隨著三維激光掃描傳感設備硬件的快速發(fā)展,可保留三維空間中原始語義信息(幾何信息、顏色、反射強度等)的點云已成為代表性的新型數(shù)據(jù)源之一。語義分割作為三維場景語義分析與解譯的重要前提,在無人駕駛、高精地圖、智慧城市等國家重大需求的推動下,已成為測繪遙感、計算機視覺等領域的重大研究課題!饵c云數(shù)據(jù)語義分割的理論與方法》以語義
本書重點介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數(shù)據(jù)中挖掘和提取結構化、魯棒、高效的特征,并實現(xiàn)高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內(nèi)容包含近年來涌現(xiàn)的一些高效、魯棒的結構化表征學習模型,介紹了基于魯棒且緊湊的表征學習的一體化表征學習理論和方法,并為應對真實世界中的數(shù)據(jù)分析任務,如數(shù)據(jù)簡約特征表達、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及
本書從大數(shù)據(jù)實時計算框架Spark的編程語言Scala入手,第1~4章重點介紹函數(shù)式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數(shù)式編程等,再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發(fā)應用,為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5~10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、Spa
本書基于流行穩(wěn)定版Flink1.13進行講解,從Flink數(shù)據(jù)處理思想開始講起,帶領讀者深入理解Flink的基本架構,進而由淺入深結合具體案例進行講解,詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用,并對Flink中的時間語義、狀態(tài)、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時,本書還對實際開發(fā)過程中常用的Flin
本書圍繞新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)需求編寫,系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)采集與預處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析、大數(shù)據(jù)可視化處理流程;重點分析了科大訊飛大數(shù)據(jù)平臺在政務、交通、金融和用戶畫像等實際場景中的應用,還介紹了大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境的詳細搭建步驟;最后介紹了大數(shù)據(jù)治理中法律政策、行業(yè)標準建設的最新進展,分析了大數(shù)據(jù)可能帶
本書從大數(shù)據(jù)基礎原理、大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)行業(yè)應用三個部分介紹大數(shù)據(jù)技術。全書共12章,內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念,分布式基礎架構Hadoop,分布式文件系統(tǒng)HDFS,NoSQL數(shù)據(jù)庫,分布式計算框架MapReduce,大數(shù)據(jù)基本分析方法(聚類、分類與預測),大數(shù)據(jù)在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應用。本書在前7章設
Hadoop是使用最廣泛的大數(shù)據(jù)處理框架之一,在大數(shù)據(jù)領域有著極其重要的地位,掌握Hadoop可以讓學習者對大數(shù)據(jù)的理解更進一步。本書是基于Hadoop3.1.3編寫的,從大數(shù)據(jù)的特點和處理難點入手,逐步講解Hadoop的起源和發(fā)展。從搭建Hadoop的學習環(huán)境開始,依次對Hadoop的三大功能模塊進行重點講解,并且結
大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學習、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā),詳細討論了大數(shù)據(jù)分析的相關基礎理論和技術方法,主要包括:大數(shù)據(jù)機器學習理論與方法,大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法,多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術,自動深層化知識處理方法與技術,大數(shù)據(jù)分析平臺、標準與應用示范等。本書總結了部分代《B
本書通過理論講解與實例解析相結合的方式,詳細介紹了機器人機構設計的過程和要點。主要內(nèi)容包括:機器人機構總體設計、機器人驅動機構、機器人傳動機構、機器人機身與臂部機構、機器人腕部機構、機器人手部機構、機器人移動機構。各類機構都有典型實例解析,最后一章詳細講解了機器人機構設計的綜合實例。本書內(nèi)容清晰,系統(tǒng)性強,可以為從事機
ROS是建立在開源操作系統(tǒng)Ubuntu系統(tǒng)之上的開源的機器人操作系統(tǒng),其主要目標是為機器人研究和開發(fā)提供代碼復用的支持。它提供了操作系統(tǒng)應有的服務,包括硬件抽象、底層設備控制、共用功能的執(zhí)行、進程間消息傳遞,以及包管理。ROS的官方網(wǎng)站也提供了各種支持文檔,相關資源構成了一個強大的生態(tài)系統(tǒng),使得學習和使用ROS非常方便