《数据挖掘原理(第4版)》解释、探索了数据挖掘的主要技术，可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。数据挖掘越来越多地用于商业、科学和其他应用领域，它侧重于分类、关联规则挖掘和聚类。书中对每个主题都进行了清晰的解释，重点是算法而不是数学公式，并通过详细的有效示例加以说明。本书是为没有强数学或统计学背景的读者写的，并详细

本书理论联系实际，配以大量实例，系统地介绍了大数据有关的基础知识。全书共分10章，内容包括大数据概述，大数据、云计算与物联网，大数据架构与Hadoop，数据采集与预处理，大数据分析与大数据挖掘，数据存储与HDFS，MapReduce，数据可视化，大数据安全，大数据应用案例。本书主要作为本科和高职高专相关专业的教材，也可

大数据分析与挖掘已经广泛应用于各行各业。本书以项目实践为基础，对大数据分析与挖掘的基础知识进行了介绍，总结了机器学习、大数据分析与挖掘过程、数据分析挖掘框架和库，分析了当前的研究热点与前沿技术。为了增强本书的实用性、提高读者的动手能力，本书结合案例讨论了爬虫与数据处理、Echarts和Python可视化、描述性分析、并

本书系统介绍数据科学的核心概念、基本方法和关键技术，内容涵盖数据科学的导向目标，涉及科学计算、数据处理和分析、数据可视化等关键知识环节。本书基于Python技术框架实现，内容注重理论和实践的有机融合，克服单调、晦涩的知识累积之苦，以问题为导向，学以致用，提供了大量的案例代码和样本数据集，可以为学习者平添几分学习的乐趣。

本书以生产过程自动化系统结构为主线，根据新工科人才培养的需要，弱化控制理论的定量分析，着重强调控制理论的定性分析和工程意义，突出自动化仪表控制系统的基本技术，兼顾不同生产工艺过程的特点，较系统地介绍生产过程自动化系统中各类自动化仪表（检测仪表、控制仪表和执行仪器）的结构原理、工作特性、选用方法以及自动控制系统的基本原理

本书系统地介绍了并联机器人的基本概念、基本理论以及基本控制方法，是编者多年来从事并联机器人控制技术教学和科研工作的总结，同时融入了国内外科研工作者近年来所取得的新成果。全书共8章，包括绪论、并联机器人运动学、并联机器人动力学、并联机器人运动控制、并联机器人力控制、并联机器人视觉技术、基于CANopen的并联机器人控制系

本书是高等职业教育安徽省“十三五”规划教材，安徽省高等学校质量工程省级一流教材建设项目。本书详细介绍了数控原理的基础知识，以FANUC系统为例讲解了数控系统的连接与调试，主要包括数控系统的硬件连接、进给驱动系统、主轴驱动系统、位置检测装置、数控系统中的PLC控制，其他典型数控系统的硬件连接等。本书以项目化教学贯穿，强调

机器人技术是20世纪兴起，并在21世纪初随着人工智能的进步而得到快速发展的高科技前沿技术。本书将数学、力学、机械、电子、信息、自动控制理论和人工智能等与机器人应用实践密切结合，在详细阐述机器人机构学、运动学、动力学、机器人控制、轨迹规划、移动机器人操作系统及路径规划等经典理论知识的基础上，将机器人领域的前沿热点问题融入

本书以传感器检测核心参量和工作场景为载体,精选智能制造、智能机器人及物联网应用中的典型测量案例组织教学单元，采用项目化教学，学用结合，实现了岗位技能要求与学习内容的对接，突出了传感器在新兴智能化产业中的重要作用与典型应用，强调了学生应用知识的能力与素质的培养。全书以绪论开头，分为7个项目，每个项目又分为几个任务，主要包

本书以北京华航唯实机器人科技股份有限公司PQArt离线仿真与编程软件为基础，以机器人工业现场应用为目的，详细介绍了PQArt集成开发环境，尤其是很有特色的三维球工具应用方法。本着与现场及工艺设计一致的原则，按照场景搭建、工件校准、轨迹生成、轨迹优化、编译、虚拟仿真及后置的顺序，结合激光切割、气缸去毛刺、码垛及写字四个典