本书是机器人学科的通识教材。从机器人历史,基本概念出发,引出机器人的分类。涵盖了机械原理,材料科学,电子自动化等众多学科内容介绍。再转而介绍了机器人系统设计的一些优秀工具软件,以参加比赛为切入点来学习机器人的系统设计。最后介绍了常见机器人赛事和相关机器人设计思路。本书紧紧结合机器人赛事**热点,适合所有理工科背景对机器
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。
本书面向普通高等学校的机器人工程专业编写,可以作为核心专业课教材使用。教材以机器人运动和力控制的实现为线索,采用总-分的布局,组织内容编写。在内容上,按照机器人控制系统软硬件架构、控制系统实现原理、驱动电机特性、经典PID控制、逆动力学控制和力控制的顺序,遵循从系统到部分、从硬件到软件、从驱动和算法的思路编排知识点,遵
本书为高等职业教育工业机器人技术专业书证融通教材。本书由长期从事工业机器人技术教学的一线教师依据其在教学、科研等方面的经验,总结近年来校企合作的教学改革与实践成果,参照工业机器人技术专业标准编写而成。本书围绕工业机器人系统典型工作站的安装调试、操作编程及运行维护等方面实践操作过程所需的知识技能点,以工作过程为导向,采用
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