本書從實用的角度出發(fā)，采用理論與實踐相結(jié)合的方式，介紹樣本數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識，力求培養(yǎng)讀者使用Python語言及Kettle軟件進行數(shù)據(jù)處理的能力。全書內(nèi)容分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理概述、Kettle工具的初步使用、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、Kettle作業(yè)設(shè)計、基于Kettle構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、基于Python的數(shù)據(jù)導(dǎo)

本書是高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用系列教材中的一冊，講解了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運行維護過程中的各個主要任務(wù)，包括大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、Hadoop環(huán)境搭建與運維、Hive環(huán)境搭建與基本操作、HBase環(huán)境搭建與運維、Hadoop常用組件安裝等內(nèi)容。本書內(nèi)容詳盡充實，針對每個知識點都配有相應(yīng)的實驗用于驗證和鞏固，在基礎(chǔ)理論知識上增加了運維

主要內(nèi)容包括：1）非線性動力學(xué)系統(tǒng)求解方法及發(fā)展；2）時域配點法；3）高維諧波平衡法及其混淆機理；4）快速諧波平衡技術(shù)；5）高性能全局法的應(yīng)用研究；6）局部變分迭代法；7）局部變分迭代配點法；8）高性能局部法的應(yīng)用研究。本著作旨在成為一本專門介紹非線性系統(tǒng)高性能求計算法的論著，將作者近年來的研究成果進行整理歸納和總結(jié)，

對數(shù)據(jù)生產(chǎn)和大數(shù)據(jù)處理帶來的挑戰(zhàn)，是當代社會和人工智能時代的重點。大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展、信息共享和社交媒體的大眾化帶來了各方面的風險和挑戰(zhàn)。我們需要遵循正確的流程、方法和溝通戰(zhàn)略且手頭的數(shù)據(jù)必須準確，才能推演出高價值的結(jié)論。而數(shù)據(jù)越多，我們面臨的陷阱可能就越深。在本書中，杰森?辛克從數(shù)據(jù)通用和收集的策略、數(shù)據(jù)分析的準則、數(shù)

本書為職業(yè)教育教材，涉及：供料單元、加工單元、裝配單元、分揀單元、輸送單元的安裝與調(diào)試，自動化生產(chǎn)線整體安裝與調(diào)試。(本書以全國職業(yè)院校技能大賽“自動化生產(chǎn)線安裝與調(diào)試”賽項的競賽設(shè)備YL335B為內(nèi)容載體。)

本書循序漸進地講解了Spark概念、Spark角色和運行模式、JobHistoryServer與HA配置以及Yarn模式安裝、搭建Spark應(yīng)用開發(fā)環(huán)境、Scala環(huán)境安裝和基礎(chǔ)編程、循環(huán)、方法和函數(shù)、Scala數(shù)組與元組、ScalaCollection(集合)、類、對象與繼承、抽象與特質(zhì)、模式匹配、高階函數(shù)與隱式轉(zhuǎn)換

本書詳細闡述了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的相關(guān)理論和技術(shù)，全面講解了數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的全流程及在多領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共8章，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理概述、數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)采集進階、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)整與分組聚合、豆瓣電影排行榜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、使用Scrapy框架與Selenium采集股市每日點評數(shù)據(jù)并可視化、房產(chǎn)數(shù)據(jù)

本書共6章：綜述了相關(guān)領(lǐng)域的研究情況；設(shè)計了基于李雅普諾夫穩(wěn)定的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自抗擾控制；研究了基于輸入狀態(tài)穩(wěn)定的擴展狀態(tài)觀測器自抗擾控制；進一步研究了狀態(tài)不可測時非仿射非線性系統(tǒng)的輸出反饋自抗擾控制；深入研究了狀態(tài)與控制受限時非仿射系統(tǒng)的控制；最后研究了該方法在導(dǎo)彈姿態(tài)控制系統(tǒng)上的應(yīng)用。

數(shù)控技術(shù)是采用計算機實現(xiàn)數(shù)控加工程序控制的技術(shù)。近年來隨著計算機等技術(shù)的發(fā)展,數(shù)控技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制的各個領(lǐng)域,尤其是機械制造領(lǐng)域,成為我國實現(xiàn)中國制造2025戰(zhàn)略的一個關(guān)鍵技術(shù)。社會對數(shù)控人才的需求也急劇增長,因此加強數(shù)控人才培養(yǎng)不但是能滿足社會需求,也能為我國數(shù)控技術(shù)的提高產(chǎn)生重要作用。本書基于目前常用的數(shù)

本書作者道格拉斯·W.哈伯德認為數(shù)據(jù)是解決諸多生活和商業(yè)問題的關(guān)鍵所在。無論你的問題看起來多么不可量化,如健康、幸福感、顧客滿意度、投資風險、組織靈活性等,在本書中都可以找到量化的辦法。作者在本書中:專注于量化不確定性、風險和數(shù)據(jù)價值;提供了測算無形之物的簡便方法,讓你僅僅基于已知數(shù)據(jù)就能準確決策;展示了豐富而精彩的量