本書(shū)首先介紹了進(jìn)行數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)必須具備的基礎(chǔ)知識(shí)，包括VisualStudio軟件的安裝和使用，IAR的使用教程以及AndroidStudio軟件的安裝和使用，接著重點(diǎn)描述了四個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。每個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容都分為四個(gè)方面進(jìn)行介紹，包括實(shí)習(xí)內(nèi)容及要求、設(shè)計(jì)方案、調(diào)試過(guò)程與記錄以及測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果。

本書(shū)從工程實(shí)際出發(fā)，詳細(xì)介紹了工控機(jī)測(cè)控系統(tǒng)的組成、各功能部件的結(jié)構(gòu)、使用方法和應(yīng)用。本書(shū)共有四個(gè)學(xué)習(xí)情境，分別是計(jì)算機(jī)測(cè)控系統(tǒng)概述、計(jì)算機(jī)測(cè)控系統(tǒng)的硬件和軟件、數(shù)據(jù)采集卡的應(yīng)用、運(yùn)動(dòng)控制卡的應(yīng)用。全書(shū)共包含13個(gè)項(xiàng)目，31個(gè)任務(wù)。在理論方面，主要介紹計(jì)算機(jī)測(cè)控系統(tǒng)、工控機(jī)的組成、總線結(jié)構(gòu)、I/O接口和過(guò)程通道。在實(shí)踐

本書(shū)分為7章，全面系統(tǒng)地對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行講解，并采用大量案例完成實(shí)操，此提高教師課堂教學(xué)的時(shí)效性，強(qiáng)化學(xué)生的動(dòng)手能力，將行業(yè)與專(zhuān)業(yè)核心技術(shù)貫穿始終。本書(shū)在深入企業(yè)調(diào)研的基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)崗位需求，根據(jù)課程內(nèi)容特點(diǎn)，采取任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，確立職業(yè)崗位工作過(guò)程中工作任務(wù)，將工作任務(wù)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)領(lǐng)域課程內(nèi)容，與企業(yè)合作，共

本書(shū)是作者基于其多年的科研經(jīng)驗(yàn)而撰寫(xiě)的聚類(lèi)分析專(zhuān)著。全書(shū)從基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用兩方面系統(tǒng)地介紹了聚類(lèi)分析方法�；�礎(chǔ)知識(shí)部分闡述了聚類(lèi)分析基本過(guò)程、數(shù)據(jù)預(yù)處理、相似度計(jì)算、驗(yàn)證指標(biāo)、常見(jiàn)聚類(lèi)方法原理和特點(diǎn)，并給出了應(yīng)用實(shí)例和程序供讀者參考。應(yīng)用部分則針對(duì)高維數(shù)據(jù)非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題，分別以心電識(shí)別、腦電識(shí)別、行為識(shí)別以及智能材料

本書(shū)為一本大數(shù)據(jù)技術(shù)的入門(mén)書(shū)籍，介紹Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)和Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)及相關(guān)工具的原理，以及如何進(jìn)行部署和簡(jiǎn)單開(kāi)發(fā)。全書(shū)包含13章:第1、2章介紹如何為深入學(xué)習(xí)Hadoop和Spark做環(huán)境準(zhǔn)備，包括VMware虛擬機(jī)的創(chuàng)建和CentOS操作系統(tǒng)安裝。第3～6章介紹Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基本原理，包括HDF

數(shù)據(jù)管道通過(guò)整合、清理、分析、可視化等方式來(lái)管理初始收集的數(shù)據(jù)流。ApacheAirflow提供了一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，可以使用它設(shè)計(jì)、實(shí)施、監(jiān)控和維護(hù)數(shù)據(jù)的流動(dòng)。Airflow具有易于使用的UI、即插即用的選項(xiàng)以及靈活的Python腳本，這些都使Airflow能夠非常輕松地完成任何數(shù)據(jù)管理任務(wù)。在《ApacheAirflo

本書(shū)基于“基礎(chǔ)知識(shí)”+“代碼示例”+“應(yīng)用案例”的模式編寫(xiě)，共包括7個(gè)項(xiàng)目。項(xiàng)目1主要介紹互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的入門(mén)知識(shí)；項(xiàng)目2通過(guò)一個(gè)入門(mén)級(jí)的簡(jiǎn)單案例，介紹互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的基本流程；項(xiàng)目3通過(guò)一個(gè)進(jìn)階的案例，詳細(xì)介紹在沒(méi)有給出官方開(kāi)放API的情況下，如何通過(guò)抓包工具獲取XHR請(qǐng)求地址；項(xiàng)目4主要介紹HTML文檔數(shù)據(jù)的采集，

文本數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和推理等相關(guān)技術(shù)或方法，理解、分析和挖掘文本的內(nèi)容，從而完成信息抽取、關(guān)系發(fā)現(xiàn)、熱點(diǎn)預(yù)測(cè)、文本分類(lèi)和自動(dòng)摘要等具體任務(wù)的信息處理技術(shù)�！段谋緮�(shù)據(jù)挖掘（第2版）》主要介紹與文本數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的基本概念、理論模型和實(shí)現(xiàn)算法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本表示、文本分類(lèi)、文本聚類(lèi)、主題模型、情感分

本書(shū)系統(tǒng)介紹了智能調(diào)度領(lǐng)域的理論知識(shí)，清晰地勾勒出智能調(diào)度的知識(shí)體系。全書(shū)共7章，分別是：緒論、智能調(diào)度的理論基礎(chǔ)、單機(jī)調(diào)度問(wèn)題、并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題、開(kāi)放車(chē)間調(diào)度、流水車(chē)間調(diào)度和作業(yè)車(chē)間調(diào)度。全書(shū)系統(tǒng)、深入淺出地講解了智能調(diào)度的理論知識(shí)，同時(shí)強(qiáng)化了各調(diào)度類(lèi)型的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化方法，重點(diǎn)培養(yǎng)分析問(wèn)題與解決調(diào)度問(wèn)題的能力。為幫助

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