本書通過原理加案例的方式系統(tǒng)地講解了Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā),讓讀者能夠全面地了解大數(shù)據(jù)開發(fā)流程。書中精心安排了原理分析、環(huán)境搭建、案例開發(fā)等多個(gè)過程,使讀者對解決大數(shù)據(jù)問題有清晰的思路。全書共7章:前6章系統(tǒng)講解大數(shù)據(jù)Hadoop架構(gòu),包括大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、并行計(jì)算模型MapReduc
Kibana是廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)檢索和數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的ELK中的一員。本書專門介紹Kibana,通過不同的用例場景,帶領(lǐng)讀者全面體驗(yàn)Kibana的可視化功能。全書共9章,主要包括數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)簡介、安裝和配置Kibana5.0、用Kibana進(jìn)行業(yè)務(wù)分析、用Kibana進(jìn)行日志分析、用Kibana和Metricbeat進(jìn)行
全書內(nèi)容分為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基礎(chǔ)、Hadoop技術(shù)、Spark技術(shù)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)4部分。其中,Linux是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ),先從Linux入手,打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),之后才能更好地學(xué)習(xí)Hadoop和Spark。4部分內(nèi)容分別介紹如下。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基礎(chǔ)篇通過大數(shù)據(jù)概述、Linux系統(tǒng)安裝、Linux系統(tǒng)基礎(chǔ)命令、Shell編程和MyS
本書所使用的軟件版本為MATLABR2016a。MATLABR2016a內(nèi)嵌程序命令、注釋、說明和運(yùn)行結(jié)果,圖文并茂,使抽象的理論變得生動(dòng)形象。本書內(nèi)容涵蓋傳遞函數(shù)的建立、穩(wěn)定性分析、系統(tǒng)校正、根軌跡校正、狀態(tài)反饋仿真、P
走進(jìn)大數(shù)據(jù)與人工智能
有多少人買了書真正看完了? 你朋友的酒量有他說的那么大嗎? 父母是否暗自喜歡男孩兒多于女孩兒? 電影里暴力鏡頭增多會(huì)導(dǎo)致犯罪率升高嗎? 種族歧視在現(xiàn)如今的美國還嚴(yán)重嗎? 特朗普的勝利有征兆嗎,什么促成他贏得了大選? …… 你知道問題的答案嗎,直覺會(huì)怎樣告訴你? 作者賽思斯蒂芬斯--達(dá)維多維
本書在第1版的基礎(chǔ)上修訂而成。本書涉及計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)、控制算法和仿真技術(shù)等內(nèi)容,既具有較強(qiáng)的理論性,也具有很強(qiáng)的實(shí)踐性。主要內(nèi)容包括:計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的基本概念和組成、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的分類;采樣過程、數(shù)字控制設(shè)計(jì)基礎(chǔ)&
本書在介紹R軟件基本功能的基礎(chǔ)上,介紹了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的基本原理及相應(yīng)的R語言實(shí)現(xiàn)范例,旨在使讀者能夠仿照范例快速掌握大數(shù)據(jù)分析的方法,從高維海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息,使用合適的數(shù)據(jù)挖掘算法,解決實(shí)際問題。全書內(nèi)容共12章,分別介紹R軟件的使用方法、C4.5算法、k-means算法、CART算法、Apriori算
模型檢測是一種用于自動(dòng)驗(yàn)證有限狀態(tài)并發(fā)系統(tǒng)的技術(shù),與基于模擬、測試和演繹推理的傳統(tǒng)技術(shù)相比,具有許多方面的優(yōu)勢。本書共分18章,涵蓋的主要內(nèi)容包括模型檢測的基本知識、模態(tài)邏輯、符號化技術(shù)、SATSolver、限界模型檢測、自動(dòng)機(jī)上的模型檢測、抽象解釋、程序分析、實(shí)時(shí)系統(tǒng)驗(yàn)證,同時(shí)介紹NuSMV和UPPAAL兩個(gè)流行的模
本書主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項(xiàng)集挖掘問題,詳細(xì)介紹了頻繁項(xiàng)集、高可用項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術(shù)、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。