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何禎鑫，研究方向為導彈發(fā)射技術、起重機器人技術、機電系統(tǒng)滑�？刂频�。發(fā)表論文18篇，其中SCI論文4篇，EI論文10篇。主持陜西省自然科學基金青年基金1項，李良，研究方向為發(fā)射系統(tǒng)總體與仿真技術。

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本書根據(jù)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術理論，綜合介紹了大數(shù)據(jù)技術的相關基礎理論知識，并提供了部分實踐操作介紹。全書共8個章節(jié)，內容包含大數(shù)據(jù)的概念與特征，大數(shù)據(jù)計量，大數(shù)據(jù)生命周期，大數(shù)據(jù)與云計算，大數(shù)據(jù)處理架構Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，MapReduce，大數(shù)據(jù)編程語言Python，Spark，R語言，爬蟲技術，MIN

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本書共分為11章,包括Spark概述與運行原理、Spark本地環(huán)境和集群環(huán)境搭建、基于Python開發(fā)Spark應用程序、SparkRDD彈性分布式數(shù)據(jù)集、SparkSQL結構化數(shù)據(jù)文件處理、SparkStreaming實時計算框架、StructuredStreaming結構化流、SparkMLlib機器學習庫、基于S

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本書重點介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數(shù)據(jù)中挖掘和提取結構化、魯棒、高效的特征，并實現(xiàn)高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內容包含近年來涌現(xiàn)的一些高效、魯棒的結構化表征學習模型，介紹了基于魯棒且緊湊的表征學習的一體化表征學習理論和方法，并為應對真實世界中的數(shù)據(jù)分析任務，如數(shù)據(jù)簡約特征表達、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及