CDPSE認(rèn)證全稱為CertifiedDataPrivacySolutionsEngineer，旨在評估技術(shù)專業(yè)人員通過設(shè)計實現(xiàn)隱私的能力，以使組織能夠增強隱私技術(shù)平臺和產(chǎn)品，從而為消費者帶來利益，建立信任，以及促進數(shù)據(jù)隱私。ISACA協(xié)會發(fā)現(xiàn)在眾多企業(yè)中，負(fù)責(zé)隱私政策落地和實施的IT人員缺乏相應(yīng)的專業(yè)知識和培訓(xùn)。大部
本書系統(tǒng)全面研究論述大數(shù)據(jù)分析理論與技術(shù)，主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)認(rèn)知，大數(shù)據(jù)分析核心架構(gòu)，大數(shù)據(jù)分析計算模式，大數(shù)據(jù)與信息安全對抗，大數(shù)據(jù)與自然語言處理，大數(shù)據(jù)與生物信息處理等。 本書可滿足各類高校多樣化人才長期培養(yǎng)的需求，可作為從事網(wǎng)絡(luò)空間安全、計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、信息與通信工程等相關(guān)學(xué)科專
本書詳細闡述了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的相關(guān)理論和技術(shù)。全書共8章，內(nèi)容包括概述、大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境搭建、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、分布式消息系統(tǒng)Kafka、日志采集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)集成、ETL工具Kettle、使用pandas進行數(shù)據(jù)清洗。本書在第3章至第8章中安排了豐富的實踐操作，以便讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握數(shù)據(jù)采集
本書以數(shù)據(jù)思維為主題，以數(shù)據(jù)分析全流程為主線，融合了與數(shù)據(jù)思維相關(guān)的編程語言、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)及案例分析等內(nèi)容，全書分為4篇，囊括了數(shù)據(jù)思維的概念和培養(yǎng)方法、數(shù)據(jù)來源及體系建設(shè)、數(shù)據(jù)分析三大思維方式及用戶流失、用戶轉(zhuǎn)化實戰(zhàn)等共11章的內(nèi)容。本書囊括了數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法，包括經(jīng)典的海盜（AARRR）模型、麥肯錫的MECE
本書基于Flink的穩(wěn)定版本1.13，從Flink數(shù)據(jù)處理思想開始講解，帶領(lǐng)讀者深入理解Flink的基本架構(gòu)，進而由淺入深，結(jié)合具體案例，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述。另外，本書還對實際開發(fā)中常用的FlinkSQL、CEP等
本書圍繞大數(shù)據(jù)采集、匯聚、存儲、計算、分析、挖掘、可視化等處理全過程，基于Flume、Kafka、HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Hive、ECharts等主流軟件全面介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)原理和核心技術(shù)，以及人工智能、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上進一步闡述政務(wù)、商業(yè)等行業(yè)大數(shù)據(jù)，以及文
本書共8章，內(nèi)容主要包括Spark概述及入門實戰(zhàn)，Spark的作業(yè)調(diào)度和資源分配算法，SparkSQL、DataFrame、Dataset的原理和實戰(zhàn)，深入理解Spark數(shù)據(jù)源，流式計算的原理和實戰(zhàn)，億級數(shù)據(jù)處理平臺Spark性能調(diào)優(yōu)，Spark機器學(xué)習(xí)庫，Spark3.0的新特性和數(shù)據(jù)湖等。 本書適合Spark開發(fā)人
本書從計算機控制系統(tǒng)的信號轉(zhuǎn)換開始，詳細闡述了計算機控制系統(tǒng)的建模、性能分析、控制器設(shè)計及控制系統(tǒng)仿真與實現(xiàn)的理論、方法和實用技術(shù)。
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究及概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析的目的在于把隱藏在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來。 數(shù)據(jù)科學(xué)是高等學(xué)校非計算機專業(yè)本科學(xué)生必修的一門公共基礎(chǔ)課程，
本書采用雙色圖解的方式，系統(tǒng)地介紹了西門子SINAMICSV90伺服驅(qū)動系統(tǒng)的應(yīng)用技術(shù)及工程案例，內(nèi)容主要包括：伺服驅(qū)動器的工作原理；西門子SINAMICSV90伺服驅(qū)動系統(tǒng)及其接線；V90伺服驅(qū)動系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置；V90伺服驅(qū)動系統(tǒng)速度控制；V90伺服驅(qū)動系統(tǒng)位置控制；V90伺服驅(qū)動系統(tǒng)扭矩控制；V90伺服驅(qū)動系統(tǒng)的工
