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本著作面向?qū)W科發(fā)展前沿與工程迫切需求，圍繞機械裝備智能運維面臨的新挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)大而不全呈"碎片化”、診斷與預(yù)測受制于專家經(jīng)驗、智能診斷依賴充足可用數(shù)據(jù)等，凝練出大數(shù)據(jù)背景下智能運維領(lǐng)域的科學(xué)問題與應(yīng)用難題，按照"問題-理論-技術(shù)-實例”的邏輯主線，詳細介紹了監(jiān)測大數(shù)據(jù)質(zhì)量保障、機械裝備故障深度智能診斷、機械裝備故障遷移智

本書源于實踐，針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的現(xiàn)狀、問題進行深入分析，提出構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)圈的理念，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估全流程可信、可監(jiān)控、可追溯的目標(biāo)。同時，本書著重介紹了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估生態(tài)的構(gòu)建，涉及數(shù)據(jù)資產(chǎn)行業(yè)監(jiān)管類機構(gòu)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估類機構(gòu)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)類機構(gòu)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估聯(lián)盟，并詳細介紹了各機構(gòu)權(quán)責(zé)，使數(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)是從單純的“大”數(shù)據(jù)提煉出“智慧”的數(shù)據(jù)，以供人們發(fā)現(xiàn)新知識并輔助決策的綜合交叉學(xué)科．本書簡要闡述數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)．全書共11章，內(nèi)容包括線性代數(shù)基礎(chǔ)、線性空間與線性變換、向量與矩陣范數(shù)、矩陣分解、概率統(tǒng)計基礎(chǔ)、隨機過程、最優(yōu)化基礎(chǔ)、線性規(guī)劃、常用無約束最優(yōu)化方法、常用約束最優(yōu)化方法以及綜合案例．除第11章外

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本書針對大數(shù)據(jù)處理的兩種典型方式,即批處理和流處理，介紹了當(dāng)前Apache軟件基金會三大軟件開源項目Hadoop、Spark和Storm中主要的存儲及計算框架。本書從初學(xué)者的角度出發(fā)，聚焦于大數(shù)據(jù)處理框架的基本原理以及安裝和部署等實踐過程。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者在了解處理框架的結(jié)構(gòu)、設(shè)計原理以及執(zhí)行流程等原理性知識的同時

過程控制與自動化儀表涉及生產(chǎn)工藝、測控技術(shù)、自動控制、先進控制技術(shù)和計算機技術(shù)等各多個領(lǐng)域的理論知識，同時也是一門工程實踐性很強的課程。當(dāng)前開設(shè)這門課程的高校大多選用國家級規(guī)劃或國家級重點教材，此類理論性較強的教材不一定適合地區(qū)性或應(yīng)用型本科高校的工程實踐型人才的培養(yǎng)。本書的編寫從生產(chǎn)實際需求出發(fā)、從工程實用性入手，力

近年來，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用正成為廣泛趨勢，但數(shù)據(jù)治理體系遠未形成、數(shù)據(jù)壁壘廣泛存在、法律法規(guī)發(fā)展滯后等因素制約了數(shù)據(jù)資源中蘊藏價值的深入挖掘與深度轉(zhuǎn)化。在全球數(shù)字化進程中，知識產(chǎn)權(quán)制度不僅是一種法律制度，更是一種政策方略。 基于此，本書以大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展問題為切入點，綜合運用案例研究、比較研究及法經(jīng)濟學(xué)等方法，透視

內(nèi)容簡介這是一部從源代碼角度出發(fā)，通過分析Flink的各個功能模塊的實現(xiàn)來剖析Flink的架構(gòu)設(shè)計和實現(xiàn)原理的著作。它將能指導(dǎo)讀者更好地對Flink進行性能調(diào)優(yōu)、可用性保障、效能優(yōu)化和二次開發(fā)。四位作者都是非常資深的Flink專家，部分作者是Flink源代碼的維護者和改造者，本書總結(jié)了他們在阿里巴巴、螞蟻集團、滴滴等企

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