本書是針對(duì)工作在生產(chǎn)*線的電工編寫的，他們大多數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱，在學(xué)習(xí)和應(yīng)用電工電子技術(shù)、工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)時(shí)，常常因?yàn)閿?shù)學(xué)知識(shí)的不足造成學(xué)習(xí)和工作上的困難。因此，在參加工作后能夠結(jié)合電工電子技術(shù)和工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)重新學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)及其應(yīng)用就成了他們的一種學(xué)習(xí)需求。本書就是基于這種需求，結(jié)合作者多年的工控技術(shù)實(shí)踐并參考他人

本書選材廣泛，共12個(gè)單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語(yǔ)言與R編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，云存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

本書主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應(yīng)用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)；第4章介紹人工智能基礎(chǔ)算法的原理；第5章以第4章為基礎(chǔ)，介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當(dāng)前熱門的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結(jié)合實(shí)踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數(shù)據(jù)集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進(jìn)行講解，并詳細(xì)說(shuō)明ApacheFlink的每個(gè)特性的實(shí)際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫可運(yùn)行的ApacheFlink程序代碼，還能

本書在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域介紹的內(nèi)容全面，講解細(xì)致，保留了相當(dāng)?shù)钠�幅講述數(shù)據(jù)挖掘各方面的基本概念和方法，如數(shù)據(jù)挖掘的概述、數(shù)據(jù)描述和處理、基本統(tǒng)計(jì)分析方法、常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法。本書還介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用實(shí)例，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在睡眠分期中的應(yīng)用。因此既適合初學(xué)者學(xué)習(xí)又適合專業(yè)人員參考。除了包含國(guó)內(nèi)外教材中的內(nèi)容和特

本書對(duì)傳感器的基本原理、結(jié)構(gòu)、性能、用途及基本測(cè)量電路進(jìn)行了介紹。本書共分12章。主要內(nèi)容有：傳感器技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)；一些常用物理量的檢測(cè)，包括溫度、壓力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁場(chǎng)、氣體成分等的檢測(cè)；抗干擾技術(shù)；傳感器實(shí)訓(xùn)；傳感器的應(yīng)用。每章后都附有一定量的思考題與習(xí)題，同時(shí)，設(shè)置了“知識(shí)拓展”，掃描每章后的二

在數(shù)據(jù)科學(xué)的背景下，科學(xué)數(shù)據(jù)不僅包括科學(xué)研究過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括社會(huì)在運(yùn)行過(guò)程中政府部門、商業(yè)部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，廣泛來(lái)說(shuō)，一切能夠用于科學(xué)研究的數(shù)據(jù)都可以稱為科學(xué)數(shù)據(jù)。一切科學(xué)數(shù)據(jù)都經(jīng)歷了從產(chǎn)生到被利用、被存儲(chǔ)的過(guò)程，有些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移會(huì)再次被利用并進(jìn)入新的生命周期，而有些數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中丟失。在數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周

全書共分7章。第１章為非線性系統(tǒng)控制概論，第２章為基于算子理論的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，第３章為基于魯棒右互質(zhì)分解和PI控制的魯棒跟蹤控制，第４章為基于魯棒右互質(zhì)分解和滑�？刂频聂敯舾�蹤控制，第5章為基于魯棒右互質(zhì)分解與算子理論觀測(cè)器的跟蹤控制，第6章為基于算子理論的液位系統(tǒng)控制研究，第7章為基于算子理論的故障診斷與優(yōu)化控制

本書首先對(duì)認(rèn)知哲學(xué)的含義、問(wèn)題域、研究維度及其與相關(guān)學(xué)科的關(guān)系做了界定，在此基礎(chǔ)上系統(tǒng)論述了認(rèn)知哲學(xué)的形成與發(fā)展過(guò)程；其次詳細(xì)梳理了哲學(xué)史上關(guān)于認(rèn)知的各種觀點(diǎn)與立場(chǎng)、研究范式和方法論，探討了認(rèn)知科學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)哲學(xué)家、認(rèn)知心理學(xué)家和認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)家關(guān)于認(rèn)知、意識(shí)、思維、智能、表征模型等的本體論、認(rèn)識(shí)論與方法論；從文化、社會(huì)

《工業(yè)機(jī)器操作與編程（KUKA）》采用項(xiàng)目式編排，將每個(gè)項(xiàng)目分為多個(gè)任務(wù)，以實(shí)際的工作任務(wù)為主線，通過(guò)知識(shí)點(diǎn)講解、任務(wù)練習(xí)模塊和操作示范，輔以豐富的圖文、微課視頻及操作示例，做到“學(xué)中做、做中學(xué)”，構(gòu)建工業(yè)機(jī)器人操作與編程的知識(shí)技能體系。內(nèi)容包括機(jī)器人認(rèn)知、工業(yè)機(jī)器人操作基礎(chǔ)、工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行準(zhǔn)備、工業(yè)機(jī)器人示教編程、