機(jī)械結(jié)構(gòu)輕量化和高速運(yùn)載的需求,引起非線性動(dòng)力學(xué)和非線性振動(dòng)學(xué)科方向迅猛發(fā)展,運(yùn)用先進(jìn)的非線性與智能控制方法,可以有效解決振動(dòng)控制和機(jī)械運(yùn)動(dòng)控制問(wèn)題。本書重點(diǎn)闡述了非線性系統(tǒng)理論及其在智能控制領(lǐng)域的典型應(yīng)用,本書重視理論與應(yīng)用的結(jié)合,依次介紹了典型非線性振子和智能控制的基礎(chǔ)內(nèi)容,以及典型應(yīng)用案例,應(yīng)用場(chǎng)景包括柔性機(jī)械臂
本書是一部全面論述影像特征匹配技術(shù)的學(xué)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(diǎn)，并詳細(xì)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(guò)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(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)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
本書介紹了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)核心棧的全部?jī)?nèi)容。主要從大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的流程出發(fā)，圍繞大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、分析到可視化展示的完整過(guò)程，以目前主流的Hadoop、Spark等開(kāi)源大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)為核心內(nèi)容，從大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的角度，提供主流廠商的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)比分析，并提供行業(yè)應(yīng)用案例和大數(shù)據(jù)處理的完整實(shí)例，以幫助新手從零基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)
本書從ApacheFlink的緣起開(kāi)始，由淺入深，理論結(jié)合實(shí)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(jìn)行講解，并詳細(xì)說(shuō)明ApacheFlink的每個(gè)特性的實(shí)際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫可運(yùn)行的ApacheFlink程序代碼，還能
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(tái)技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的實(shí)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(tái)；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(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當(dāng)前熱門的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)
本書選材廣泛，共12個(gè)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(chǔ)，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語(yǔ)言與R編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，云存儲(chǔ)，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
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(jì)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�？刂频聂敯舾櫩刂�，第5章為基于魯棒右互質(zhì)分解與算子理論觀測(cè)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
《寫給數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理新人的工作筆記》的目標(biāo)在于，為數(shù)據(jù)產(chǎn)品從業(yè)新人或準(zhǔn)備轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)產(chǎn)品的讀者提供一個(gè)本領(lǐng)域的通解通法，并對(duì)即將面臨的問(wèn)題做出預(yù)判，并找到解決方案�！秾懡o數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理新人的工作筆記》以數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理角色的定位和合作關(guān)系為切入點(diǎn)，站在整個(gè)數(shù)據(jù)體系的視角，從工作流程的角度剖析數(shù)據(jù)需求溝通和判斷的過(guò)程、指標(biāo)體系搭建
隨著互聯(lián)網(wǎng)的逐步深入，各行各業(yè)在線上線下均產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，如何讓這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值成為每一個(gè)企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。不僅如此，隨著我國(guó)新基建的加快推進(jìn)，大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展猶如騰云之勢(shì)，而數(shù)據(jù)作為新基建中“流淌的血液”，已經(jīng)成為新時(shí)代下的金礦和石油。在這一波瀾壯闊的時(shí)代背景下，為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)搭建系統(tǒng)化的體系及建立數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法
在數(shù)據(jù)科學(xué)的背景下，科學(xué)數(shù)據(jù)不僅包括科學(xué)研究過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括社會(huì)在運(yùn)行過(guò)程中政府部門、商業(yè)部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，廣泛來(lái)說(shuō)，一切能夠用于科學(xué)研究的數(shù)據(jù)都可以稱為科學(xué)數(shù)據(jù)。一切科學(xué)數(shù)據(jù)都經(jīng)歷了從產(chǎn)生到被利用、被存儲(chǔ)的過(guò)程，有些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移會(huì)再次被利用并進(jìn)入新的生命周期，而有些數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中丟失。在數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周
