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本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數(shù)據(jù)；根據(jù)行標簽、列名和行列數(shù)字索引篩選和修改數(shù)據(jù)，使用各種函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多

本書系統(tǒng)介紹Spark大數(shù)據(jù)處理框架。全書共8章,內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Spark大數(shù)據(jù)處理框架、SparkRDD編程、SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、SparkStreaming流計算、SparkMLlib機器學習、數(shù)據(jù)可視化。本書可作為高等院校計算機科學與技術(shù)、信息管理與信息系統(tǒng)、軟件工程

本書從認知、實施、案例和拓展4個方面深入淺出地分析了RPA（機器人流程自動化）的應用前景以及實踐。本書首先介紹了RPA的基本概念和優(yōu)缺點、RPA相關的工具以及企業(yè)選擇RPA的原因；其次，說明了企業(yè)如何開啟RPA之旅、RPA售前咨詢、業(yè)務流程挖掘、RPA項目交付管理、RPA實施要點、RPA開發(fā)規(guī)范等實用知識；再次，通過R

本書系統(tǒng)地研究了適用于水下惡劣復雜環(huán)境下的魯棒濾波定位方法的實現(xiàn)、執(zhí)行以及評估體系，重點內(nèi)容在于處理水下機器人定位領域存在的強烈不確定性和感知困難所帶來的挑戰(zhàn)，層層深入地闡述所提出的魯棒性定位新方法，并提出一種新的具有魯棒性的SLAM方法，以及該方法在機器人層面和約束層面的貢獻。

本書從系統(tǒng)的角度，成體系地研究動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動原理與方法。以數(shù)據(jù)驅(qū)動為根本出發(fā)點，揭示了復雜系統(tǒng)的設計、運行、控制與優(yōu)化規(guī)律，從信號感知、結(jié)構(gòu)感知、環(huán)境感知、情景感知、語境感知、能量感知、過程感知、網(wǎng)絡感知、系統(tǒng)感知等不同維度，介紹了主流的理論與方法，提供了研究復雜系統(tǒng)問題的新思路、新方法。

本書圍繞復雜誤差環(huán)境下的多傳感器數(shù)據(jù)融合問題進行深入研究，內(nèi)容涵蓋了多傳感器系統(tǒng)誤差估計、航跡關聯(lián)性能解析預測、多傳感器抗差航跡關聯(lián)以及多傳感器抗差航跡融合等關鍵技術(shù)。本書適用于多傳感器數(shù)據(jù)融合、雷達信號與數(shù)據(jù)處理等領域的廣大專業(yè)技術(shù)人員使用。

多機器人在考慮意圖表達時所特有的模糊性與傾向性與構(gòu)建人類意圖概率模型尤為重要，并為共享控制框架提供人類介入的接口支持，本書重點闡述了基于觀點動力學模型的人-多機器人策略級共享控制框架、基于意圖場模型和策略混合模型的行為級分層共享控制框架。

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本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)領域的相關知識，幫助讀者快速了解大數(shù)據(jù)的相關理論知識和技術(shù)。全書一共包含十個章節(jié)，分別為大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)與其他新型技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎、大數(shù)據(jù)預采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)處理框架、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)安全。全書全面系統(tǒng)地對大數(shù)據(jù)的相關知識進行了講述，能夠幫助讀者后續(xù)更好地學