多時標(biāo)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(yīng)用前景。《多時標(biāo)非線性系統(tǒng)的魯棒控制與自適應(yīng)控制》系統(tǒng)論述多時標(biāo)非線性系統(tǒng)的模糊建模、魯棒控制和自適應(yīng)控制的理論方法及其應(yīng)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

本書重點介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數(shù)據(jù)中挖掘和提取結(jié)構(gòu)化、魯棒、高效的特征，并實現(xiàn)高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內(nèi)容包含近年來涌現(xiàn)的一些高效、魯棒的結(jié)構(gòu)化表征學(xué)習(xí)模型，介紹了基于魯棒且緊湊的表征學(xué)習(xí)的一體化表征學(xué)習(xí)理論和方法，并為應(yīng)對真實世界中的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，如數(shù)據(jù)簡約特征表達(dá)、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及

隨著三維激光掃描傳感設(shè)備硬件的快速發(fā)展，可保留三維空間中原始語義信息（幾何信息、顏色、反射強(qiáng)度等）的點云已成為代表性的新型數(shù)據(jù)源之一。語義分割作為三維場景語義分析與解譯的重要前提，在無人駕駛、高精地圖、智慧城市等國家重大需求的推動下，已成為測繪遙感、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的重大研究課題�！饵c云數(shù)據(jù)語義分割的理論與方法》以語義

《數(shù)據(jù)會說話：活用數(shù)據(jù)表達(dá)、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(dá)、說服他人，以及如何防止被他人的數(shù)據(jù)誤導(dǎo)。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(yùn)用不同的統(tǒng)計方法、其他指標(biāo)、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

本書從高職院校教學(xué)實際出發(fā)，結(jié)合企業(yè)實際崗位職業(yè)能力要求，校企合作共同開發(fā)�，F(xiàn)代化自動生產(chǎn)線的最大特點是綜合性和系統(tǒng)性。綜合性是指機(jī)械技術(shù)、微電子技術(shù)、電工電子技術(shù)、傳感測試技術(shù)、接口技術(shù)、信息變換技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等多種技術(shù)有機(jī)結(jié)合，并綜合應(yīng)用到生產(chǎn)設(shè)備中；系統(tǒng)性是指生產(chǎn)線的傳感檢測、傳輸與處理、控制、執(zhí)行與驅(qū)動等機(jī)

本書系統(tǒng)介紹了生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)的辨識方法（生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)分析）、過程控制技術(shù)（集散控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計）、基本實現(xiàn)方法（簡單集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運(yùn)行）和綜合實現(xiàn)方法（復(fù)雜集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運(yùn)行）。全書共分為四個項目，每個項目引入了典型工程案例，從項目案例到任務(wù)的安排與設(shè)計，由淺入深、簡單到復(fù)雜、基礎(chǔ)到綜合，重點突出

大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設(shè)的重要戰(zhàn)略資源。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā)，詳細(xì)討論了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，主要包括：大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法，大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法，多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)，自動深層化知識處理方法與技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析平臺、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用示范等。本書總結(jié)了部分代《B

本書從大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)原理、大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用三個部分介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)。全書共12章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念，分布式基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數(shù)據(jù)庫，分布式計算框架MapReduce，大數(shù)據(jù)基本分析方法（聚類、分類與預(yù)測），大數(shù)據(jù)在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應(yīng)用。本書在前7章設(shè)

本書從大數(shù)據(jù)實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數(shù)式編程語言Scala的基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο缶幊桃约昂瘮?shù)式編程等，再通過編程訓(xùn)練案例介紹Scala這門語言的實際開發(fā)應(yīng)用，為讀者后面學(xué)習(xí)Spark框架打下牢固的編程基礎(chǔ)。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、Spa

本書主要講解Hadoop的分布式文件系統(tǒng)、MapReduce編程模型和Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。全書共12章,具體包括大數(shù)據(jù)概述、Hadoop大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算框架、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、Spark概述、基于Scala的Spark編程、Windows環(huán)境下Spark綜

本書以項目案例為導(dǎo)向，貫穿講解一個大數(shù)據(jù)的實戰(zhàn)項目：廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像。全書共8章，具體內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)項目概述、Hadoop生態(tài)組件基礎(chǔ)、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像需求分析、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像實時統(tǒng)計訂單信息、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像用戶標(biāo)簽計算與可視化、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像任務(wù)調(diào)度實現(xiàn)、基于Tip

