本書(shū)共分8章，主要內(nèi)容如下： 第1章介紹數(shù)據(jù)的認(rèn)知與研究任務(wù)，大數(shù)據(jù)概念特征及技術(shù)挑戰(zhàn)等。 第2章介紹大數(shù)據(jù)內(nèi)容、知識(shí)和結(jié)果表達(dá)概念，以及元數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜技術(shù)。 第3章介紹數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求以及應(yīng)對(duì)技術(shù)和典型系統(tǒng)。 第4章介紹數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)，新型數(shù)據(jù)管理模型及其相應(yīng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 第5章介紹數(shù)據(jù)計(jì)算基礎(chǔ)，大數(shù)

Hive是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)重要開(kāi)發(fā)工具。本書(shū)基于Hive3.1.3版本進(jìn)行編寫(xiě)，首先，簡(jiǎn)單介紹了Hive的起源和發(fā)展，以及Hive的安裝和部署；其次，分別介紹了Hive的數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言、查詢語(yǔ)言，以及各種函數(shù)，其中穿插安排了大量的綜合案例練習(xí)；再次，講解了分區(qū)表和分桶表，以及文件的壓縮；最后，重點(diǎn)講解了Hi

本書(shū)針對(duì)多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計(jì)算技術(shù)、基于多模型融合的信用評(píng)估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測(cè)試與評(píng)估技術(shù)，以及基于信用評(píng)估的金融交易風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

本書(shū)是“高等院校智能制造人才培養(yǎng)系列教材”之一，面向智能制造相關(guān)專業(yè)，目標(biāo)是打造適合培養(yǎng)智能制造工程人才的教材體系，以培養(yǎng)適應(yīng)智能制造發(fā)展需求的應(yīng)用型人才。本書(shū)主要介紹機(jī)器人技術(shù)的內(nèi)涵和體系，以串聯(lián)機(jī)器人為重點(diǎn)，涵蓋串、并聯(lián)和移動(dòng)機(jī)器人的本體結(jié)構(gòu)，機(jī)器人坐標(biāo)系及其位姿描述，正向和逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)分析，機(jī)器

本教材以機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃為控制對(duì)象，系統(tǒng)的介紹了機(jī)器人控制技術(shù)中微體系結(jié)構(gòu)集成電路的設(shè)計(jì)與應(yīng)用知識(shí)，包含了國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先性的技術(shù)理論和實(shí)踐案例，適用于電子信息本科和研究生的機(jī)器人控制和微電子制造領(lǐng)域擴(kuò)展知識(shí)和技能培養(yǎng)。主要包括以下部分內(nèi)容：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器人感知系統(tǒng)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、微體系結(jié)構(gòu)集成電路設(shè)計(jì)、基于FP

本書(shū)介紹了如何設(shè)置具有內(nèi)置高可用的Zabbix、使用改進(jìn)的業(yè)務(wù)服務(wù)監(jiān)控、設(shè)置自動(dòng)報(bào)告及創(chuàng)建高級(jí)觸發(fā)器。Zabbix提供了有關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施性能和故障的有效洞察，并能夠利用其強(qiáng)大的功能增強(qiáng)監(jiān)控。本書(shū)提供了易于遵循的操作步驟，用于使用Zabbix6.0有效地監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和應(yīng)用程序的性能。本書(shū)首先介紹了安裝Zabbix6.0，并構(gòu)

本書(shū)主要闡述模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的性能分析和綜合設(shè)計(jì)問(wèn)題，介紹相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外最新研究成果。本書(shū)主要內(nèi)容是模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用，具體包括模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制、降階控制、事件觸發(fā)控制、基于模糊觀測(cè)器的跟蹤控制等。此外，本書(shū)還給出相關(guān)的仿真算例，并將部分創(chuàng)新成果應(yīng)用至卡車拖車系統(tǒng)模型和六輪滑移轉(zhuǎn)向車輛模型控制中，以驗(yàn)證設(shè)

本書(shū)主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機(jī)參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)及實(shí)際應(yīng)用等方面的最新研究成果。本書(shū)旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設(shè)計(jì)及分析的新方法和工具，同時(shí)為復(fù)雜環(huán)境下供應(yīng)鏈管理、運(yùn)營(yíng)管理、物流運(yùn)作等實(shí)際問(wèn)題提供科學(xué)決策支持。

本書(shū)圍繞產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模問(wèn)題，考慮實(shí)際中不同的退化環(huán)境與數(shù)據(jù)特點(diǎn)，包括產(chǎn)品的異質(zhì)性、使用環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、測(cè)量的隨機(jī)性等因素，發(fā)展了一系列基于Wiener隨機(jī)過(guò)程的退化模型。針對(duì)每一類模型，本書(shū)對(duì)模型的性質(zhì)、模型參數(shù)估計(jì)、模型驗(yàn)證等方面問(wèn)題進(jìn)行了深入討論，并通過(guò)多種實(shí)際退化數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提模型的有效性。本書(shū)總結(jié)與發(fā)展了作

本書(shū)從實(shí)用角度出發(fā)，圍繞Linux操作系統(tǒng)和Hadoop集群部署，從虛擬機(jī)安裝入手，結(jié)合典型項(xiàng)目和案例，較為全面地介紹了大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)平臺(tái)Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)。主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)中的Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop等。全書(shū)所有知識(shí)點(diǎn)都結(jié)合具體的編程示