè)計方法，主要包括系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立，時域分析法，根軌跡法，頻域法，控制系統(tǒng)校正，采樣系統(tǒng)理論，非線性系統(tǒng)理論（相平面法和描述函數(shù)法），現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)。為了與生產(chǎn)實踐密切結(jié)合，書中列舉了一些電力系統(tǒng)中的應(yīng)用實例。

計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已經(jīng)非常普及,它給人們的生活和工作帶來了便利,人們期望學(xué)習(xí)和掌握計算機應(yīng)用技能的知識,以適應(yīng)學(xué)習(xí)和工作的需要。本書全面介紹了計算機基礎(chǔ)知識、Windows7操作系統(tǒng)及其應(yīng)用、MicrosoftOffice2010軟件的使用、計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、Internet的應(yīng)用、計算機安全等內(nèi)容。本書的編寫指導(dǎo)

本書根據(jù)教育部考試中心最新頒布的《全國計算機等級考試二級MSOffice高級應(yīng)用考試大綱（2013年版）》編寫。精選Office中的實用知識，詳細講解Office2010各個組件的應(yīng)用技巧，通過案例分別對各章考點進行解析。

基于機器人應(yīng)用發(fā)展的需要，本書對現(xiàn)代機器人學(xué)的理論與控制進行了系統(tǒng)的探究。本書具有全面性，本書以機器人學(xué)的相關(guān)理論為基礎(chǔ)，詳細論述了機器人的控制方法，對機器人現(xiàn)代控制技術(shù)進行了解構(gòu)，向讀者呈現(xiàn)出了更加直觀的機器人控制技術(shù)。本書的一大亮點就是理論與應(yīng)用相結(jié)合，本書不僅詳細闡述了機器人的感知系統(tǒng)、驅(qū)動控制、操作臂控制與視覺

本書是按照教育部高等教育司組織制定的《高等學(xué)校文科類專業(yè)大學(xué)計算機教學(xué)基本要求》中有關(guān)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的教學(xué)基本要求編寫的。以MicrosoftAccess2010關(guān)系數(shù)據(jù)庫為背景，以作者精心設(shè)計的“教學(xué)管理”數(shù)據(jù)庫案例貫穿全書，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識、Access2010數(shù)據(jù)庫的六大對象以及數(shù)據(jù)庫管理與安全知識。教學(xué)案例中

本書詳細介紹面向數(shù)據(jù)流模式挖掘的理論和方法。本書主要內(nèi)容包括四部分：第1和第2章介紹數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流模式挖掘的相關(guān)知識；第3章介紹基于滑動窗口模型和時間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實現(xiàn)過程；第4章介紹基于多支持度的連續(xù)閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基于約束閉合模式的決策樹分類算法的研究與實現(xiàn)過程。每章都

本書是電子類專業(yè)核心課程的教材之一，由多年從事數(shù)字電子技術(shù)理論和實驗教學(xué)的教師合作完成。書中以Xilinx公司的VivadoFPGA設(shè)計套件為基礎(chǔ)，硬件平臺以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒體音視頻智能互聯(lián)系統(tǒng)為主，并輔以Basys3FPGA口袋開發(fā)板；軟件平臺采用ModelSim、Viva

本書旨在從理論和技術(shù)上深入介紹智能視覺感知技術(shù)的原理、技術(shù)、前沿研究內(nèi)容和智能視覺感知技術(shù)在諸多領(lǐng)域的典型應(yīng)用，為在讀研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)基于計算機的機器視覺處理的理論、技術(shù)和相關(guān)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本書的主要內(nèi)容包括智能視覺感知技術(shù)概述、攝像機標定、視覺跟蹤、目標檢測、圖像拼接與鑲嵌、圖像增強、電子穩(wěn)像、圖像融合、基于

本書系統(tǒng)地闡述了蟻群算法、粒子群算法、傳染病優(yōu)化算法三類典型的群集智能優(yōu)化方法。本書既涵蓋算法原理、數(shù)學(xué)模型、改進方法的理論知識，又注重理論聯(lián)系實際，以實際應(yīng)用問題為導(dǎo)向進行算法設(shè)計。針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標聯(lián)合預(yù)警與跟蹤中的能耗-性能優(yōu)化問題、機場停機位分配優(yōu)化問題、空間站組裝姿態(tài)指令優(yōu)化問題，給出了具體求解思路，力求

本書共兩部分：*部分包含第1～5章，介紹自動測量的基礎(chǔ)知識，從能量轉(zhuǎn)換的角度介紹常用的傳感器基本原理以及測量信號的轉(zhuǎn)換處理方法，并著重闡述工程中*為常見的溫度和流量參數(shù)的測量技術(shù)；第二部分包含第6～9章，側(cè)重講述虛擬儀器技術(shù)，說明虛擬儀器系統(tǒng)的設(shè)計方法，并嘗試從工程應(yīng)用的角度介紹虛擬儀器技術(shù)在自動檢測中的應(yīng)用。

輪式和水下機器人是當前機器人研究的熱點問題。本書共三篇：*篇討論了四類輪式移動機器人正、逆運動學(xué)問題，提出了通用的運動學(xué)模型，深入分析了四類輪式移動機器人運動平滑性和可行性，研究了相關(guān)路徑規(guī)劃問題；第二篇介紹了自主水下機器人路徑規(guī)劃方法；第三篇介紹了自主無人車平行停車、變道及超車模型。

本書較全面地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、算法及應(yīng)用。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，隨后重點講述關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等模式的挖掘技術(shù)并介紹相關(guān)的經(jīng)典算法，同時注重數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實例講解，包括多模態(tài)腦影像挖掘、腦網(wǎng)絡(luò)分析及其在生物信息學(xué)和軟件工程中的應(yīng)用。*后，對近年來發(fā)展迅猛的領(lǐng)域，如使用進化計算作為主要方法的數(shù)據(jù)挖掘技

本書著眼于提高重分析方法的實用性及對該方法的推廣，從理論研究和實際應(yīng)用兩方面同時入手，對重分析方法中的主要理論和方法進行闡述和討論，并對近年來作者課題組取得的相關(guān)學(xué)術(shù)和應(yīng)用成果進行總結(jié)。本書針對現(xiàn)有重分析方法的缺陷，以突破重分析方法的應(yīng)用瓶頸為目標，對重分析方法的計算理論進行補充與拓展，并將其應(yīng)用于復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計中。主要

本書全面系統(tǒng)地介紹了多媒體數(shù)據(jù)挖掘的基本概念與經(jīng)典體系結(jié)構(gòu)，多媒體數(shù)據(jù)挖掘的基本理論（包括多媒體數(shù)據(jù)特征和知識表示、統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘理論和基于軟計算的理論），多媒體數(shù)據(jù)挖掘理論解決實際多媒體數(shù)據(jù)挖掘問題的具體實例（包括圖像檢索和挖掘、圖像語義標注、視頻檢索，以及音頻分類）等。同時，介紹了多媒體數(shù)據(jù)挖掘的**研究成果和應(yīng)用前