本書共分為七章，第一章簡要介紹了數(shù)控機(jī)床的組成、工作原理、分類和發(fā)展及其水平。第二章分析了插補原理，并介紹了典型的插補方法。第三章講述了計算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)的硬件和軟件，分別介紹了計算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)的硬件的組成和功能和軟件的結(jié)構(gòu)和功能。第四章分析了數(shù)控位置檢測裝置，按照工作原理的不同分別對各種數(shù)控位置檢測裝置進(jìn)行了分析。第五章分

本書是國家職業(yè)教育智能控制技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材。 教材共有9個項目組成，項目1介紹工業(yè)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念、現(xiàn)場總線基本知識以及工業(yè)網(wǎng)絡(luò)實訓(xùn)平臺體系結(jié)構(gòu)等。項目2介紹Modbus基本知識及應(yīng)用，以PLC為核心構(gòu)成簡單的系統(tǒng)，PLC通過ModbusRTU通信控制變頻電機(jī)運行，并可通過觸摸屏實現(xiàn)變頻電機(jī)的參數(shù)監(jiān)控；項目3介紹

本書主要介紹數(shù)據(jù)洞察及其四個階段，第1部分為自助服務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，包括元數(shù)據(jù)目錄服務(wù)、搜索服務(wù)、特征存儲服務(wù)、數(shù)據(jù)遷移服務(wù)、點擊流跟蹤服務(wù)。第二部分為自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)湖管理服務(wù)、數(shù)據(jù)整理服務(wù)、數(shù)據(jù)權(quán)限治理服務(wù)。第三部分為自助服務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建，包括、數(shù)據(jù)虛擬化服務(wù)、模型訓(xùn)練服務(wù)、持續(xù)集成服務(wù)、A/B測試服務(wù)。第四部分為自

本書全面介紹與大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、并行計算等技術(shù)體系，以及Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理分析和可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型的原理與應(yīng)用。全書共分4部分：第1部分（第1章）為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，主要介紹與大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、并行計算等技術(shù)體系；第2部分（第2章）為Python編程基礎(chǔ)，

我們正處在“讀圖時代”，一張經(jīng)過數(shù)據(jù)可視化方式處理的信息圖可以包含很多內(nèi)容，是傳遞信息和知識的絕佳工具。這本《數(shù)據(jù)之美（全4冊）》將大量客觀而理性的數(shù)據(jù)以直觀而藝術(shù)的方式展現(xiàn)在讀者面前，你會在書中看到“冰冷”的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計結(jié)果因分析和設(shè)計而變得“有了溫度”，信息和知識因此變得生動有趣，更便于我們記憶和學(xué)習(xí)，這正是信息圖譜

本書采用循序漸進(jìn)的講解方式，介紹了如何從零開始構(gòu)建一個企業(yè)級監(jiān)控平臺的相關(guān)理論技術(shù)和實踐方法。首先從監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計原理出發(fā)，逐步介紹企業(yè)級監(jiān)控系統(tǒng)的常用架構(gòu)、各個組件模塊作用、運行模式、監(jiān)控體系的建設(shè)路線、監(jiān)控信息的合并算法、監(jiān)控顆粒度設(shè)置經(jīng)驗以及如何保障監(jiān)控系統(tǒng)自身可靠性等內(nèi)容；隨后自底向上依次對硬件設(shè)備、操作系統(tǒng)

本書可作為普通高等院校計算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)的教材，也可作為數(shù)據(jù)分析行業(yè)從業(yè)人員的參考用書。

本書為國家職業(yè)教育大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材，也是高等職業(yè)教育計算機(jī)類課程新形態(tài)一體化教材。 本書對大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷史、背景以及Hadoop的基礎(chǔ)知識進(jìn)行了簡要的描述。從一個真實的大數(shù)據(jù)離線分析項目開始，引導(dǎo)讀者完成大數(shù)據(jù)離線分析平臺的搭建工作，使得讀者對大數(shù)據(jù)離線分析環(huán)境有一個直觀的認(rèn)識。另外，還以工作任務(wù)的形式

本書是國家職業(yè)教育大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材。 本書主要介紹Spark分布式計算框架的應(yīng)用，重點是流式模塊SparkStreaming在實際項目中的應(yīng)用，并通過一個實戰(zhàn)項目來輔助讀者學(xué)習(xí)實時數(shù)據(jù)處理場景。全書共分為6章，主要內(nèi)容包括緒論、Scala語言應(yīng)用、SparkStreaming、SparkSQL、數(shù)據(jù)整合

本書結(jié)合典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，詳細(xì)介紹了若干種重要的數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)原理和應(yīng)用方法。其中，第1、2章介紹了回歸、分類、聚類的概念及其實現(xiàn)的主要方法，如線性回歸、邏輯回歸、K近鄰和K均值；第3~5章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的主要策略，如決策樹、提升算法和支持向量機(jī)；在前述知識的基礎(chǔ)上，第6~8章介紹了實現(xiàn)人工智能算法的三種基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)