本書是在2007年出版的普通高等教育國家精品教材、普通高等教育“十一五”規(guī)劃教材《自動控制原理與系統(tǒng)》(第3版)的基礎(chǔ)上進(jìn)行更新和修訂的。全書分為兩篇,第1篇為自動控制原理,它包括系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立、分析系統(tǒng)性能的常用方法、系統(tǒng)性能分析和改善系統(tǒng)性能的途徑,以及MATLAB在系統(tǒng)分析中的應(yīng)用。第2篇為自動控制系統(tǒng),它包
本書從實(shí)際應(yīng)用的角度,深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和典型技術(shù),以案例的形式進(jìn)行講授,并配以基于R語言的實(shí)驗(yàn)仿真,幫助讀者了解數(shù)據(jù)挖掘的基本理論體系、掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基本方法。
本書以任務(wù)為導(dǎo)向,較為全面地介紹了Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識。全書共6章,具體內(nèi)容包括Hadoop介紹、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基礎(chǔ)操作、MapReduce編程入門、MapReduce進(jìn)階編程、項(xiàng)目案例:電影網(wǎng)站用戶性別預(yù)測。本書的2~5章包含了實(shí)訓(xùn)與課后練習(xí),通過練習(xí)和操作實(shí)踐,幫助讀者鞏固所
本書立足大數(shù)據(jù)背景下,對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)行探究。首相介紹了大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時(shí)代、大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革,然后分析了數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)家、大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)挖掘在云計(jì)算中的應(yīng)用,之后梳理了時(shí)間序列、序列模式、社交媒體以及空間數(shù)據(jù),最后對大數(shù)據(jù)預(yù)測分析進(jìn)行總結(jié)和探討。
本書分自動檢測與傳感器應(yīng)用、調(diào)節(jié)控制儀表應(yīng)用、執(zhí)行器應(yīng)用三個(gè)項(xiàng)目,具體內(nèi)容包括:自動檢測儀表的基本概念、溫度傳感器與儀表應(yīng)用、壓力檢測傳感器及儀表等。
大數(shù)據(jù)、人工智能和網(wǎng)絡(luò)輿情治理
《過程控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)(實(shí)踐導(dǎo)向型高職教育系列教材)》主要講述過程控制系統(tǒng)相關(guān)基本理論知識。以實(shí)際項(xiàng)目為載體,優(yōu)化整合課程資源,注重理論與實(shí)訓(xùn)的一體化,在強(qiáng)化學(xué)生能力培養(yǎng)和創(chuàng)新意識提高的同時(shí),注重知識與技術(shù)的應(yīng)用性。本書有五個(gè)項(xiàng)目、十八個(gè)任務(wù),內(nèi)容包括:典型過程控制系統(tǒng)仿真,基于組態(tài)與PLC的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì),基于PLC與變頻
《應(yīng)用數(shù)學(xué)實(shí)務(wù)與數(shù)據(jù)分析》在內(nèi)容編排上結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)設(shè)置以下模塊:利息與年金、矩陣、方程組、向量代數(shù)與空間解析幾何、差分方程以及數(shù)據(jù)分析。為了讓讀者更好掌握這五個(gè)模塊的內(nèi)容,編者對每個(gè)模塊在內(nèi)容處理上對于涉及的理論知識進(jìn)行了梳理與歸納,并介紹了經(jīng)典案例來輔助理解,最后布置了相應(yīng)的習(xí)題予以鞏固。每個(gè)模塊既相對獨(dú)立又緊密聯(lián)系
《工業(yè)控制組態(tài)及現(xiàn)場總線技術(shù)》是國家職業(yè)教育電氣自動化技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材之一。本教材采用“紙質(zhì)教材+數(shù)字課程”的出版形式,以新穎的留白編排方式,突出資源的導(dǎo)航,掃描二維碼,即可觀看微課、動畫等視頻類數(shù)字資源,隨掃隨學(xué),突破傳統(tǒng)課堂教學(xué)的時(shí)空限制,激發(fā)學(xué)生的自主學(xué)習(xí),打造高效課堂。資源具體下載和獲取方式請見“智慧
本書詳細(xì)闡述了實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析的實(shí)現(xiàn)過程,主要包括大數(shù)據(jù)技術(shù)前景及分析平臺;熟悉Storm平臺;用Storm處理數(shù)據(jù);Trident介紹和Storm性能優(yōu)化;熟悉Kinesis;熟悉Spark;RDD編程;Spark的SQL查詢引擎;SparkStreaming分析流數(shù)據(jù)以及Lambda架構(gòu)等內(nèi)容。此外,本書還提供了相應(yīng)