本書選材廣泛，共12個單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語言與R編程語言，數(shù)據(jù)庫基本概念，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫，云存儲，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

本書主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺上的實現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應(yīng)用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺；第4章介紹人工智能基礎(chǔ)算法的原理；第5章以第4章為基礎(chǔ)，介紹深度學習相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當前熱門的強化學習技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學習

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結(jié)合實踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數(shù)據(jù)集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進行講解，并詳細說明ApacheFlink的每個特性的實際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫可運行的ApacheFlink程序代碼，還能

本書在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域介紹的內(nèi)容全面，講解細致，保留了相當?shù)钠�幅講述數(shù)據(jù)挖掘各方面的基本概念和方法，如數(shù)據(jù)挖掘的概述、數(shù)據(jù)描述和處理、基本統(tǒng)計分析方法、常用的統(tǒng)計學習算法和深度學習算法。本書還介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用實例，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在睡眠分期中的應(yīng)用。因此既適合初學者學習又適合專業(yè)人員參考。除了包含國內(nèi)外教材中的內(nèi)容和特

本書是一部全面論述影像特征匹配技術(shù)的學術(shù)專著。首先，從應(yīng)用及理論的角度闡述影像匹配技術(shù)的研究意義與研究難點，并詳細介紹魯棒性影像特征匹配算法框架及相關(guān)研究工作。通過總結(jié)得出該技術(shù)所面臨的大輻射畸變、大幾何畸變與大粗差比例三大瓶頸問題。針對這些問題，分別提出基于**值索引圖的輻射不變特征匹配方法、基于支持線投票與仿射不變

本書是針對工作在生產(chǎn)*線的電工編寫的，他們大多數(shù)學基礎(chǔ)薄弱，在學習和應(yīng)用電工電子技術(shù)、工業(yè)自動化控制技術(shù)時，常常因為數(shù)學知識的不足造成學習和工作上的困難。因此，在參加工作后能夠結(jié)合電工電子技術(shù)和工業(yè)自動化技術(shù)重新學習數(shù)學基礎(chǔ)知識及其應(yīng)用就成了他們的一種學習需求。本書就是基于這種需求，結(jié)合作者多年的工控技術(shù)實踐并參考他人

全書共分7章。第１章為非線性系統(tǒng)控制概論，第２章為基于算子理論的控制系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)，第３章為基于魯棒右互質(zhì)分解和PI控制的魯棒跟蹤控制，第４章為基于魯棒右互質(zhì)分解和滑�？刂频聂敯舾�蹤控制，第5章為基于魯棒右互質(zhì)分解與算子理論觀測器的跟蹤控制，第6章為基于算子理論的液位系統(tǒng)控制研究，第7章為基于算子理論的故障診斷與優(yōu)化控制

本書對傳感器的基本原理、結(jié)構(gòu)、性能、用途及基本測量電路進行了介紹。本書共分12章。主要內(nèi)容有：傳感器技術(shù)的基礎(chǔ)知識；一些常用物理量的檢測，包括溫度、壓力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁場、氣體成分等的檢測；抗干擾技術(shù)；傳感器實訓(xùn)；傳感器的應(yīng)用。每章后都附有一定量的思考題與習題，同時，設(shè)置了“知識拓展”，掃描每章后的二

在數(shù)據(jù)科學的背景下，科學數(shù)據(jù)不僅包括科學研究過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括社會在運行過程中政府部門、商業(yè)部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，廣泛來說，一切能夠用于科學研究的數(shù)據(jù)都可以稱為科學數(shù)據(jù)。一切科學數(shù)據(jù)都經(jīng)歷了從產(chǎn)生到被利用、被存儲的過程，有些數(shù)據(jù)隨著時間的推移會再次被利用并進入新的生命周期，而有些數(shù)據(jù)在存儲過程中丟失。在數(shù)據(jù)的整個生命周

本書以數(shù)據(jù)處理為主線，介紹數(shù)據(jù)處理的基本原理、常見的算法思想、算法設(shè)計的可視化以及編程實現(xiàn)python語言。 全書共13章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)實踐概論、數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、算法可視化工具、算法設(shè)計基礎(chǔ)、Excel中的算法、Python程序設(shè)計基礎(chǔ)、算法在Python中的實現(xiàn)、Word文檔處理