本書分為三大部分共8章,第一部分為大數(shù)據(jù)智能處理方法,包括大數(shù)據(jù)概況、數(shù)據(jù)挖掘與經(jīng)典的機器學習算法以及現(xiàn)代基于生物啟發(fā)的群智能優(yōu)化算法;第二部分先進計算技術(shù),包括大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)及先進并行計算技術(shù);第三部分為典型大數(shù)據(jù)分析案例部分,主要為風電大數(shù)據(jù)分析實例和城市供水系統(tǒng)供水量預測大數(shù)據(jù)分析案例。
本書共分11章，內(nèi)容包括：集群資源調(diào)度的嬗變、面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源管理概述、面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)集群集中式資源調(diào)度框架、集中式資源調(diào)度框架的負載平衡和優(yōu)化等。
本書分七篇，涵蓋15個實訓項目。第一篇為概論篇，主要介紹大數(shù)據(jù)治理的背景、概念、內(nèi)容體系、應用等內(nèi)容；第二篇為Python編程基礎(chǔ)篇，主要包括Python編程基礎(chǔ)小程序；第三至六篇分別為數(shù)據(jù)采集篇、數(shù)據(jù)預處理篇、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析篇、數(shù)據(jù)可視化篇，通過11個實訓項目系統(tǒng)地培養(yǎng)學生的大數(shù)據(jù)治理職業(yè)技能；第七篇為綜合實訓篇，以4
本教材從新零售的“人”“貨”“場”三個層面對電子商務數(shù)據(jù)分析進行闡述，包括7個項目：認知電子商務數(shù)據(jù)分析、了解電子商務數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)采集與處理、“人”數(shù)據(jù)分析、“貨”數(shù)據(jù)分析、“場”數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)的管理與輸出。通過對本教材的學習，學生能夠掌握數(shù)據(jù)采集和處理的工具和方法，能夠使用Excel等數(shù)據(jù)分析工具對數(shù)據(jù)進行分析
反饋控制方法受限于機械系統(tǒng)諧振頻率和伯德（Bode）積分定理，閉環(huán)帶寬不可能無限提高，控制精度有限，難以滿足現(xiàn)代精密運動系統(tǒng)高產(chǎn)量、高品質(zhì)的性能需求。前饋控制在精密運動平臺（如光刻機硅片臺、工業(yè)打印機等）加速運動過程中，可以大幅減少由參考軌跡引起的誤差，縮短調(diào)整時間，從而增加系統(tǒng)產(chǎn)量；在勻速生產(chǎn)過程中，可以有效補償外部
本書立足當今的數(shù)字時代發(fā)展特征，運用基于系統(tǒng)方法的思想，以獨特的視角提出了人工智能（AI）和數(shù)字系統(tǒng)工程融合發(fā)展的概覽趨勢，啟發(fā)人們理解人工智能對社會進步、工程創(chuàng)新實踐的預示性意義。本書研究涉及商業(yè)、工業(yè)、政府、軍隊甚至學術(shù)領(lǐng)域等領(lǐng)域中人工智能普適性應用的基本范式，響應基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的應用范式，針對系統(tǒng)
本書是創(chuàng)新性系統(tǒng)講述數(shù)據(jù)故事化的理論與實踐的教材，特別注重相關(guān)理論的繼承和創(chuàng)新，不僅吸收全球一流大學及國外相關(guān)領(lǐng)域的標志性成果及最新進展，還充分體現(xiàn)了我國傳統(tǒng)文化及人才培養(yǎng)的需要及未來社會的人才需求，系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)故事化的理論、方法、技術(shù)、工具與代表性實踐。全書分為三篇：基礎(chǔ)篇主要講解數(shù)據(jù)故事與文學故事的聯(lián)系及區(qū)別，以及
本書全面系統(tǒng)地介紹了計算機控制系統(tǒng)的基本組成和在工業(yè)控制中的應用技術(shù),并結(jié)合實際深入淺出地介紹了幾種典型的控制系統(tǒng)和控制技術(shù)。全書共8章,主要內(nèi)容包括:計算機控制系統(tǒng)概述、開關(guān)量輸入/輸出通道與人機接口、順序控制與數(shù)字控制、模擬量輸入/輸出通道、PID調(diào)節(jié)器的數(shù)字化實現(xiàn)、計算機控制系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)、工業(yè)控制微型計算機及
本書主要講解Hadoop的分布式文件系統(tǒng)、MapReduce編程模型和Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。全書共12章,具體包括大數(shù)據(jù)概述、Hadoop大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算框架、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、Spark概述、基于Scala的Spark編程、Windows環(huán)境下Spark綜
本書以項目案例為導向，貫穿講解一個大數(shù)據(jù)的實戰(zhàn)項目：廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像。全書共8章，具體內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)項目概述、Hadoop生態(tài)組件基礎(chǔ)、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像需求分析、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)采集與預處理、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像實時統(tǒng)計訂單信息、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像用戶標簽計算與可視化、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像任務調(diào)度實現(xiàn)、基于Tip
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