本书针对智能制造中的数据技术基础展开介绍,在概要阐述数据技术基本概念与发展历程之后,围绕智能制造中的业务数据化特点,从数据生命周期与数据管理流程角度,依次对智能制造中的主要数据技术及其应用情况进行了详细介绍。本书撰写基于理论与实践相结合的原则,注重数据技术方法体系及其在智能制造业务中的应用介绍,能够为智能制造工程、机械
本书详细介绍了大数据技术的基础理论和主流前沿技术。全书共分9章,分别介绍目前面临的大数据时代、大数据系统的基本结构、大数据采集与预处理、大数据处理基础架构——云计算、计算模式与处理系统、查询展现与交互、大数据分析与数据挖掘、隐私与安全、前沿技术及应用、行业案例研究。每一章除讲解相关理论外,还讲解了适用技术及案例。各章都
流计算系统尽可能地优化了接收处理事件数据的间隔时间,因此能实时地提供响应。对于金融、安全和物联网领域的应用来说,几毫秒都很关键,因此流计算系统是必要组件。而且,流计算是热门技术!具有Spark、Heron和Kafka经验的工程师供不应求。 《流计算系统图解》以浅显易懂的语言介绍了实时事件流应用。这本引人入胜的书阐明了
本书以Hadoop3.x为主线,全面介绍Hadoop及其生态体系中常用的大数据开源项目的安装和使用。全书共11章,分别讲解大数据概念、Hadoop基础知识、Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、Hive、Flume、Azkaban和Sqoop,并在最后开发一个完整的网站流量日
《Spark入门与大数据分析实战》基于Spark3.3.1框架展开,系统介绍Spark生态系统各组件的操作,以及相应的大数据分析方法。《Spark入门与大数据分析实战》各章节均提供丰富的示例及其详细的操作步骤,并配套示例源码、PPT课件和教学大纲。《Spark入门与大数据分析实战》共分11章,内容包括Scala编程基础
本书包括基于机器学习的文本分析介绍、R编程语言、结构化文本表示、分类及最常用的分类算法(贝叶斯分类器、最近邻、决策树、随机森林、支持向量机和深度学习)介绍、聚类算法。本书最后两章还讨论了词向量和特征选择问题。
本书内容有基于多通道图神经网络的信息源估计、基于超子结构网络的链路预测器、基于子图网络的宽度学习图分类方法、子图增强及其在图数据挖掘中的应用、基于图的对抗攻击:如何隐藏你的结构信息等。
控制系统原理及相近课程是高等学校信息类和机电类等专业学生的核心课程之一,本书一直是此类课程畅销全球的教材范本,主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、线性反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字控
本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用:第一篇阐明数据血缘的概念,主要介绍有关数据血缘概念的综合知识;第二篇介绍如何实现数据血缘,包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议;第三篇介绍如何使用数据血缘,利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究,介绍如何将数据血缘落
本书系统地阐述了工业控制系统——监督控制与数据采集(SCADA)系统的技术问题,包括系统组成、特点、应用及与集散控制系统等其他控制系统的比较。对SCADA系统设计与开发中的关键技术,包括工业数据采集技术、通信与网络技术、SCADA系统应用软件开发、经典OPC与OPCUA标准、功能安全与工业控制系统信息安全等都结合应用实