本書重點(diǎn)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(shí)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(shí)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

《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(diǎn)、運(yùn)用不同的統(tǒng)計(jì)方法、其他指標(biāo)、不同時間點(diǎn)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(jì)）、基本實(shí)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(shí)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(xiàng)目，每個項(xiàng)目引入了典型工程案例，從項(xiàng)目案例到任務(wù)的安排與設(shè)計(jì)，由淺入深、簡單到復(fù)雜、基礎(chǔ)到綜合，重點(diǎn)突出

本書從高職院校教學(xué)實(shí)際出發(fā)，結(jié)合企業(yè)實(shí)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(diǎn)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)

本書從大數(shù)據(jù)實(shí)時計(jì)算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點(diǎn)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(shí)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(diǎn)介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、Spa

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

本書圍繞新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)需求編寫，系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析、大數(shù)據(jù)可視化處理流程；重點(diǎn)分析了科大訊飛大數(shù)據(jù)平臺在政務(wù)、交通、金融和用戶畫像等實(shí)際場景中的應(yīng)用，還介紹了大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的詳細(xì)搭建步驟；最后介紹了大數(shù)據(jù)治理中法律政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)的最新進(jìn)展，分析了大數(shù)據(jù)可能帶

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(jì)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)

Hadoop是使用最廣泛的大數(shù)據(jù)處理框架之一，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著極其重要的地位，掌握Hadoop可以讓學(xué)習(xí)者對大數(shù)據(jù)的理解更進(jìn)一步。本書是基于Hadoop3.1.3編寫的，從大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理難點(diǎn)入手，逐步講解Hadoop的起源和發(fā)展。從搭建Hadoop的學(xué)習(xí)環(huán)境開始，依次對Hadoop的三大功能模塊進(jìn)行重點(diǎn)講解，并且結(jié)

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