本書將基礎理論和算法實現(xiàn)相結(jié)合，介紹了關于大數(shù)據(jù)分析中的相關知識，全面、系統(tǒng)地介紹有關算法的實現(xiàn)過程，并對算法在相關實例上的應用結(jié)果進行分析。全書共8章，內(nèi)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(shù)據(jù)分析預測過程、協(xié)作復合神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎架構、利用相關特征的大數(shù)據(jù)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(yōu)化的相關理論和結(jié)合貝葉斯優(yōu)化與集成學習的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)知識工程的有關內(nèi)容。全書共9章，第1章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的背景；第2章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的“三跨”特點及面臨的“散、雜、亂”挑戰(zhàn)；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(huán)節(jié)；第7章介紹教育、稅務、網(wǎng)絡輿情領域的大數(shù)據(jù)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(jié)。
本書系統(tǒng)地介紹了有關過程參數(shù)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(nèi)容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數(shù)檢測，含第3～7章，介紹生產(chǎn)過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數(shù)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(shù)字控制器、PLC、DCS和現(xiàn)場總線技術）和執(zhí)行器；第4篇為第10章，簡要介紹現(xiàn)代檢測技術及智能儀表。
與傳統(tǒng)生產(chǎn)線不同，智能生產(chǎn)線可以提供多維度信息，支持全設備監(jiān)控，能夠進行高精度管理并支持虛擬調(diào)試，這為更高效、更柔性的生產(chǎn)制造過程提供了可能，與此同時，也對管理理論和控制協(xié)調(diào)能力提出了更高要求。管理者需要從生產(chǎn)線設計、調(diào)度和管理等方面增強產(chǎn)線重構能力，充分發(fā)揮智能生產(chǎn)線的效能空間。針對當前智能生產(chǎn)線設計缺乏設計重構能力、生產(chǎn)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(tǒng)和車間生產(chǎn)線響應速度慢、物流調(diào)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(chǎn)線為背景，從工藝流程重
本書為學生、研究者和工業(yè)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(tǒng)的設計和實現(xiàn)。這本書由三部分組成。第一部分介紹了PID控制系統(tǒng)的結(jié)構、經(jīng)典的整定規(guī)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(xiàn)材料，包括基于頻域的設計、帶運算約束和量化誤差的實現(xiàn)、增益調(diào)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(diào)處理操作限制。第3部分說明了應用程序的設計和實現(xiàn)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(tǒng)廣泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系統(tǒng)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(tǒng)的魯棒控制與自適應控制》系統(tǒng)論述多時標非線性系統(tǒng)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(xù)奇異攝動系統(tǒng)、線性離散奇異攝動系統(tǒng)、非線性奇異攝動系統(tǒng)，以及奇異攝動系統(tǒng)的智能魯棒與自適應控制的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢；其次介紹多時標非線性系統(tǒng)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(yè)生產(chǎn)、航空航天等領域的
《數(shù)據(jù)會說話：活用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數(shù)據(jù)誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數(shù)據(jù)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(tǒng)計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結(jié)果，來提升數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)誤導。 《數(shù)據(jù)會說話：活用數(shù)據(jù)表達、說服與決策》面向職
7大數(shù)據(jù)陷阱的干貨總結(jié)與避坑錦囊，教會數(shù)據(jù)工作者如何在數(shù)據(jù)陷阱中迅速恢復，避免踩雷 數(shù)據(jù)陷阱無處不在，任何處理過數(shù)據(jù)的人都會在不知不覺中多次陷入其中。我們大多數(shù)人都還沒有學會如何使用現(xiàn)代工具和所掌握的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理過程中常見的數(shù)據(jù)陷阱： 陷阱 1：認知誤差——我們?nèi)绾慰创龜?shù)據(jù)； 陷阱 2：技術陷阱——我們?nèi)绾螌?shù)據(jù)進行處理； 陷阱 3
《Offer來敲門 大數(shù)據(jù)開發(fā)面試筆試精講 在線真題實訓視頻版》圍繞大數(shù)據(jù)開發(fā)的相關技術，以大數(shù)據(jù)開發(fā)的基本要求為綱，以企業(yè)在筆試和面試中的試題為核心， 從企業(yè)考核的角度組織內(nèi)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(shù)據(jù)開發(fā)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(shù)據(jù)開發(fā)關的技術。全書分為 4 篇 14 章，第 1
本書是Hadoop Spark大數(shù)據(jù)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(tài)組件的原理、集群搭建、實戰(zhàn)操作，以及整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析環(huán)境的搭建工作，包括Linux操作系統(tǒng)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(fā)體驗，使讀者熟悉Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)兩大核心組件，即HD
新書資訊 新書推薦