本書從設(shè)計(jì)學(xué)角度系統(tǒng)地整理了數(shù)據(jù)用于決策的設(shè)計(jì)工具和方法，闡述了從數(shù)據(jù)作為商品視角去應(yīng)用設(shè)計(jì)思維，提出了多級(jí)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品理念以及產(chǎn)品化設(shè)計(jì)路徑，同時(shí)列舉了大量的案例，增強(qiáng)了本書的實(shí)用性。本書內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代、數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品、數(shù)據(jù)加工模式、數(shù)據(jù)的價(jià)值感知、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化要點(diǎn)、數(shù)據(jù)升級(jí)加工和數(shù)據(jù)產(chǎn)品化設(shè)計(jì)。

蝙蝠優(yōu)化算法是一種新穎的模擬蝙蝠行為的群智能優(yōu)化算法，因該算法有模型簡(jiǎn)單、參數(shù)少、通用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，故被廣泛應(yīng)用于解決實(shí)際問題。本書分為8章，第1～2章介紹蝙蝠優(yōu)化算法的基本框架、研究進(jìn)展，并討論了蝙蝠算法的全局收斂性問題；第3～6章從蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策

本書詳細(xì)地介紹了大數(shù)據(jù)、人工智能等項(xiàng)目中不可或缺的環(huán)節(jié)和內(nèi)容：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程。書中的每節(jié)首先以簡(jiǎn)明方式介紹了基本知識(shí)；然后通過實(shí)際案例演示了基本知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用，并提供了針對(duì)性練習(xí)項(xiàng)目，將“知識(shí)、案例、練習(xí)”融為一體；最后以“擴(kuò)展探究”方式引導(dǎo)讀者進(jìn)入更深廣的領(lǐng)域。本書既適合作為大學(xué)相關(guān)專業(yè)的教材，也適合作為大數(shù)據(jù)、

本書是結(jié)合職業(yè)教育的實(shí)際情況開發(fā)的云計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)系列教材之一。對(duì)云計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)或者大數(shù)據(jù)初學(xué)者是一本不錯(cuò)的入門教程。本書強(qiáng)調(diào)理論知識(shí)以夠用為度，注重動(dòng)手能力，在動(dòng)手中逐漸掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。本書內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述、Hadoop基礎(chǔ)知識(shí)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)

本書基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，講解大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與運(yùn)維、大數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的可視化等完整的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，全面詳細(xì)地講述Hadoop、MapReduee、HDFS、Hive、Spark和Zookeeper等技術(shù)的相關(guān)知識(shí)；還詳細(xì)介紹了Hadoop大數(shù)據(jù)集群環(huán)境配置與搭建、部署配置Ha

本書根據(jù)EDA課程教學(xué)要求，以提高數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力為目標(biāo)，系統(tǒng)闡述FPGA數(shù)字開發(fā)的相關(guān)知識(shí)，主要內(nèi)容包括EDA技術(shù)概述、FPGA/CPLD器件結(jié)構(gòu)、Verilog硬件描述語言及設(shè)計(jì)案例等。全書以Vivado、ModelSim軟件為工具，以Verilog-1995和Verilog-2001語言標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，以可綜合的設(shè)計(jì)

本書詳細(xì)闡述了培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)素養(yǎng)的綜合型人才所需要的大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)儲(chǔ)備。本書在確定知識(shí)布局時(shí)，秉持的一個(gè)基本原則是，緊緊圍繞通識(shí)教育核心理念，努力培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)倫理和數(shù)據(jù)能力。全書共11章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，大數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)安全，大數(shù)據(jù)思維，大數(shù)據(jù)倫理

本書通過原理加案例方式，以任務(wù)為導(dǎo)向，較為全面系統(tǒng)講解了Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)的相關(guān)知識(shí)。精心安排了原理分析，Hadoop集群環(huán)境搭建配置、Hadoop操作、MapReduce編程以及項(xiàng)目案例開發(fā)等環(huán)節(jié)，使讀者對(duì)解決大數(shù)據(jù)問題有清晰的思路。全書突出了原理清晰，思路透徹、案例實(shí)用這幾個(gè)特點(diǎn)，通過實(shí)踐幫助讀者鞏固所學(xué)內(nèi)容。

目前國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)繼續(xù)保持高速的發(fā)展態(tài)勢(shì)，作者在與地方政府、證券金融公司的項(xiàng)目合作中發(fā)現(xiàn)，他們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)很感興趣，并希望從大數(shù)據(jù)技術(shù)、采集、存儲(chǔ)、訪問、安全、分析與開發(fā)等方面得到指導(dǎo)和幫助。因此編寫了這本大數(shù)據(jù)技術(shù)的入門書。本書共12章，以Hadoop和Spark框架為線索，比較全面地介紹了Hadoop技術(shù)、Spar

本書結(jié)合實(shí)際例子詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)規(guī)則模型、樸素貝葉斯模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、基線模型、聚類模型、通用回歸模型、回歸模型、高斯過程模型以及K*近鄰模型九種模型的表達(dá)方式及構(gòu)建知識(shí)。讀者*好同時(shí)結(jié)合《PMML建模標(biāo)準(zhǔn)語言基礎(chǔ)》一書進(jìn)行學(xué)習(xí)，以便融會(huì)貫通，靈活運(yùn)用，更好地把PMML語言應(yīng)用到自己的項(xiàng)目實(shí)踐中