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本書(shū)通過(guò)10個(gè)第一現(xiàn)場(chǎng)的案例故事，揭秘平臺(tái)流量機(jī)制的構(gòu)建角度與構(gòu)建過(guò)程，針對(duì)性地解決互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)從業(yè)者面臨的棘手問(wèn)題，包含觸達(dá)用戶、提升產(chǎn)品體驗(yàn)、優(yōu)化內(nèi)容生態(tài)等重要運(yùn)營(yíng)命題的思維方式和應(yīng)用方法。 全書(shū)分為3個(gè)部分，共17章。第1部分（第1～7章）為工具篇，詳細(xì)介紹互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師所應(yīng)具備的基礎(chǔ)思維方式和方法論，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品

本書(shū)結(jié)合國(guó)際上傳感技術(shù)及應(yīng)用方面的發(fā)展趨勢(shì)，梳理了新型傳感技術(shù)的共性基礎(chǔ)問(wèn)題，包括傳感器特性、傳感器測(cè)量不確定度、先進(jìn)敏感材料、傳感器建模分析、傳感器的微納制造與封裝技術(shù)；在此基礎(chǔ)上總結(jié)了傳感器領(lǐng)域的相關(guān)最新研究進(jìn)展，以新材料、新機(jī)理、新應(yīng)用為主線，介紹了石墨烯基傳感器、硅電容式集成傳感器、諧振式傳感器、聲表面波傳感器

樹(shù)莓派是一款基于ARM架構(gòu)、Linux系統(tǒng)的極簡(jiǎn)計(jì)算機(jī)，既可以用于計(jì)算機(jī)編程教育，也可以作為機(jī)器人的控制核心。第一種運(yùn)行于樹(shù)莓派上的編程語(yǔ)言是Python，這是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域流行的編程語(yǔ)言之一。機(jī)器視覺(jué)是人工智能中重要的細(xì)分研究領(lǐng)域，OpenCV則是當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域主流的開(kāi)源處理庫(kù)，可以方便地用于計(jì)算機(jī)圖像處理，并應(yīng)

本書(shū)全面介紹了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位和跟蹤系統(tǒng)的基本理論，對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行了深入分析，提供了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)的方法，給出了基于RSSI和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位與跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)途徑，以及利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的過(guò)程。本書(shū)給出了利用MATLAB編寫的主要算法實(shí)現(xiàn)

本書(shū)以大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用崗位職業(yè)能力遞進(jìn)為主線，較為全面地介紹了Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共7章，內(nèi)容包括Spark生態(tài)圈中的SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等組件，以及海量離線數(shù)據(jù)的處理、基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢、基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的大數(shù)據(jù)處理、圖計(jì)算、機(jī)

數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算、數(shù)據(jù)治理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、語(yǔ)音分析、視覺(jué)分析、文本分析和知識(shí)圖譜等方面。本書(shū)的重點(diǎn)是詳細(xì)介紹文本分析和知識(shí)圖譜方面的技術(shù)。文本分析技術(shù)主要包括文本預(yù)訓(xùn)練模型、多語(yǔ)種文本分析、文本情感分析、文本機(jī)器翻譯、文本智能糾錯(cuò)、NL2SQL問(wèn)答以及ChatGPT大語(yǔ)言模型等。知識(shí)圖譜技術(shù)主要包括

本書(shū)作為《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》（ISBN9787302500704）的配套實(shí)訓(xùn)教材，旨在幫助讀者夯實(shí)基礎(chǔ)知識(shí)，還原企業(yè)真實(shí)業(yè)務(wù)，提升實(shí)操能力。本書(shū)從大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)所需要的基礎(chǔ)編程知識(shí)出發(fā)，首先闡述Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境中常用的命令。接著介紹數(shù)據(jù)清洗工具Kettle的基礎(chǔ)操作以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化效果，如餅圖、柱狀圖、折線圖、平行坐標(biāo)圖等

本書(shū)系統(tǒng)介紹了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要組件的基本概念、特點(diǎn)、主要組成、運(yùn)行機(jī)制及存在的問(wèn)題等內(nèi)容。全書(shū)共11章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、HDFS2.0新特性、分布式計(jì)算框架MapReduce、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、日志采集系

本書(shū)較完整地講解了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、基本算法原理和應(yīng)用技術(shù)。本書(shū)用通俗的語(yǔ)言和實(shí)例解釋了抽象的概念，并將抽象概念融合到具體的案例中，以便于讀者理解和掌握。本書(shū)在編寫過(guò)程中力求做到語(yǔ)言精練、概念清晰、取材合理、深入淺出、突出應(yīng)用，為讀者進(jìn)一步從事數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用、開(kāi)發(fā)和研究奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本書(shū)既可作為高等院校信

本書(shū)以數(shù)據(jù)要素化治理的理論方法與工程實(shí)踐為主線，內(nèi)容按照概念篇、原理篇和工程篇依次展開(kāi)。概念篇在對(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)要素相關(guān)概念及其演進(jìn)過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)梳理的基礎(chǔ)上，首次對(duì)“數(shù)據(jù)要素”“數(shù)據(jù)要素化”進(jìn)行了明確定義，并基于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素市場(chǎng)化配置規(guī)律，提出數(shù)據(jù)要素化治理的基本思路。在原理篇，定義了數(shù)據(jù)元件作為連接數(shù)據(jù)供需兩端的“中間態(tài)