本書使用MPI標準介紹了數據科學中的高性能計算，幫助讀者了解分布式存儲模型中的并行編程的知識。全書分為兩部分，*部分（第1~6章）基于消息傳遞接口介紹高性能計算，內容包括：阻塞與非阻塞的點對點通信、死鎖、全局通信函數（廣播、散播等）、協(xié)同計算（歸約）的基本概念；互聯(lián)網絡的拓撲結構（環(huán)、環(huán)面和超立方體）以及相應的全局通信

本書分兩部分，共8章，介紹了如何使用開源工具和技術開發(fā)與實現大規(guī)模分布式處理系統(tǒng)，涵蓋構建高性能分布式計算系統(tǒng)的方法和佳實踐。第一部分（第1~4章）介紹了高性能分布式計算編程的基礎知識，包括分布式系統(tǒng)、Hadoop入門、Spark入門、Scalding入門等；第二部分（第5~8章）給出了使用Hadoop、Spark、S

本書將理論、工業(yè)機械設計范例、工業(yè)運動控制產品和實用指南揉和在一起，旨在基于控制概念與原理，在理論與實際之間建立起橋梁，使得工程人員能夠進行完整的運動控制集成系統(tǒng)設計與應用。這本書的內容來源于作者的本科機電一體化課程和自動化課程的教學經驗，以及與工業(yè)運動控制行業(yè)工程師的交流討論。

本書以Scala作為開發(fā)Spark應用程序的編程語言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎知識。全書共7章，內容包括大數據技術概述、Spark的設計與運行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。

大數據導論是了解和學習大數據的基礎，本書系統(tǒng)地講解了大數據基本概念、大數據的架構、大數 據的采集方式和預處理、數據倉庫的構建模式、大數據的存儲，數據挖掘的方法及大數據的可視化技術， 從而更好地將大數據技術應用在各行業(yè)領域，更深入地開展大數據技術的應用研究。從基礎開始，由淺 入深進行學習，逐步理清大數據的核心技術和發(fā)展趨

本書從教學和應用的角度出發(fā)，全面講解各種過程控制系統(tǒng)的基本概念、工作原理、系統(tǒng)設計分析方法和應用中的技術問題；并通過Simulink仿真實例詳細闡述了過程控制系統(tǒng)的設計及參數整定等技術。本書共6章，包括緒論、簡單控制系統(tǒng)、復雜控制系統(tǒng)、先進控制系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)及鍋爐設備的控制。 本書內容深入淺出，理論與Simulin

國際數據分析研究所創(chuàng)始人托馬斯·H.達文波特作序推薦數據分析師、企業(yè)管理者必備，*本打造大數據分析團隊和實現數據分析變現的實用指南從數據收集、管理、分析到執(zhí)行，教你打造一流的數據分析團隊大數據帶我們進入了分析經濟中。如何利用大數據分析讓企業(yè)真正獲利，從長遠來說是企業(yè)必須研究的重要課題。而人才及團隊建設無疑

本書定位于大數據專業(yè)核心技術——實時計算，重點討論大數據應用場景中的數據特點和應用需求的實時流計算技術。本書通過對分布式實時計算系統(tǒng)的分析，將學習部分按功能性質劃分成四個模塊，分別為Kafka數據流處理模塊、Strom實時計算模塊、HBase數據存儲模塊和Zookeeper分布式協(xié)調模塊。對此四個工作模塊進行教學化處理

本書為自動化及電氣工程等相關專業(yè)的專業(yè)課教材。主要涉及計算機控制系統(tǒng)的組成、分析和設計方法，以計算機控制技術為核心，綜合可編程控制技術、單片機技術、計算機網絡技術，以生產過程的自動化及機電控制系統(tǒng)的最優(yōu)化為研究重點，同時提供應用實例。

非線性系統(tǒng)自學習最優(yōu)控制：自適應動態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems