數(shù)據(jù)是信息時(shí)代和信息經(jīng)濟(jì)的血脈。如何利用市場(chǎng)機(jī)制來合理有效地配置數(shù)據(jù)這一未來經(jīng)濟(jì)重要的生產(chǎn)要素，是全世界全社會(huì)都應(yīng)該高度關(guān)注的話題。本書深刻剖析了數(shù)據(jù)市場(chǎng)的復(fù)雜性和特殊性，直擊數(shù)據(jù)市場(chǎng)基礎(chǔ)性制度建設(shè)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)據(jù)治理提供了重要的政策參考。

隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展，先進(jìn)控制技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用，已經(jīng)成為當(dāng)前控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，以及解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進(jìn)控制技術(shù)的主要分支及其在科研及工程中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括**控制、迭代學(xué)習(xí)控制、重復(fù)控制、模型預(yù)測(cè)控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，分別介紹其原

本書在全面梳理科學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)概念和理論的基礎(chǔ)上，聚焦在科學(xué)數(shù)據(jù)管理的生命周期理論模型和應(yīng)用框架、科學(xué)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可信評(píng)估和功能開發(fā)，以及科學(xué)數(shù)據(jù)管理服務(wù)評(píng)估和可持續(xù)發(fā)展機(jī)制三個(gè)方面，并將理論研究應(yīng)用于實(shí)踐成果，致力于開發(fā)科學(xué)數(shù)據(jù)知識(shí)庫原型系統(tǒng)，構(gòu)建本地**實(shí)踐和設(shè)計(jì)專業(yè)課程體系，加快數(shù)據(jù)管理專業(yè)培訓(xùn)體系的落地實(shí)踐，豐富對(duì)

本書以基礎(chǔ)、模型及應(yīng)用為主線,介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典模型以及相關(guān)應(yīng)用.內(nèi)容包括非負(fù)矩陣分解、張量分解、深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型與學(xué)習(xí)方法,以及作者對(duì)相關(guān)模型的擴(kuò)展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)及蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.本書內(nèi)容全面,深入淺出,既詳細(xì)介紹了基本概念、思想和算法,也提供了

過程控制系統(tǒng)及工程（孫洪程）（第四版）

本書以Kettle實(shí)現(xiàn)ETL流程為目標(biāo)，將ETL知識(shí)點(diǎn)與任務(wù)相結(jié)合，配套真實(shí)案例，深入淺出地介紹了ETL數(shù)據(jù)整合與處理的相關(guān)內(nèi)容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關(guān)的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉(zhuǎn)換相關(guān)的組件，包括源數(shù)據(jù)獲取、記錄處理、字段

第1章緒論、第2章Linux操作系統(tǒng)的安裝、第3章Hadoop的偽分布式安裝、第4章Hadoop集群的搭建及配置、第5章HadoopHDFS命令、第6章MapReduce編程入門、第7章Hive:SQLonHadoop、第8章Sqoop:SQLtoHadoop、第9章HBase：HadoopDatabase、第10章S

本書是高校的大數(shù)據(jù)導(dǎo)論課程教材，清楚地介紹了大數(shù)據(jù)相關(guān)的概念、理論、術(shù)語與基礎(chǔ)技術(shù)，并使用真實(shí)連貫的商業(yè)案例以及簡(jiǎn)單的圖表，幫助讀者更清晰地理解大數(shù)據(jù)技術(shù)。本書可作為高等院校相關(guān)專業(yè)“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”“大數(shù)據(jù)道路”等課程的教材，也可供有一定實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的軟件開發(fā)人員、管理人員和所有對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的人士閱讀。

全書分為七個(gè)章節(jié)，第一章數(shù)據(jù)管理技術(shù)得發(fā)展介紹，第二章Hadoop集群的構(gòu)建與安裝介紹，第三章Hadoop深入介紹，第四章數(shù)據(jù)倉庫Hive的使用，第五章海量日志采集及傳輸系統(tǒng)Flume學(xué)習(xí)，第六章海量數(shù)據(jù)傳輸工具Sqoop學(xué)習(xí)，第七章批量工作流任務(wù)調(diào)度器Azkaban學(xué)習(xí)。本書理論聯(lián)系實(shí)際，用典型案例貫穿全書，采用項(xiàng)目

與數(shù)據(jù)相關(guān)的能力——包括獲取數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值、用可視化方式展現(xiàn)數(shù)據(jù)、交流數(shù)據(jù)，不僅僅專業(yè)技術(shù)人員應(yīng)該掌握它，即使是在我們的小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)，也都應(yīng)該傳授相關(guān)的技巧。因?yàn)�，我們已�?jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)無處不在，無孔不入。 本書以導(dǎo)論形式介紹與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的各方面知識(shí)。全書由“數(shù)”開篇，“說”

本書以MATLAB9.5（MATLABR2018b）為仿真平臺(tái)，較全面地介紹了自動(dòng)控制系統(tǒng)的建模、分析、仿真、校正與設(shè)計(jì)的基本原理和方法。全書共分7章，其內(nèi)容包括緒論、MATLAB計(jì)算基礎(chǔ)、Simulink仿真、控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)時(shí)域分析法、頻域分析法和控制系統(tǒng)校正與綜合應(yīng)用等。本書可作為高等學(xué)校本科自動(dòng)化、電

