近幾年來，隨著計算機和信息技術的迅猛發(fā)展和普及應用，行業(yè)應用系統(tǒng)的規(guī)模迅速擴大，行業(yè)應用所產生的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長。人們把這種大規(guī)模數(shù)據(jù)稱為海量數(shù)據(jù)。本書針對社會需求，為信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科生提供大數(shù)據(jù)存儲及處理方面的知識。通過系統(tǒng)的講解大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲及處理等基礎知識，使學生了解分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的基本思想、原

本書以當前流行的大數(shù)據(jù)存儲技術為主線,從大數(shù)據(jù)存儲技術特性和實現(xiàn)入手,對大數(shù)據(jù)存儲的基本架構、實現(xiàn)原理、應用部署等進行了全面翔實的介紹。同時,以德拓大數(shù)據(jù)處理平臺為依托,對HBase、Hive、Stork、Teryx、Eagles、Cayman等技術進行實戰(zhàn)演練。此外,還通過真實案例分析了大數(shù)據(jù)處理過程中數(shù)據(jù)存儲技術的

◎內容簡介 所謂另類數(shù)據(jù)，就其本意，就是非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。目前業(yè)內對于另類數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)一的定義，大體上可以理解為有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同時有價值的數(shù)據(jù)和信息。當下越來越多的數(shù)據(jù)滲入我們的生活中，但是數(shù)據(jù)本身具有洞見的時候才會有用。隨著人工智能和機器學習的發(fā)展，我們可以從看似雜亂無章的海量數(shù)據(jù)中提取特征，云計算的發(fā)展也可以有效管理此類

本書作為Hadoop大數(shù)據(jù)技術的項目化實戰(zhàn)教材，以任務驅動為導向，深入淺出地介紹了Hadoop及其周邊框架的應用，涵蓋了當前Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的主流大數(shù)據(jù)技術。全書共12個項目，包括云計算和大數(shù)據(jù)基礎概論、CentOS的安裝與網(wǎng)絡配置、MPI集群部署及應用、Hadoop集群部署及應用、MapReduce基本原理及應

隨著數(shù)字新時代的崛起，每個企業(yè)都走到了數(shù)字化轉型的十字路口，企業(yè)該如何選擇？該如何邁出數(shù)字化轉型的第一步？面對多變、不確定、復雜且模糊的市場環(huán)境，企業(yè)該如何抓住數(shù)字時代的創(chuàng)新機會，走上堅定的轉型之路？ 本書在上一版的基礎上，借由筆者親歷的企業(yè)數(shù)字化轉型項目，分析了企業(yè)數(shù)字化轉型失敗的原因，并首次提出企業(yè)數(shù)字化轉型的成功

本書內容包括：數(shù)據(jù)科學及工作流程、統(tǒng)計模型與機器學習算法、信息提取與統(tǒng)計變量創(chuàng)建、數(shù)據(jù)可視化與社交網(wǎng)絡、預測模型與因果分析、數(shù)據(jù)預處理與工程方法。

《工業(yè)機器人精度補償技術與應用（英文版）》詳細地介紹了工業(yè)機器人精度補償?shù)幕�礎理論和關鍵技術，主要內容包括：機器人運動學模型建立方法和機器人定位誤差分析，機器人運動學模型標定方法，機器人非運動學標定方法，機器人最優(yōu)采樣點規(guī)劃方法等，并進一步闡述了飛機裝配自動制孔系統(tǒng)中工業(yè)機器人精度補償技術的應用方法，以驗證該技術的有效

本書系統(tǒng)地介紹了有關過程參數(shù)檢測和自動控制裝置的基礎理論和應用技術。全書分為4篇，共10章。第1篇基礎知識，含第1、2章，介紹本課程的意義及內容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數(shù)檢測，含第3～7章，介紹生產過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數(shù)的測量方法及常用檢測儀表；第3篇過程控制儀表，含第8、9

本書著力普及RPA的概念，并講解各類RPA實戰(zhàn)化應用場景，理論與實踐并重。第1章對RPA進行全面介紹，使初學者了解什么是RPA、為什么需要RPA及目前RPA市場的發(fā)展情況。第2章對企業(yè)級RPA架構及主要組成部分做簡單闡述，以便讀者了解RPA的內部構成。RPA的關鍵技術將會在第3章進行講解，包括與RPA相關的自動化技術及

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共分18章,主要內容為模糊控制的基本原理和應用、神經網(wǎng)絡控制的基本原理和應用、智能優(yōu)化算法及其應用和智能協(xié)調控制基本原理及應用。本書系統(tǒng)性強,理論聯(lián)系實際,敘述深入淺出,適合初學者學習。書中給出了一些智能控制算法的仿真實例和MATLAB仿真程序(見配書資源),并配有