本書根據(jù)高等學(xué)校研究生高級控制理論課程的教學(xué)要求編寫，主要圍繞非線性系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型、控制器典型設(shè)計方法、熱門研究方向三個方面展開，并闡述了非線性系統(tǒng)控制理論的基本內(nèi)容與進(jìn)展。為了教材知識體系的完整性以及拓展讀者的視野，加深學(xué)生對課程的理解以及后續(xù)的科研工作，每章均有習(xí)題。全書兼具理論性、資料性和實踐性。

本書分為三個部分,分別涉及大數(shù)據(jù)處理中的鍵值存儲、容錯存儲、數(shù)據(jù)一致性三個領(lǐng)域。在每個部分,首先簡要介紹相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)以及主流的系統(tǒng)等,然后介紹作者在相關(guān)領(lǐng)域的部分研究成果。具體來說,在容錯存儲方面,介紹了糾刪碼的數(shù)據(jù)布局、故障數(shù)據(jù)恢復(fù)算法、源數(shù)據(jù)節(jié)點與恢復(fù)節(jié)點選擇以及系統(tǒng)擴(kuò)容等方面的優(yōu)化方法,

近年來，基礎(chǔ)軟件的發(fā)展越來越受到重視，越來越多的計算機(jī)從業(yè)者對數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)生了強(qiáng)烈的需求。 本書既介紹了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展史，又介紹了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)涵，同時還介紹了一系列主流的商業(yè)化產(chǎn)品及其架構(gòu)，并對前沿技術(shù)進(jìn)行了討論分析，給出作者自己的見解和洞察。本書內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)的誕生、

信息時代，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用無處不在。手機(jī)中“淘寶”“抖音”的商品推送、短視頻內(nèi)容推送背后，是大數(shù)據(jù)用戶畫像及推薦算法；道路上的“一路綠燈”背后，是智能交通——交通管理部門分析、調(diào)整交通情況；新冠肺炎疫情不漏一人的流調(diào)背后，是智慧“戰(zhàn)疫”——有關(guān)部門以“大數(shù)據(jù)+網(wǎng)格化”的方式識別和挖掘目標(biāo)人群遷徙軌跡；智慧電廠“一鍵啟停、無

本書在介紹測量誤差理論、測量系統(tǒng)特性及系統(tǒng)可靠性基本知識的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地闡述了溫度、壓力、流量、液位、成分分析等過程參數(shù)以及運(yùn)動控制系統(tǒng)中的位置、速度（轉(zhuǎn)速）、轉(zhuǎn)矩及功率測量等參數(shù)的檢測原理、測量方法、測量系統(tǒng)構(gòu)成及測量誤差分析，同時還注意介紹各種測量裝置的安裝使用條件，以保證檢測系統(tǒng)的測量精度。本書可作為高等院校自動

本書以Scala作為開發(fā)Spark應(yīng)用程序的編程語言,系統(tǒng)地介紹了Spark編程的基礎(chǔ)知識。全書共9章,內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Scala語言基礎(chǔ)、Spark的設(shè)計與運(yùn)行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkML

本書以任務(wù)為導(dǎo)向,較為全面地介紹了Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識。全書共9章,具體內(nèi)容包括Spark概述、Scala基礎(chǔ)、Spark編程基礎(chǔ)、Spark編程進(jìn)階、SparkSQL--結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件處理、SparkStreaming--實時計算框架、SparkGraphX--圖計算框架、SparkMLlib--功能強(qiáng)大的

本書由淺入深，內(nèi)容豐富。全書共11章，主要內(nèi)容包括第1章R語言數(shù)據(jù)分析概述、第2章R語言數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)、第3章數(shù)據(jù)讀寫、第4章數(shù)據(jù)預(yù)處理、第5章數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計分析、第6章數(shù)據(jù)相關(guān)性分析、第7章R語言可視化基礎(chǔ)、第8章高級可視化工具、第9章聚類分析、第10章關(guān)聯(lián)規(guī)則、第11章分類及預(yù)測。本書可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的

本書以過程控制系統(tǒng)組成和結(jié)構(gòu)為線索,介紹了過程控制的基本概念,過程控制常用儀表的原理和工程選用,過程對象及建模方法,過程執(zhí)行器的原理和選擇,過程控制器的設(shè)計和整定及先進(jìn)過程控制策略,串級過程控制系統(tǒng),各種復(fù)雜過程控制系統(tǒng)的控制方案與工程設(shè)計,計算機(jī)過程控制系統(tǒng)的原理、組成與應(yīng)用,過程優(yōu)化技術(shù),工業(yè)過程故障檢測等。本書除