數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素是一個(gè)全新的命題，引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注和熱烈討論。但是，數(shù)據(jù)是什么？數(shù)據(jù)的價(jià)值是什么？每個(gè)人的認(rèn)識(shí)都不一樣，而且還有一些問題也困擾著從業(yè)者。《數(shù)據(jù)要素全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新動(dòng)力》首先分別對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)進(jìn)行了定義和特點(diǎn)分析，并闡述了數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的基本關(guān)系；然后介紹了數(shù)據(jù)處理及其相關(guān)技術(shù)，從數(shù)據(jù)經(jīng)

本書在狀態(tài)空間理論的統(tǒng)一框架下系統(tǒng)深入地介紹非線性網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的建模、分析與控制等問題。首先，簡(jiǎn)要介紹非線性控制系統(tǒng)的模型、穩(wěn)定性分析方法，以及反饋線性化理論。然后，分別介紹單邊丟包和量化以及雙邊丟包和量化的非線性網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的模型預(yù)測(cè)控制方法，得到遵循“預(yù)測(cè)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)—求解優(yōu)化問題—解的第一個(gè)元素作用于系統(tǒng)”的預(yù)測(cè)控制

本書比較全面地介紹了作者和國(guó)內(nèi)外學(xué)者近年來在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)分析和綜合方面的研究成果.書中介紹了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的離散時(shí)間系統(tǒng)模型，連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)模型的建立方法及穩(wěn)定性分析，基于模型的鎮(zhèn)定控制、預(yù)測(cè)控制、量化控制和濾波器設(shè)計(jì)，并介紹了網(wǎng)絡(luò)控制的聯(lián)合設(shè)計(jì)與無線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的跨層設(shè)計(jì)方法.最后還介紹了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真方法.

本書以深入淺出的語言系統(tǒng)地講解了數(shù)據(jù)挖掘的框架和基本方法，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)挖掘與R語言概述、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、線性模型與廣義線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本方法、決策樹、基于決策樹的模型組合、模型評(píng)估與比較。本書使用基于R語言的數(shù)據(jù)挖掘案例貫穿全書，并輔以上機(jī)實(shí)驗(yàn)和習(xí)題，幫助讀者熟練使用R語言進(jìn)行數(shù)

本書討論集散控制系統(tǒng)的原理和工程應(yīng)用問題，介紹了五種典型集散控制系統(tǒng)產(chǎn)品及其在工業(yè)生產(chǎn)過程中的實(shí)際應(yīng)用示例，主要涉及集散控制系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)成、控制算法、系統(tǒng)選型和評(píng)估、數(shù)據(jù)通信、人機(jī)界面的工程設(shè)計(jì)、組態(tài)、安裝和維護(hù)等內(nèi)容。 本書內(nèi)容已制作成PPT課件，可從化學(xué)工業(yè)出版社教學(xué)資源網(wǎng)免費(fèi)下載。 本書可作為自動(dòng)化專業(yè)、檢測(cè)

本書采用知識(shí)與實(shí)訓(xùn)結(jié)合的教學(xué)方式，以過程控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、安裝、運(yùn)行、調(diào)試、維護(hù)和監(jiān)控為主線，內(nèi)容包括過程控制基本知識(shí)、過程控制基本設(shè)備、單回路控制項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、溫度位式控制項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、串級(jí)控制項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)和比值控制項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)等內(nèi)容。本書重點(diǎn)介紹過程控制系統(tǒng)的綜合控制方法，以培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力為主要目標(biāo)，原理性內(nèi)容描述盡量簡(jiǎn)化，旨在

《數(shù)據(jù)科學(xué)與智能技術(shù)概論》主要內(nèi)容包括計(jì)算思維、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及Unity3D應(yīng)用等內(nèi)容。本書每一部分內(nèi)容都經(jīng)過反復(fù)討論和多次審議，結(jié)構(gòu)緊湊、內(nèi)容合理并通俗易懂，力求讓讀者理解和掌握全新的數(shù)據(jù)科學(xué)和只能技術(shù)知識(shí)，具有更廣闊的現(xiàn)代化、信息化視野，符合時(shí)代發(fā)展的需求�！稊�(shù)據(jù)科學(xué)與智能技術(shù)概論

《Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析實(shí)戰(zhàn)》分為六個(gè)項(xiàng)目，通過真實(shí)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析項(xiàng)目的導(dǎo)入，引導(dǎo)讀者完成大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)Spark的搭建，通過對(duì)基于Hadoop生態(tài)圈中Yarn資源調(diào)度框架，搭建Spark日志管理系統(tǒng)，搭建Kafka分布式消息系統(tǒng)，在工作中實(shí)現(xiàn)使用SparkStreaming實(shí)時(shí)讀取Kafka中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理

以“數(shù)據(jù)開放共享的理論與方法研究”的研究成果為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的相關(guān)內(nèi)容，從主權(quán)、制度、法律和技術(shù)幾個(gè)方面闡述數(shù)據(jù)自治方案。本書讀者主要為政府相關(guān)部門的管理者、數(shù)據(jù)政策和法律制定者、大數(shù)據(jù)研究人員、產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員，也可以作為大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的參考書。本書系統(tǒng)地闡述了特異群組挖掘任務(wù),包括介紹了特異群組挖掘的概念