《工業(yè)機(jī)器人基本操作與現(xiàn)場編程》以ABB品牌工業(yè)機(jī)器人為對象，用任務(wù)驅(qū)動的形式，講解工業(yè)機(jī)器人基本操作和現(xiàn)場編程，內(nèi)容共包含6個任務(wù)，分別是機(jī)器人基本知識、ABB六軸工業(yè)機(jī)器人基本操作、ABB機(jī)器人的程序數(shù)據(jù)與簡單編程、工業(yè)機(jī)器人打磨工作站現(xiàn)場編程、工業(yè)機(jī)器人搬運(yùn)工作站現(xiàn)場編程和工業(yè)機(jī)器人CNC上下料工作站現(xiàn)場編程。任

本書共分十三章，以磁場驅(qū)動的微納機(jī)器人為核心，從單個的微納機(jī)器人到微納機(jī)器人集群，涵蓋了當(dāng)前微納機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題與最新研究成果。

《過程控制及自動化儀表》以過程自動化監(jiān)控為基本內(nèi)容，將參數(shù)檢測變送、分布式控制系統(tǒng)（DCS）及執(zhí)行器作為組成過程檢測控制系統(tǒng)的相應(yīng)環(huán)節(jié)，力求完整體現(xiàn)過程監(jiān)控的整體內(nèi)容。在參數(shù)檢測方面，深入淺出地介紹了檢測原理及方法；依據(jù)其代表性及發(fā)展趨勢，介紹了目前生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的檢測儀表；在控制儀表方面，根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際情況，介紹了電動

本書以數(shù)據(jù)處理為主線，介紹數(shù)據(jù)處理的基本原理、常見的算法思想、算法設(shè)計(jì)的可視化以及編程實(shí)現(xiàn)python語言。 全書共13章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)實(shí)踐概論、數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、算法可視化工具、算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、Excel中的算法、Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、算法在Python中的實(shí)現(xiàn)、Word文檔處理

本書以實(shí)戰(zhàn)案例為主，全面闡述了大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域中常用的技術(shù)原理和框架，以及框架對應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)案例。全書共分為四大篇章：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)在線實(shí)時處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)案例篇。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇主要介紹了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識、Hadoop和Storm的基礎(chǔ)知識及其發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用前景；大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇主

本書詳細(xì)描述了PMML規(guī)范（Ver4.3）所支持的8種模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹模型、規(guī)則集模型、序列模型、評分卡模型、支持向量機(jī)模型、時間序列模型和聚合模型。全書不是簡單地介紹PMML語法，而是融合各種挖掘模型基礎(chǔ)知識和算法知識，告訴開發(fā)者如何融會貫通地掌握、使用PMML語言，不僅能夠?qū)W習(xí)到標(biāo)準(zhǔn)的PMML模型表達(dá)方式

本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)、市場、技術(shù)、分析、應(yīng)用，還專門討論了云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等熱點(diǎn)新技術(shù)及應(yīng)用，教學(xué)設(shè)計(jì)層次清晰，每個單元都遵循同樣的編排體系，內(nèi)容圖文并茂，對口語技能、閱讀技能、翻譯技能的學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行了合理的設(shè)計(jì)。而且，本書還對每個單元的教學(xué)重點(diǎn)和專業(yè)詞匯進(jìn)行了注釋，設(shè)置了基于內(nèi)容的閱讀理解練習(xí)、詞匯練

全書共有12章，從Hadoop概述開始，介紹了Hadoop的安裝與配置管理，并對Hadoop的生態(tài)體系架構(gòu)進(jìn)行了介紹，包括HDFS技術(shù)、YARN技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、海量數(shù)據(jù)庫技術(shù)HBase、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig，以及數(shù)據(jù)遷移工具S

本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強(qiáng)，注重對技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過對本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時的實(shí)現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短

本書圍繞大數(shù)據(jù)流處理領(lǐng)域，介紹FlinkDataStreamAPI、時間和窗口、狀態(tài)和檢查點(diǎn)、TableAPI和SQL等知識。本書以實(shí)踐為導(dǎo)向，使用大量真實(shí)業(yè)務(wù)場景案例來演示如何基于Flink進(jìn)行流處理。讀者最好有一定的Java或Scala編程基礎(chǔ)，掌握計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的常見技術(shù)概念。