本書將基礎理論和算法實現相結合，介紹了關于大數據分析中的相關知識，全面、系統地介紹有關算法的實現過程，并對算法在相關實例上的應用結果進行分析。全書共8章，內容包括差異化空間插值模型的理論原理、利用空間信息的大數據分析預測過程、協作復合神經網絡模型的基礎架構、利用相關特征的大數據分析預測過程、并行支持向量機的基本原理、并行支持向量機下的風險分類評價研究、集成學習與貝葉斯優化的相關理論和結合貝葉斯優化與集成學習的大數據評價研究等知識。書中每種算法都以偽代碼的形式進行描述并附有相應的實例。
本書介紹大數據知識工程的有關內容。全書共9章，第1章介紹大數據知識工程的背景；第2章介紹大數據知識工程的“三跨”特點及面臨的“散、雜、亂”挑戰；第3-6章介紹知識表示、知識獲取與融合、知識表征學習、知識推理四個核心環節；第7章介紹教育、稅務、網絡輿情領域的大數據知識工程應用；第8章指出未來研究方向；第9章對全書進行總結。
本書系統地介紹了有關過程參數檢測和自動控制裝置的基礎理論和應用技術。全書分為4篇，共10章。第1篇基礎知識，含第1、2章，介紹本課程的意義及內容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數檢測，含第3～7章，介紹生產過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數的測量方法及常用檢測儀表；第3篇過程控制儀表，含第8、9章，介紹控制儀表及裝置（包括常用儀表分類、各種儀表信號制，模擬控制器、數字控制器、PLC、DCS和現場總線技術）和執行器；第4篇為第10章，簡要介紹現代檢測技術及智能儀表。
與傳統生產線不同，智能生產線可以提供多維度信息，支持全設備監控，能夠進行高精度管理并支持虛擬調試，這為更高效、更柔性的生產制造過程提供了可能，與此同時，也對管理理論和控制協調能力提出了更高要求。管理者需要從生產線設計、調度和管理等方面增強產線重構能力，充分發揮智能生產線的效能空間。針對當前智能生產線設計缺乏設計重構能力、生產線I藝流程非標準化、制造單元布局及流程不合理、任務分配系統和車間生產線響應速度慢、物流調度性能欠缺和倉儲補貨難以降本增效等問題，本書以智能生產線為背景，從工藝流程重
本書為學生、研究者和工業實踐者提供了可供選擇的主題，他們希望學習具有操作約束的PID控制系統的設計和實現。這本書由三部分組成。第一部分介紹了PID控制系統的結構、經典的整定規則和基于模型的設計方法。第二部分介紹了作者的先進設計、分析和實現材料，包括基于頻域的設計、帶運算約束和量化誤差的實現、增益調度PID控制、串級PID控制、前饋PID控制等，PID控制的自動整定。在所有的高級設計材料中也會強調處理操作限制。第3部分說明了應用程序的設計和實現過程，包括板上球、無人機（四旋翼機控制、固定翼飛機控制
多時標非線性系統廣泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系統中，其控制具有重要的理論意義和應用前景。《多時標非線性系統的魯棒控制與自適應控制》系統論述多時標非線性系統的模糊建模、魯棒控制和自適應控制的理論方法及其應用。首先綜述線性連續奇異攝動系統、線性離散奇異攝動系統、非線性奇異攝動系統，以及奇異攝動系統的智能魯棒與自適應控制的發展現狀和趨勢；其次介紹多時標非線性系統的模糊奇異攝動建模方法，以及基于模糊奇異攝動模型的魯棒控制與自適應模糊控制方法；最后介紹模糊奇異攝動模型在工業生產、航空航天等領域的
《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數據有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數據誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數據說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結果，來提升數據說服力，讓他人更容易被說服；第7章介紹如何運用4種可視化方法，提高數據的可信度；第8章介紹如何運用6種方法，防止自己在工作和生活中被他人的數據誤導。 《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》面向職
7大數據陷阱的干貨總結與避坑錦囊，教會數據工作者如何在數據陷阱中迅速恢復，避免踩雷 數據陷阱無處不在，任何處理過數據的人都會在不知不覺中多次陷入其中。我們大多數人都還沒有學會如何使用現代工具和所掌握的數據類型，從而導致了一些本可以輕易避免的常見的錯誤。 在本書中，作者為我們展示了以下七種在數據處理過程中常見的數據陷阱： 陷阱 1：認知誤差——我們如何看待數據； 陷阱 2：技術陷阱——我們如何對數據進行處理； 陷阱 3
《Offer來敲門 大數據開發面試筆試精講 在線真題實訓視頻版》圍繞大數據開發的相關技術，以大數據開發的基本要求為綱，以企業在筆試和面試中的試題為核心， 從企業考核的角度組織內容，并對這些試題加上了詳細的分析說明，以考促學。《Offer來敲門 大數據開發面試筆試精講 在線真題實訓視頻版》既包括 Java、Python 等基礎編程知識，又涵蓋 Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib 等大數據開發關的技術。全書分為 4 篇 14 章，第 1
本書是Hadoop Spark大數據分析技術入門書，基于Hadoop和Spark兩大框架體系的3.2版本，以通俗易懂的方式介紹Hadoop Spark原生態組件的原理、集群搭建、實戰操作，以及整個Hadoop生態系統主流的大數據分析技術。 本書共分14章。第1章講解Hadoop框架及新版本特性，并詳細講解大數據分析環境的搭建工作，包括Linux操作系統的安裝、SSH工具使用和配置等；第2章講解Hadoop偽分布式的安裝和開發體驗，使讀者熟悉Hadoop大數據開發兩大核心組件，即HD
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