本書基于流行穩(wěn)定版Flink1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態(tài)、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發(fā)過程中常用的Flin

本書圍繞新工科背景下大數據人才培養(yǎng)需求編寫，系統(tǒng)介紹了大數據采集與預處理、大數據存儲與管理、大數據處理與分析、大數據可視化處理流程；重點分析了科大訊飛大數據平臺在政務、交通、金融和用戶畫像等實際場景中的應用，還介紹了大數據實驗環(huán)境的詳細搭建步驟；最后介紹了大數據治理中法律政策、行業(yè)標準建設的最新進展，分析了大數據可能帶

本書從大數據基礎原理、大數據分析方法和大數據行業(yè)應用三個部分介紹大數據技術。全書共12章，內容包含大數據的基本概念，分布式基礎架構Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數據庫，分布式計算框架MapReduce，大數據基本分析方法（聚類、分類與預測），大數據在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應用。本書在前7章設

Hadoop是使用最廣泛的大數據處理框架之一，在大數據領域有著極其重要的地位，掌握Hadoop可以讓學習者對大數據的理解更進一步。本書是基于Hadoop3.1.3編寫的，從大數據的特點和處理難點入手，逐步講解Hadoop的起源和發(fā)展。從搭建Hadoop的學習環(huán)境開始，依次對Hadoop的三大功能模塊進行重點講解，并且結

大數據是推動創(chuàng)新型國家建設的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學習、可視分析、知識處理、數據挖掘等角度出發(fā)，詳細討論了大數據分析的相關基礎理論和技術方法，主要包括：大數據機器學習理論與方法，大數據可視分析理論與方法，多源不確定數據挖掘方法與技術，自動深層化知識處理方法與技術，大數據分析平臺、標準與應用示范等。本書總結了部分代《B

本書系統(tǒng)介紹了生產過程控制系統(tǒng)的辨識方法（生產過程控制系統(tǒng)分析）、過程控制技術（集散控制系統(tǒng)架構設計）、基本實現方法（簡單集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）和綜合實現方法（復雜集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）。全書共分為四個項目，每個項目引入了典型工程案例，從項目案例到任務的安排與設計，由淺入深、簡單到復雜、基礎到綜合，重點突出

本書從高職院校教學實際出發(fā)，結合企業(yè)實際崗位職業(yè)能力要求，校企合作共同開發(fā)�，F代化自動生產線的最大特點是綜合性和系統(tǒng)性。綜合性是指機械技術、微電子技術、電工電子技術、傳感測試技術、接口技術、信息變換技術、網絡通信技術等多種技術有機結合，并綜合應用到生產設備中；系統(tǒng)性是指生產線的傳感檢測、傳輸與處理、控制、執(zhí)行與驅動等機

過程控制是由控制理論、計算機技術和儀器儀表、工藝知識等知識相結合而構成的一門應用科學，其任務是在了解、熟悉、掌握生產工藝流程與生產過程的靜態(tài)和動態(tài)特性的基礎上，根據工藝要求，應用控制理論、現代控制技術，分析、設計、整定過程控制系統(tǒng)。通過本書的學習，使讀者能夠掌握過程控制系統(tǒng)的基本概念、基本組成環(huán)節(jié)和基本控制規(guī)律，了解過

本書聚焦綜合信息系統(tǒng)智能化的關鍵和難點，摒棄傳統(tǒng)的處理模式，充分利用數據的不確定性信息，就區(qū)間、序列、直覺模糊、猶豫模糊、語義等不同類型數據的相似度量、粒層轉化、識別決策等開展了較為系統(tǒng)、深入的研究，構建異類數據間統(tǒng)一的粒層轉換框架，解決不同類型數據間的相似度量、跨層關聯與融合問題。全書共分15章，第1章介紹問題的來源

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