本書分為六個模塊,內容包括:特種機器人的應用、特種機器人的機械系統(tǒng)、特種機器人的傳動系統(tǒng)、特種機器人的感知系統(tǒng)、工程制圖與識圖、特種機器人裝配與調試。
本書首先介紹了進行數(shù)字系統(tǒng)設計必須具備的基礎知識,包括VisualStudio軟件的安裝和使用,IAR的使用教程以及AndroidStudio軟件的安裝和使用,接著重點描述了四個實驗內容。每個實驗內容都分為四個方面進行介紹,包括實習內容及要求、設計方案、調試過程與記錄以及測試數(shù)據(jù)結果。
感知是認知的基礎!隨著代替并超越人類五感的電子器件--傳感器的發(fā)展,我們感知到了更加豐富的信息,對世界的認識也變得更加清晰。飛速發(fā)展的科技帶領我們駛入了智能時代,信息則是這輛列車的燃料。信息感知是智能認知的基礎,感知信息的傳感器是智能時代的基石!本書以通俗易懂的語言介紹了傳感器的工作原理、分類、應用等方方面面的知識。從
本書從工程實際出發(fā),詳細介紹了工控機測控系統(tǒng)的組成、各功能部件的結構、使用方法和應用。本書共有四個學習情境,分別是計算機測控系統(tǒng)概述、計算機測控系統(tǒng)的硬件和軟件、數(shù)據(jù)采集卡的應用、運動控制卡的應用。全書共包含13個項目,31個任務。在理論方面,主要介紹計算機測控系統(tǒng)、工控機的組成、總線結構、I/O接口和過程通道。在實踐
本書分為7章,全面系統(tǒng)地對數(shù)據(jù)存儲技術進行講解,并采用大量案例完成實操,此提高教師課堂教學的時效性,強化學生的動手能力,將行業(yè)與專業(yè)核心技術貫穿始終。本書在深入企業(yè)調研的基礎上,結合企業(yè)崗位需求,根據(jù)課程內容特點,采取任務驅動教學模式,確立職業(yè)崗位工作過程中工作任務,將工作任務內容轉化為學習領域課程內容,與企業(yè)合作,共
本書是作者基于其多年的科研經驗而撰寫的聚類分析專著。全書從基礎知識和實際應用兩方面系統(tǒng)地介紹了聚類分析方法。基礎知識部分闡述了聚類分析基本過程、數(shù)據(jù)預處理、相似度計算、驗證指標、常見聚類方法原理和特點,并給出了應用實例和程序供讀者參考。應用部分則針對高維數(shù)據(jù)非監(jiān)督學習問題,分別以心電識別、腦電識別、行為識別以及智能材料
本書為一本大數(shù)據(jù)技術的入門書籍,介紹Hadoop大數(shù)據(jù)平臺和Spark大數(shù)據(jù)平臺及相關工具的原理,以及如何進行部署和簡單開發(fā)。全書包含13章:第1、2章介紹如何為深入學習Hadoop和Spark做環(huán)境準備,包括VMware虛擬機的創(chuàng)建和CentOS操作系統(tǒng)安裝。第3~6章介紹Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的基本原理,包括HDF
數(shù)據(jù)管道通過整合、清理、分析、可視化等方式來管理初始收集的數(shù)據(jù)流。ApacheAirflow提供了一個統(tǒng)一的平臺,可以使用它設計、實施、監(jiān)控和維護數(shù)據(jù)的流動。Airflow具有易于使用的UI、即插即用的選項以及靈活的Python腳本,這些都使Airflow能夠非常輕松地完成任何數(shù)據(jù)管理任務。在《ApacheAirflo
本書基于“基礎知識”+“代碼示例”+“應用案例”的模式編寫,共包括7個項目。項目1主要介紹互聯(lián)網數(shù)據(jù)采集的入門知識;項目2通過一個入門級的簡單案例,介紹互聯(lián)網數(shù)據(jù)采集的基本流程;項目3通過一個進階的案例,詳細介紹在沒有給出官方開放API的情況下,如何通過抓包工具獲取XHR請求地址;項目4主要介紹HTML文檔數(shù)據(jù)的采集,
文本數(shù)據(jù)挖掘是通過機器學習、自然語言處理和推理等相關技術或方法,理解、分析和挖掘文本的內容,從而完成信息抽取、關系發(fā)現(xiàn)、熱點預測、文本分類和自動摘要等具體任務的信息處理技術!段谋緮(shù)據(jù)挖掘(第2版)》主要介紹與文本數(shù)據(jù)挖掘有關的基本概念、理論模型和實現(xiàn)算法,包括數(shù)據(jù)預處理、文本表示、文本分類、文本聚類、主題模型、情感分