本書通過理論與實踐相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹了文件系統(tǒng)的概念、原理和具體實現(xiàn)。本書涵蓋本地文件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)和對象存儲等內(nèi)容，可以說涵蓋了數(shù)據(jù)持久化文件系統(tǒng)的主要領(lǐng)域。為了使讀者更加深入地理解文件系統(tǒng)的原理，本書不僅介紹了文件系統(tǒng)的原理和關(guān)鍵技術(shù)，還結(jié)合開源項目介紹了文件系統(tǒng)的實現(xiàn)細節(jié)。最后，本書
在處理現(xiàn)實的工程或管理問題時,數(shù)據(jù)的微小波動不可忽略且影響深遠,這為魯棒優(yōu)化方法的產(chǎn)生提供了契機并推動其迅速發(fā)展.本書主要介紹了不確定決策系統(tǒng)中魯棒優(yōu)化及分布魯棒優(yōu)化方法的一些研究進展.在魯棒優(yōu)化方面,給出了不確定集交下的一些新結(jié)果并將其應(yīng)用到可持續(xù)發(fā)展與應(yīng)急救援問題中.在分布魯棒優(yōu)化方面,介紹了隨機分布魯棒優(yōu)化及模糊
隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，具有復(fù)雜分層結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)在現(xiàn)實生活中很普遍。能完全剖析這類數(shù)據(jù)，發(fā)覺該類數(shù)據(jù)表象下的潛在規(guī)律性對于統(tǒng)計學(xué)等科研領(lǐng)域很有意義。本書致力于介紹復(fù)雜分層數(shù)據(jù)分析前沿知識，側(cè)重于分層分位回歸理論、方法及其應(yīng)用研究。內(nèi)容主要包括三大塊：分層數(shù)據(jù)建模、分位回歸與分層-分位回歸。主要涉及到線性分層分位回歸模擬、
本書是有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)內(nèi)涵、方法、歷史、意義及方法論、發(fā)展趨勢、學(xué)科邊界、核心科技問題、人才培養(yǎng)方案等方面的一部綜合性論著�！禕R》全書分7章。第1章闡述數(shù)據(jù)科學(xué)的產(chǎn)生背景，主要從人類社會、物理世界、信息空間三元世界理論出發(fā)，闡述大數(shù)據(jù)在信息化社會中的基礎(chǔ)地位、作用與價值。第2章嘗試用數(shù)據(jù)科學(xué)的語言來溝通不同學(xué)科，以統(tǒng)一的
PLC、變頻器、觸摸屏、伺服系統(tǒng)（電機）是當(dāng)前自動化設(shè)備經(jīng)常用到的核心產(chǎn)品，通過以上產(chǎn)品可以實現(xiàn)多樣化的智能控制，如生產(chǎn)流水線、機械手、自動包裝機等的智能控制。伴隨工業(yè)自動化的發(fā)展與升級，伺服/步進控制以及PLC、變頻器、觸摸屏等人機交互控制系統(tǒng)的應(yīng)用會更加廣泛。本書全面介紹了伺服控制系統(tǒng)、PLC、變頻器、觸摸屏實現(xiàn)電
伺服驅(qū)動技術(shù)作為數(shù)控機床、工業(yè)機器人及其他產(chǎn)業(yè)機械控制的關(guān)鍵技術(shù)之一，在國內(nèi)外普遍受到關(guān)注。本書從工控系統(tǒng)實際需要出發(fā)，通過大量典型的伺服驅(qū)動控制系統(tǒng)實例講解，全面解讀了伺服控制技術(shù)的基本概念、伺服驅(qū)動器的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，透徹講解了各典型伺服驅(qū)動器的安裝、接線及調(diào)試與維修，伺服電機的選型、應(yīng)用、維修，以及伺服驅(qū)動系
本著作面向?qū)W科發(fā)展前沿與工程迫切需求，圍繞機械裝備智能運維面臨的新挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)大而不全呈"碎片化”、診斷與預(yù)測受制于專家經(jīng)驗、智能診斷依賴充足可用數(shù)據(jù)等，凝練出大數(shù)據(jù)背景下智能運維領(lǐng)域的科學(xué)問題與應(yīng)用難題，按照"問題-理論-技術(shù)-實例”的邏輯主線，詳細介紹了監(jiān)測大數(shù)據(jù)質(zhì)量保障、機械裝備故障深度智能診斷、機械裝備故障遷移智
本書源于實踐，針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的現(xiàn)狀、問題進行深入分析，提出構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)圈的理念，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估全流程可信、可監(jiān)控、可追溯的目標(biāo)。同時，本書著重介紹了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)的構(gòu)建，涉及數(shù)據(jù)資產(chǎn)行業(yè)監(jiān)管類機構(gòu)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估類機構(gòu)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)類機構(gòu)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估聯(lián)盟，并詳細介紹了各機構(gòu)權(quán)責(zé)，使數(shù)
數(shù)據(jù)科學(xué)是從單純的“大”數(shù)據(jù)提煉出“智慧”的數(shù)據(jù)，以供人們發(fā)現(xiàn)新知識并輔助決策的綜合交叉學(xué)科．本書簡要闡述數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)．全書共11章，內(nèi)容包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、線性空間與線性變換、向量與矩陣范數(shù)、矩陣分解、概率統(tǒng)計基礎(chǔ)、隨機過程、最優(yōu)化基礎(chǔ)、線性規(guī)劃、常用無約束最優(yōu)化方法、常用約束最優(yōu)化方法以及綜合案例．除第11章外
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