《計算機控制及系統(tǒng)仿真》從應(yīng)用的角度出發(fā)，系統(tǒng)介紹了計算機控制及系統(tǒng)仿真的知識。全書共10章，主要分為3個部分。一部分是基礎(chǔ)內(nèi)容學(xué)習，包括計算機控制及仿真概述；線性連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型及其相互轉(zhuǎn)換；狀態(tài)空間描述及模型間的相互轉(zhuǎn)換；線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述等內(nèi)容。二部分以控制系統(tǒng)的經(jīng)典控制、復(fù)雜控制、現(xiàn)代控制和仿真算法為重點

深度學(xué)習:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通

《非線性系統(tǒng)流形計算方法與非線性信號處理》提出了一種基于自適應(yīng)因子軌道延拓法的自治非線性系統(tǒng)流形計算方法。研究了非線性系統(tǒng)局部流形的估計方法和特點，首次利用軌道延拓代替封閉環(huán)延拓，巧妙地利用相鄰軌道的距離限制軌道從局部流形出發(fā)的角度，并且可以根據(jù)距離值自適應(yīng)地調(diào)節(jié)角度值，由預(yù)先設(shè)定的門限值和計算步長自適應(yīng)地完成全局流形

本書介紹在工業(yè)､科研等領(lǐng)域常用傳感器的工作原理､特性參數(shù)､調(diào)理電路､綜合應(yīng)用等知識，對測量技術(shù)的基本概念､測試數(shù)據(jù)處理､抗干擾技術(shù)､電磁兼容原理､現(xiàn)代測試技術(shù)以及虛擬儀器在檢測技術(shù)中的應(yīng)用等也做了介紹。本書除

本書系統(tǒng)、全面地介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識，期望學(xué)生通過對本書的學(xué)習和實踐了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的概貌，掌握Hadoop生態(tài)圈大數(shù)據(jù)技術(shù)中*為基礎(chǔ)和關(guān)鍵的知識。主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)軟件技術(shù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、MapReduce分布式編程、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)、Spark分布式

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一個面向?qū)嶋H應(yīng)用的技術(shù)。從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息是大數(shù)據(jù)技術(shù)的精髓。本書詳細介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要內(nèi)容，全書分為15章，主要包括數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、數(shù)據(jù)處理與存儲、數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)、大數(shù)據(jù)約簡技術(shù)、數(shù)據(jù)集成技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、分析結(jié)果解釋、大數(shù)據(jù)機器學(xué)習

在大數(shù)據(jù)時代的背景下，商業(yè)分析能力顯得尤為重要，具有商業(yè)分析能力的人才供不應(yīng)求。不同于其他經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)教科書，本書是一本非常實用的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)指導(dǎo)手冊。 本書的靈感來源于狗熊會人才計劃，全書框架也沿用人才計劃，以一系列TASK的形式構(gòu)建。全書涵蓋數(shù)據(jù)分析的選題與背景、數(shù)據(jù)的獲取與描述、模型的建立、表達與溝通

本書系統(tǒng)講解了目前大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域的主流技術(shù)與實用技能，尤其側(cè)重于對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的講解，包括Hadoop框架的運作流程、執(zhí)行原理及數(shù)據(jù)工具等內(nèi)容。 全書共分12章，分別對大數(shù)據(jù)概論、Hadoop集群環(huán)境搭建以及HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive、Storm、Sqoop、Kafk

本書主要內(nèi)容包括：第1章初識Hadoop、第2章Hadoop基礎(chǔ)、第3章Hadoop開發(fā)環(huán)境配置與搭建、第4章Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、第5章資源管理器（Yarn）、第6章MapReduce基礎(chǔ)程序設(shè)計、第7章MapReduce程序設(shè)計、第8章分布式數(shù)據(jù)庫HBase、第9章分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive、第10章

本書是《數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論實驗》課程的實驗教材，可以配合主教材使用。主要內(nèi)容包括：Linux環(huán)境部署、Hadoop開發(fā)環(huán)境部署、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)去重、大數(shù)據(jù)*值計算、大數(shù)據(jù)排序、大數(shù)據(jù)倒排索引、大數(shù)據(jù)平均值計算、大數(shù)據(jù)單表關(guān)聯(lián)、大數(shù)據(jù)可視化。本書選材先進、特點鮮明，注重應(yīng)用。通過本書所提供的實驗練習，可以提高