本書主要內(nèi)容包括：第1章初識(shí)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(jì)、第7章MapReduce程序設(shè)計(jì)、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

《過程檢測(cè)技術(shù)及儀表》（第三版）以信息為主線，從信息的獲取、變換、處理等方面介紹了過程檢測(cè)技術(shù)及顯示儀表的基本概念、各種參數(shù)和檢測(cè)方法、信號(hào)的變換技術(shù)及參數(shù)的記錄、數(shù)字顯示等內(nèi)容；并結(jié)合檢測(cè)系統(tǒng)的組成以及誤差的產(chǎn)生，討論了各種誤差的補(bǔ)償方法及途徑；同時(shí)介紹了各種檢測(cè)元件和實(shí)際工業(yè)過程儀表選型的原則，增加了檢測(cè)技術(shù)的新進(jìn)

非線性系統(tǒng)自學(xué)習(xí)最優(yōu)控制：自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems

本書圍繞復(fù)雜非線性系統(tǒng)的故障診斷和智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問題做了相關(guān)研究。結(jié)合作者多年的研究工作，介紹故障診斷與智能容錯(cuò)控制的發(fā)展歷史及演化趨勢(shì)、容錯(cuò)控制與經(jīng)典控制理論之間的關(guān)系；設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器和故障診斷觀測(cè)器來實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)和故障估計(jì)；研究基于模型驅(qū)動(dòng)的智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問題和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的**容錯(cuò)控制問題。本書構(gòu)建了一套

本書以Scala作為開發(fā)Spark應(yīng)用程序的編程語言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎(chǔ)知識(shí)。全書共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Spark的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。

本書結(jié)合現(xiàn)代IT技術(shù)、地理信息系統(tǒng)軟件新技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，詳細(xì)介紹時(shí)空大數(shù)據(jù)概念與發(fā)展，基于云環(huán)境的時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系T-C-V軟件結(jié)構(gòu)和組成，重點(diǎn)闡述時(shí)空大數(shù)據(jù)中心、時(shí)空信息云服務(wù)中心和云應(yīng)用集成管理中心三大部件，*后以全空間一張圖平臺(tái)為例，介紹該平臺(tái)的實(shí)踐情況。

本書較全面地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、算法及應(yīng)用。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，隨后重點(diǎn)講述關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等模式的挖掘技術(shù)并介紹相關(guān)的經(jīng)典算法，同時(shí)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例講解，包括多模態(tài)腦影像挖掘、腦網(wǎng)絡(luò)分析及其在生物信息學(xué)和軟件工程中的應(yīng)用。*后，對(duì)近年來發(fā)展迅猛的領(lǐng)域，如使用進(jìn)化計(jì)算作為主要方法的數(shù)據(jù)挖掘技

本書共兩部分：*部分包含第1～5章，介紹自動(dòng)測(cè)量的基礎(chǔ)知識(shí)，從能量轉(zhuǎn)換的角度介紹常用的傳感器基本原理以及測(cè)量信號(hào)的轉(zhuǎn)換處理方法，并著重闡述工程中*為常見的溫度和流量參數(shù)的測(cè)量技術(shù)；第二部分包含第6～9章，側(cè)重講述虛擬儀器技術(shù)，說明虛擬儀器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，并嘗試從工程應(yīng)用的角度介紹虛擬儀器技術(shù)在自動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用。

本書詳細(xì)介紹面向數(shù)據(jù)流模式挖掘的理論和方法。本書主要內(nèi)容包括四部分：第1和第2章介紹數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流模式挖掘的相關(guān)知識(shí)；第3章介紹基于滑動(dòng)窗口模型和時(shí)間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實(shí)現(xiàn)過程；第4章介紹基于多支持度的連續(xù)閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基于約束閉合模式的決策樹分類算法的研究與實(shí)現(xiàn)過程。每章都

本書是電子類專業(yè)核心課程的教材之一，由多年從事數(shù)字電子技術(shù)理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的教師合作完成。書中以Xilinx公司的VivadoFPGA設(shè)計(jì)套件為基礎(chǔ)，硬件平臺(tái)以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒體音視頻智能互聯(lián)系統(tǒng)為主，并輔以Basys3FPGA口袋開發(fā)板；軟件平臺(tái)采用ModelSim、Viva