本書對(duì)傳感器的基本原理、結(jié)構(gòu)、性能、用途及基本測(cè)量電路進(jìn)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(shí)；一些常用物理量的檢測(cè)，包括溫度、壓力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁場(chǎng)、氣體成分等的檢測(cè)；抗干擾技術(shù)；傳感器實(shí)訓(xùn)；傳感器的應(yīng)用。每章后都附有一定量的思考題與習(xí)題，同時(shí)，設(shè)置了“知識(shí)拓展”，掃描每章后的二
本書圍繞大數(shù)據(jù)流處理領(lǐng)域，介紹FlinkDataStreamAPI、時(shí)間和窗口、狀態(tài)和檢查點(diǎn)、TableAPI和SQL等知識(shí)。本書以實(shí)踐為導(dǎo)向，使用大量真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景案例來(lái)演示如何基于Flink進(jìn)行流處理。讀者最好有一定的Java或Scala編程基礎(chǔ)，掌握計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的常見(jiàn)技術(shù)概念。
本書通過(guò)專家解說(shuō)和典型案例剖析的形式，為觀眾解讀大數(shù)據(jù)基本知識(shí)、基礎(chǔ)技術(shù)、關(guān)鍵應(yīng)用，以及對(duì)社會(huì)生活各個(gè)方面的影響。
本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語(yǔ)言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強(qiáng)，注重對(duì)技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過(guò)對(duì)本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時(shí)的實(shí)現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短
全書共有12章，從Hadoop概述開(kāi)始，介紹了Hadoop的安裝與配置管理，并對(duì)Hadoop的生態(tài)體系架構(gòu)進(jìn)行了介紹，包括HDFS技術(shù)、YARN技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、海量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)HBase、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig，以及數(shù)據(jù)遷移工具S
本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)、市場(chǎng)、技術(shù)、分析、應(yīng)用，還專門討論了云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等熱點(diǎn)新技術(shù)及應(yīng)用，教學(xué)設(shè)計(jì)層次清晰，每個(gè)單元都遵循同樣的編排體系，內(nèi)容圖文并茂，對(duì)口語(yǔ)技能、閱讀技能、翻譯技能的學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行了合理的設(shè)計(jì)。而且，本書還對(duì)每個(gè)單元的教學(xué)重點(diǎn)和專業(yè)詞匯進(jìn)行了注釋，設(shè)置了基于內(nèi)容的閱讀理解練習(xí)、詞匯練
本書將古典、非線性和現(xiàn)代控制理論結(jié)合起來(lái)，借助MATLAB庫(kù)函數(shù)、仿真工具、硬件平臺(tái)對(duì)象完成控制理論的分析和設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。通過(guò)實(shí)時(shí)觀察實(shí)物的動(dòng)作，增強(qiáng)學(xué)生的興趣和感知能力，幫助學(xué)生更好理解自動(dòng)控制理論,并增強(qiáng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。學(xué)術(shù)價(jià)值體現(xiàn)在： （1）利用硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，學(xué)生可以理解控制器參數(shù)的作用，掌握調(diào)整直流伺服
本書全方位、系統(tǒng)性地介紹了Graphite的起源、發(fā)展及其核心組件的應(yīng)用，并深入淺出地介紹了監(jiān)控領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。本書第1章至第4章主要介紹監(jiān)控的基本概念，以及Graphite核心組件的特性。第5章至第7章主要介紹創(chuàng)建基本折線圖的流程，使用鏈?zhǔn)胶瘮?shù)和多坐標(biāo)軸構(gòu)建復(fù)雜圖表的方法，以及使用Graphite原生儀表盤及其他第三
本書詳細(xì)描述了PMML規(guī)范（Ver4.3）所支持的8種模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹(shù)模型、規(guī)則集模型、序列模型、評(píng)分卡模型、支持向量機(jī)模型、時(shí)間序列模型和聚合模型。全書不是簡(jiǎn)單地介紹PMML語(yǔ)法，而是融合各種挖掘模型基礎(chǔ)知識(shí)和算法知識(shí)，告訴開(kāi)發(fā)者如何融會(huì)貫通地掌握、使用PMML語(yǔ)言，不僅能夠?qū)W習(xí)到標(biāo)準(zhǔn)的PMML模型表達(dá)方式
本書以實(shí)戰(zhàn)案例為主，全面闡述了大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域中常用的技術(shù)原理和框架，以及框架對(duì)應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)案例。全書共分為四大篇章：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)在線實(shí)時(shí)處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)案例篇。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇主要介紹了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)、Hadoop和Storm的基礎(chǔ)知識(shí)及其發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用前景；大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇主
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