《智能控制》(第2版)全面论述智能控制的基本概念、原理、方法、技术及工程应用实例。本书立意新颖,取材广泛,内容丰富,结构严谨,自成系统,特色鲜明;由浅入深,深入浅出,论述精辟,逻辑严密,辩证分析,启迪思维。同国内外同类书籍相比,本书在学术上具有以下创新性。
本书采用一种创新的模型论进行逻辑编程,从数据集的基本概念(即闭原子集)开始。沿着这一基本概念,我们引入视图(即虚拟关系);我们将经典逻辑程序定义为视图定义集,使用传统的类似于Prolog的表示法编写,但语义是根据数据集而不是根据实现方式给出。然后介绍了一些闭原子操作,如添加和删除。
《大数据分析指南》是数据科学领域为数不多的理论与实践相结合的基础性、实用型专业图书,它通过详细剖析大数据分析的基础理论和企业实际案例,全景展现了大数据分析各个阶段的基础知识、相关方法、关键技术和实用工具。全书全面、系统的讲解了大数据分析的基础理论、体系架构、关键技术、各个关键环节(采集与存储、数据清洗、数据挖掘
本书围绕大数据应用,从理论、相关技术和实际应用三个层面进行阐述,具体包括:大数据概念和发展背景、大数据采集及预处理、大数据存储、大数据分析、大数据软件基础、大数据可视化、Hadoop概论、大数据安全等。
本书共12章,内容包括:大数据简析、大数据的数据获取、大数据计算框架、大数据存储技术、大数据分析与可视化、机器学习与数据挖掘技术、大数据安全技术、数据中心及云计算应用等。
本书属于工学及电子信息学方面的著作,由人工智能的基本概念及原理、相应领域的算法及应用、不确定性推理、自动规划求解系统、知识表示和问题求解、自然语言处理技术、智能信息处理技术、分布式人工智能和Agent技术等部分组成。全书以大数据为背景,从人工智能技术的基本理论着手编写,与实际相结合分析它在生活中的应用,并思考人工智能的
大数据导论是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求,系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数
数据治理
本书从技术实战的角度,带领读者一步一步掌握大数据的相关技能。本书不仅提供相应命令、配置文件,还提供模拟环境演示等,并尽可能通过案例和实操降低大数据学习的门槛,力求让读者学以致用。 本书主要内容包括大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、
Spark?SQL是Spark用于处理结构化数据的一个模块。本书共8章内容,由浅入深地讲解Spark?SQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。通过本书的学习,读者能够掌握Spark?SQL核心技术。本书每章安排了习题和总结,以便使读者能更好地学习和更牢固地掌握Spark?S