本書以“數據流”為主線，從信號處理角度出發(fā)，圍繞問題描述和解決方案設計與實現兩個角度組織材料，介紹計算機控制系統(tǒng)的分析、設計理論和工程實現技術。同時，本書提供了多種學習支持材料，如電子課件、教學指導手冊、部分習題解答和線上虛擬仿真實驗，能更好地幫助學生認識計算機控制的并發(fā)實時任務管理本質，樹立正確的國家觀、民族觀、歷史

本書是一本全面介紹數據挖掘與機器學習的大數據專業(yè)類圖書，閱讀本書可以提升讀者對大數據分析與挖掘的認知以及動手能力。本書共有10章，由淺入深地講解數據挖掘與機器學習的基本概念與流程、相關算法與實現工具。本書理論與實踐相結合，既有技術的深度，也有行業(yè)應用的廣度，使讀者可以全面掌握數據挖掘與機器學習的相關技術。

本教材是計算機類專業(yè)的專業(yè)必修課教材和教育公共必修課教材。大數據涉及知識面廣，應用場景多種多樣，需要培養(yǎng)大數據思維，繼而才能運用大數據思維展開分析應用技術。這就需要學習者能夠宏觀構建大數據環(huán)境的認知，掌握大數據處理的流程和相關技術，繼而在明確應用思路引導下融匯知識，才能進一步結合大數據應用場景展開研究和探索。但是，目前

在數字化浪潮中，大數據技術無處不在，包括互聯網、體育、工業(yè)、醫(yī)療、交通等在內的社會各行各業(yè)，都融入了大數據的印跡，大數據對人類的社會生產和生活產生了重大而深遠的影響。一早醒來，多篇你感興趣的推送文章早已占領手機屏幕；走在路上，智能手環(huán)實時監(jiān)測著你的健康信息；想點外賣，小程序優(yōu)先推薦最符合你口味的商家；騎車出行，導航系統(tǒng)

全書共分為10章，主要內容包括：認識大數據及搭建Hadoop集群、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、Hadoop集群搭建、HDFS原理與操作、Hadoop集群運維。同時本書也講解了Hadoop平臺的相關組件ZooKeeper、Kafka、Flume、Hive、HBase、Spark、ClickHouse、Flink、Sqoop和R

《用于智能數據分析的實用機器學習》一書討論了多個新興以及蓬勃發(fā)展中的計算機技術領域，專注于機器學習和物聯網如何推動信息驅動。本書分為四個部分，涵蓋機器學習、數據挖掘、物聯網和信息安全。本書從智能數據分析及應用機器學習兩大主題出發(fā)，著重于介紹將智能數據分析中的新技術如何應用于機器學習領域，如智能搜索、分類、聚類和智能決策

本書分為12章，主要內容包括Python程序簡介、Python語法基礎、程序流程控制、組合數據類型、函數、文件及目錄操作、正則表達式、面向對象程序設計、異常處理和程序調試、數據庫編程、網絡爬蟲、數據處理等。全書通過理論講解和實例分析幫助學生學會運用Python解決實際問題，并在Python的理論基礎上增加了金融、財經類

復雜大系統(tǒng)是一類具有特殊結構的動力系統(tǒng)，許多實際工程領域都可以用大系統(tǒng)來描述。分散控制理論是大系統(tǒng)應用研究中的一種重要方法，由于它的實用性、經濟性和可靠性，受到人們的普遍重視并已發(fā)展成為當今最重要的控制理論分支之一。本書通過研究系統(tǒng)的結構特點，通過里韋普諾夫的穩(wěn)定性理論、積分不等式和線性矩陣不等式等方法，研究復雜大系統(tǒng)

本書系統(tǒng)介紹了云計算與大數據的基礎知識和主要技術。全書共6章，主要內容包括大數據技術概述、云計算技術概述、大數據處理的關鍵技術及其應用、云計算關鍵技術及其應用、大數據與云計算的安全問題、大數據與云計算技術的發(fā)展應用。

本書首先，結合新媒體技術專業(yè)培養(yǎng)體系，從新媒體行業(yè)需求出發(fā)開展教材編寫，注重培養(yǎng)學生關于大數據及新媒體的理論基礎和實踐能力。其次，結合傳統(tǒng)數據挖掘基礎理論及大數據處理技術，以新媒體行業(yè)需求為切入點進行教材的編寫。最后，結合新媒體技術專業(yè)的知識體系總體構架，來設計大量新媒體案例，為新媒體技術專業(yè)的教學工作提供實踐支撐。