《模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析(第二版)》系統(tǒng)地介紹了基于模糊T-S模型控制的基本理論和方法，力圖概括國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的*新成果。主要內(nèi)容包括：模糊集和模糊邏輯系統(tǒng)的基本知識(shí)，模糊系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系統(tǒng)的魯棒控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模糊魯棒控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系

《大數(shù)據(jù)與人工智能》系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)和人工智能的相關(guān)概念和技術(shù)，主要涉及大數(shù)據(jù)工程、人工智能原理、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)及相關(guān)原理的前沿應(yīng)用。全書(shū)共分為3篇，第1篇是大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用，第2篇是人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用，第3篇是大數(shù)據(jù)與人工智能的綜合應(yīng)用。第1篇講述了大數(shù)據(jù)的來(lái)源與發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要概念和大數(shù)

用Java編寫(xiě)的Spark應(yīng)用程序；Spark應(yīng)用架構(gòu)；提取文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)流和Elasticsearch的數(shù)據(jù)；使用SparkSOL查詢分布式數(shù)據(jù)集

本書(shū)以云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展歷程為線索，介紹云邊協(xié)同技術(shù)體系，具體內(nèi)容組織如下。第1章以云邊協(xié)同技術(shù)為線索，首先介紹云計(jì)算與邊緣計(jì)算的發(fā)展歷程，然后梳理云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，并詳細(xì)介紹云邊協(xié)同數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中的驅(qū)動(dòng)因素，以及數(shù)據(jù)處理在云邊協(xié)同架構(gòu)下的模式演化和未來(lái)的復(fù)雜應(yīng)用的潛在計(jì)算模式。第2章詳細(xì)介紹云邊協(xié)同環(huán)境下的

本專著主要探討面向控制工程需求的多變量過(guò)程辨識(shí)的應(yīng)用理論問(wèn)題，探索可工程實(shí)現(xiàn)的多變量過(guò)程辨識(shí)新方法和新技術(shù)。本專著給出一種多變量過(guò)程模型智能優(yōu)化辨識(shí)問(wèn)題陳述，提出了多變量過(guò)程模型辨識(shí)準(zhǔn)確度計(jì)算與評(píng)價(jià)方法,提出了多變量過(guò)程的模型框架和結(jié)構(gòu)確定方法,提出了多變量過(guò)程模型準(zhǔn)確辨識(shí)的激勵(lì)條件,提出了融入機(jī)理分析建模的多變量過(guò)程

本書(shū)作者多年來(lái)從事復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)建模、數(shù)字化工廠技術(shù)的推廣應(yīng)用以及數(shù)字孿生技術(shù)的研究，有著豐富的技術(shù)積累和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。本書(shū)在分析數(shù)字孿生基本概念的基礎(chǔ)上，以智能制造和智能建造為基本切入點(diǎn)，闡述了模型驅(qū)動(dòng)方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能的融合技術(shù)，為數(shù)字孿生的構(gòu)建、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)指引。同時(shí)，結(jié)合典型軟件平臺(tái)，給出了數(shù)字孿生系統(tǒng)的典型

該書(shū)主要對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)治理的組織統(tǒng)籌方面內(nèi)容進(jìn)行研究，分別對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的法律政策體系、統(tǒng)籌協(xié)作體系、激勵(lì)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行了體系構(gòu)建與解讀，并結(jié)合理論對(duì)我國(guó)數(shù)據(jù)治理領(lǐng)先地區(qū)貴州的數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀進(jìn)行剖析，總結(jié)其建設(shè)成效與不足，為我國(guó)各地區(qū)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的組織統(tǒng)籌提供指導(dǎo)和參考。

本書(shū)是作者基于其在Uber跟蹤團(tuán)隊(duì)擔(dān)任技術(shù)主管時(shí)的個(gè)人經(jīng)歷而寫(xiě)的。本書(shū)分4部分共14章，內(nèi)容包括：為什么需要分布式跟蹤、跟蹤一次HotROD之旅、分布式跟蹤基礎(chǔ)、OpenTracing的埋點(diǎn)基礎(chǔ)、異步應(yīng)用程序埋點(diǎn)、跟蹤標(biāo)準(zhǔn)與生態(tài)系統(tǒng)、使用服務(wù)網(wǎng)格進(jìn)行跟蹤、關(guān)于采樣、跟蹤的價(jià)值、分布式上下文傳播、集成指標(biāo)與日志、通過(guò)數(shù)據(jù)

本書(shū)從實(shí)踐出發(fā)，并結(jié)合諸多一線運(yùn)維工程師多年對(duì)Zabbix使用的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)日常運(yùn)維工作中的監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行剖析，對(duì)Zabbix的功能進(jìn)行了循序漸進(jìn)的講解。本書(shū)內(nèi)容從Zabbix理論知識(shí)、基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)、Zabbix組件、功能介紹，到對(duì)Zabbix搭建前的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)選型、硬件配置等都做了系統(tǒng)的講解。在實(shí)踐篇中，通過(guò)對(duì)工

本書(shū)是《大數(shù)據(jù)與人工智能》的配套實(shí)驗(yàn)教材，共分為四個(gè)部分：第一部分大數(shù)據(jù)篇，重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)需要用到的相關(guān)軟件等；第二部分人工智能篇，主要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入手設(shè)計(jì)了五個(gè)常規(guī)實(shí)驗(yàn)；第三部分Python篇，主要介紹Python語(yǔ)言的基本語(yǔ)法、Python常用庫(kù)、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)可視化；第四部分自測(cè)題。本書(shū)力求讓讀者通過(guò)實(shí)際操作，