本書主要介紹了Spark運(yùn)行原理及性能調(diào)優(yōu)的相關(guān)實(shí)踐，從Spark框架內(nèi)部及外部運(yùn)行環(huán)境等不同角度分析Spark性能調(diào)優(yōu)的過(guò)程。第1章介紹了Linux系統(tǒng)中各種監(jiān)控工具的使用，對(duì)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、I/O等方面進(jìn)行介紹，并提供了集群監(jiān)控報(bào)警的解決方案。第2章介紹了Java虛擬機(jī)（JVM）的基本知識(shí)、垃圾回收機(jī)制，以及對(duì)

本書主要介紹數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的基本概念和方法，包括數(shù)據(jù)的基本屬性和概念、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)立方體和OLAP技術(shù)、頻繁模式挖掘、回歸分析、分類、聚類、離群點(diǎn)分析。每一部分先介紹基本概念、理論基礎(chǔ)、應(yīng)用實(shí)例、思考習(xí)題。書中涉及的模型和算法均給予了相應(yīng)的實(shí)例，便于讀者更好的理解和使用模型。

本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語(yǔ)言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強(qiáng)，注重對(duì)技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過(guò)對(duì)本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時(shí)的實(shí)現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短

全書共有12章，從Hadoop概述開始，介紹了Hadoop的安裝與配置管理，并對(duì)Hadoop的生態(tài)體系架構(gòu)進(jìn)行了介紹，包括HDFS技術(shù)、YARN技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、海量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)HBase、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig，以及數(shù)據(jù)遷移工具S

本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)、市場(chǎng)、技術(shù)、分析、應(yīng)用，還專門討論了云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等熱點(diǎn)新技術(shù)及應(yīng)用，教學(xué)設(shè)計(jì)層次清晰，每個(gè)單元都遵循同樣的編排體系，內(nèi)容圖文并茂，對(duì)口語(yǔ)技能、閱讀技能、翻譯技能的學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行了合理的設(shè)計(jì)。而且，本書還對(duì)每個(gè)單元的教學(xué)重點(diǎn)和專業(yè)詞匯進(jìn)行了注釋，設(shè)置了基于內(nèi)容的閱讀理解練習(xí)、詞匯練

本書將古典、非線性和現(xiàn)代控制理論結(jié)合起來(lái)，借助MATLAB庫(kù)函數(shù)、仿真工具、硬件平臺(tái)對(duì)象完成控制理論的分析和設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。通過(guò)實(shí)時(shí)觀察實(shí)物的動(dòng)作，增強(qiáng)學(xué)生的興趣和感知能力，幫助學(xué)生更好理解自動(dòng)控制理論,并增強(qiáng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。學(xué)術(shù)價(jià)值體現(xiàn)在： （1）利用硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，學(xué)生可以理解控制器參數(shù)的作用，掌握調(diào)整直流伺服

本書的主要章節(jié)包括分位數(shù)回歸、等分線性回歸、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、隨機(jī)前沿分析法、層次分析法、灰關(guān)聯(lián)分析、模糊理論、粗糙集理論、小波時(shí)間序列、組合優(yōu)化問(wèn)題等。此外，本書引入了最新的R數(shù)據(jù)挖掘方法；摒除掉艱深難懂的理論，以最淺顯的方式介紹數(shù)據(jù)挖掘理論，讓讀者迅速掌握，輕松入門；力求最簡(jiǎn)單的R程序或安裝包運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析，詳

圖分析可以揭示復(fù)雜系統(tǒng)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作機(jī)制，圖算法為構(gòu)建智能應(yīng)用程序提供了快速建模的框架，有助于更準(zhǔn)確、更快速地做出預(yù)測(cè)。包括商品推薦和欺詐檢測(cè)在內(nèi)的許多人工智能問(wèn)題能轉(zhuǎn)換為圖論問(wèn)題。本書基于Spark和Neo4j講解近20種常用的圖算法，幫助讀者拓展重要圖分析類型的相關(guān)知識(shí)和能力，更快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式并找到更優(yōu)

本書以培養(yǎng)職業(yè)崗位能力為目標(biāo)，融知識(shí)、理論、實(shí)踐為一體，體現(xiàn)“理實(shí)一體化”教學(xué)思想，涵蓋省級(jí)“十二五”規(guī)劃課題的研究成果。

本課程面向非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生，以普及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)和工具為目標(biāo)，力圖構(gòu)建一門新的大數(shù)據(jù)入門學(xué)習(xí)課程。課程包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)思維等四部分內(nèi)容。課程立足應(yīng)用入門，突出八爪魚、Weka和Tableau等主流工具應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)案例教學(xué)。通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，學(xué)生們能夠掌握一定的數(shù)據(jù)獲取、分析與呈現(xiàn)技能，初步建立數(shù)據(jù)思維