本書是一部全面論述影像特征匹配技術(shù)的學(xué)術(shù)專著。首先，從應(yīng)用及理論的角度闡述影像匹配技術(shù)的研究意義與研究難點，并詳細介紹魯棒性影像特征匹配算法框架及相關(guān)研究工作。通過總結(jié)得出該技術(shù)所面臨的大輻射畸變、大幾何畸變與大粗差比例三大瓶頸問題。針對這些問題，分別提出基于**值索引圖的輻射不變特征匹配方法、基于支持線投票與仿射不變

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結(jié)合實踐，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四大模塊進行講解，并詳細說明ApacheFlink的每個特性的實際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫可運行的ApacheFlink程序代碼，還能

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)平臺技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺上的實現(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；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章介紹當前熱門的強化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)

本書選材廣泛，共12個單元，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，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語言與R編程語言，數(shù)據(jù)庫基本概念，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫，云存儲，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

本教材以數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法為主線，基礎(chǔ)部分講清楚數(shù)據(jù)挖掘的過程和經(jīng)典算法：數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、偏差檢測等。同時增加實現(xiàn)應(yīng)用部分，在應(yīng)用實現(xiàn)部分，以Python作為描述語言，以解決某個應(yīng)用的挖掘目標為前提，介紹案例背景，闡述分析方法與過程，完成模型構(gòu)建，給出算法的具體實現(xiàn)，通過此項目

《數(shù)據(jù)分析思維：分析方法和業(yè)務(wù)知識》分為兩大部分：“方法篇”和“實戰(zhàn)篇”。“方法篇”介紹了數(shù)據(jù)分析中常用的業(yè)務(wù)指標、分析方法以及如何用數(shù)據(jù)分析解決問題的步驟�！皩崙�(zhàn)篇”講解了如何應(yīng)用第一篇的方法來解決工作中的問題，分享十二個行業(yè)（國內(nèi)電商、跨境電商、金融信貸、金融第三方支付、家政、旅游、在線教育、運營商、內(nèi)容、房產(chǎn)、汽

全書以理論夠用、實用，實踐為第一的原則，采用案例方式講授大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用，使讀者能夠快速、輕松地掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)。內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述；大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop；分布式文件系統(tǒng)HDFS；分布式數(shù)據(jù)庫HBase；NoSQL數(shù)據(jù)庫；云數(shù)據(jù)庫；MapReduce；Hadoop再探討；Spark；流計算；圖計算；數(shù)據(jù)可視

本書立足于機械工程和電氣工程類人才培養(yǎng)目標，在理論教學(xué)基礎(chǔ)上，闡述利用西門子STEP7、PLCSIM以及WinCC組態(tài)軟件實現(xiàn)分布式控制系統(tǒng)課程設(shè)計的方法，集基礎(chǔ)知識、設(shè)計、實驗于一體，旨在培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用能力、工程設(shè)計能力和創(chuàng)新開發(fā)能力，是分布式控制系統(tǒng)課程設(shè)計的配套指導(dǎo)教程。全書分基礎(chǔ)知識、課程設(shè)計的要求與備選題目、綜

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

在全世界不同的文化中，數(shù)據(jù)的收集與組織都有著悠久的歷史，甚至在計算機思想出現(xiàn)之前很久就已存在。但只是到了互聯(lián)網(wǎng)時代，日常產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量才開始變得非常巨大，而且繼續(xù)呈指數(shù)級增長，其中包括我們上傳的文件、視頻、照片、社交媒體信息、在線購物，甚至我們汽車的GPS導(dǎo)航數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)這一術(shù)語所代表的不僅僅是一種量變，而是一種質(zhì)變；其