Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。本书系统地讲解了Arduino系统的构成、ArduinoIDE的安装及使用，以及常用的两种Arduino控制器的使用，并通过机器人比赛案例，对具体项目进行了剖析，从任务要求到器材选择，再到整机组装、程序编写、程序调试，为读者对具体项目的操作应用起到一个抛砖引玉的作用。本书主要适合中小学生和对机器人感兴趣的初学者使用。

本书分为10章，其中第1~9章探讨了排序、推荐系统、聚类、线性回归等内容，每章都以一个具体的实际问题开始，其主要目的是激发对某一特定大数据分析技术的研究。接下来探讨其背后的数学原理——包括重要的定义、辅助陈述和得出的结论。案例研究有助于将所学知识应用于跨学科的环境中，包括对逐步任务的描述和有用的提示。每章之后都配有习题，作为自学中不可缺少的一部分，有助于提高对基础理论的理解。第10章提供了前9章的习题答案，以及Python代码中的算法描述作为补充材料。本书适合作为大数据分析、应用数学及相关专业的

大数据技术与应用发展不仅改变着网络信息环境，而且决定数据的存在形态与数字信息资源的分布和利用结构，直接关系到用户的认知需求表达与数字信息交互机制。在这一背景下，本书从大数据技术基础、数据内容管理和数字信息利用出发，按照大数据应用与服务基础构架进行理论和实践的归纳；通过基本问题的分析和实证探索，围绕大数据需求、数字资源形态和数据关联关系，研究多模态大数据资源组织和面向应用的数字信息服务。本书在面向现实问题的研究中，对前沿性发展进行相应的展示，所涉及的问题因而具有拓展性。

本书的编写目的是向读者介绍大数据治理与安全的基本概念和相应的技术应用。本书共9章，内容分别为数据治理概述、数据采集与数据道德、数据质量与数据管理、数据交换与数据集成、数据库设计与治理、架构设计与治理、数据仓库设计与治理、大数据安全与治理及综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据治理的相关技术，并对书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以达到帮助读者熟练应用的目的。本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业课

本书从最基本的认识VEXIQ机器人讲起，进而对软件、模块、结构件等进行解读。其中，对各种模块的使用和调用思路进行了描述，以培养读者的思维能力，同时对结构件的选择也做了分析。

"数据科学项目日益增多，每个项目在提出原型到生产的过程中都需要可靠的基础设施。使用《Effective数据科学基础设施》介绍的一些新技术和新工具，你将能建立一个适用于各类组织(无论是初创企业还是大型企业)的基础设施堆栈。《Effective数据科学基础设施》可帮助你建立数据流程和项目工作流，为你开发项目带来强大动力。《Effective数据科学基础设施》呈现Netflix数据操作的**进工具和概念，并在此基础上介绍一种可定制的基于云的模型开发和MLOps方法，可轻松适应公司的特定需求。当团队把数

“指定时间、指定地点、指定医护人员”咽拭子采样模式导致的阳性漏检率高、医疗资源严重浪费、交叉感染风险大等一系列问题，咽拭子采样自助机器人关键技术的研究具有重要的科学价值和现实意义。本书阐述了全球咽拭子采样机器人研究的进展，并针对困扰咽拭子采样机器人的阳性漏检率高、价格昂贵、易造成口腔伤害等瓶颈难题，攻克了口腔遮挡环境下采样位置特征数据生成与精准识别、昏暗不规则口腔环境下的咽拭子与采样位置动态匹配、基于咽拭子形态变化的口腔深度预测、基于多源信息融合的虚拟卡位等关键技术，研制了咽拭子采样自助机器人系

《VEXIQ机器人编程：传感器与VEXCodeVR软件（实例教学）》系统地讲解了VEXIQ机器人编程的方法和步骤，首先阐述了各种传感器的相应功能和使用方法，然后通过20个实例让读者能够实际参与到编程中，掌握如何使用VEXIQ套件搭建机器人，最后通过解读VEXCodeVR软件，结合大量实例，让读者理解编程中所运用的相关数据结构和传感器，帮助读者打牢基础，开阔思路，激发潜能。本书适合学习VEXIQ机器人的学生阅读，也可作为学校以及培训机构教授机器人的教材，还可作为学生参加机器人比赛时的参考用书。

本书系统讲述ApacheSpark/PySpark大数据计算平台的原理，以及如果将ApachePySpark应用于大数据的实时流处理、批处理等各个场景。通过原理深入学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握ApacheSpark/PySpark的基本原理和技能，接近理论与实践的距离。全书共分为8章，主要内容包括：Spark架构原理与集群搭建、开发和部署PySpark应用程序、PySpark核心编程、PySparkSQL、PySparkSQL高级分析、PySpark结构化流、PySpark结

数据作为数字经济的血液、知识经济的基石，是企业的战略性资源。将数据转化为可被企业直接使用的有价值的资产，即“数据资产化”，已经成为企业数字化转型的重要目标。本书阐明了数据资产化的意义，围绕数据资产的确认、登记、质量评估、价值评估、入表，数据高效流通及价格发现等方面，系统阐述了数据资产化的理论和实践问题。本书可以帮助读者深入了解数据资产化这一全新且充满机遇的领域，提高数据资产的管理和利用水平，推动企业数字化转型的进步和升级。