《Spark3x綜合項目實戰(zhàn)》分為基礎篇、案例篇兩部分。在基礎篇（第1-2章）中首先介紹了Spark運行環(huán)境的搭建、Spark的生態(tài)體系、編程模型、Scala基本語法、高階函數、集合等方面的基礎知識；在案例篇（第3-7章）中的5個綜合案例詳實的介紹了如何使用Spark實現音樂、房地產、氣象、電商等領域大數據分析與挖掘的

本書分為上下兩篇，共13章。上篇有7章，分別闡述伺服系統(tǒng)的相關概念、工作原理、控制以及伺服系統(tǒng)的應用，以臺達伺服系統(tǒng)為例進行說明，加深讀者的理解。下篇有6章，分別對工業(yè)機器人的相關概念、運動學、動力學以及系統(tǒng)進行了詳細的解釋，并以機器人在不同行業(yè)中的工作情況為例分類闡述，加強讀者對機器人技術的理解。

數據挖掘與商務智能

本書系統(tǒng)介紹大數據技術的原理與應用，主要內容包括基本概念、分布式計算編程基礎、Hadoop系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數據庫HBase、分布式計算框架MapReduce、數據倉庫Hive、流計算SparkStreaming、數據可視化、大數據的電商精準營銷案例、好友推薦案例等章節(jié)，涵蓋了海量數據的高效存儲、非結

這是一本能為數字化轉型企業(yè)的數據治理提供全面指導的著作。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗，從道、法、術、器4個維度全面而深入地展開，不僅有數據治理在戰(zhàn)略層面的頂層設計，還有數據治理在執(zhí)行層面的實施方法，既可以作為數據治理的綱領性指南，又可以作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰(zhàn)略規(guī)劃到落地實施，本書

本書是第一本兼顧編程和統(tǒng)計學基礎技能的書籍，涵蓋了整個數據科學生命周期。它面向那些希望成為數據科學家或與數據科學家合作的讀者，以及希望跨越“技術/非技術”界限的數據分析師。如果具備基本的Python編程知識，你將學到如何使用像pandas這樣的行業(yè)標準工具來處理數據。

數據治理是指通過建立組織架構，明確相關部門職責要求，制定和實施系統(tǒng)化的制度、流程和方法，確保數據統(tǒng)一管理、高效運行，并在經營管理中充分發(fā)揮價值的動態(tài)過程。數據治理有助于控制數據的開發(fā)和使用，降低與數據相關的風險，使相關主體可以戰(zhàn)略性地利用數據，并從數據治理中獲得價值。數據治理應從以下三個方面進行理解：第一，數據治理的對

本書針對當代社會日益復雜的應急管理挑戰(zhàn)，以時空感知大數據為核心，系統(tǒng)探討了一系列模型、技術和應用。本書內容分為模型篇、技術篇和應用篇。模型篇重點研究時空大數據的表征與提取模型，以及時空感知大數據的存儲和查詢模型，為讀者在處理和管理海量時空感知數據方面提供指導。技術篇關注于利用時空感知大數據支持應急管理決策和行動的核心技

本書主要闡述多自主體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制的基本內容和方法，介紹國內外相關領域的最新研究成果。本書主要內容如下：討論基于領航-跟隨的線性連續(xù)多自主體系統(tǒng)和離散多自主體系統(tǒng)的分布式優(yōu)化控制問題；設計無領航者線性多自主體系統(tǒng)分布式平均一致性優(yōu)化協議；研究未知環(huán)境干擾作用下和模型參數不確定下線性多自主體系統(tǒng)的魯棒分布式優(yōu)化控制策

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