《大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)教程》以大數(shù)據(jù)開源平臺Hadoop和Spark生態(tài)體系為基礎(chǔ)，介紹常見的大數(shù)據(jù)開源軟件的基礎(chǔ)知識、安裝部署和使用等內(nèi)容，重點(diǎn)介紹Hadoop和Spark編程基礎(chǔ)知識。
本書分別對封閉和開放量子系統(tǒng)的控制理論與方法進(jìn)行研究，借鑒宏觀系統(tǒng)控制理論中有效的思想理念、數(shù)學(xué)分析和設(shè)計(jì)方法，與量子系統(tǒng)特有的性能和控制目標(biāo)相結(jié)合，發(fā)展和建立了有效解決量子信息、量子計(jì)算以及量子通信走向?qū)嵱没^程中所遇到的相關(guān)問題的控制理論與方法，包括量子純態(tài)、混合態(tài)、糾纏態(tài)的制備，各種量子態(tài)之間狀態(tài)的高效、快速轉(zhuǎn)移
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的到來，數(shù)據(jù)的價值不斷被發(fā)掘。但是，圍繞數(shù)據(jù)價值的挖掘也出現(xiàn)了諸多問題。例如，因?yàn)閿?shù)據(jù)過于海量以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不明確導(dǎo)致用戶不會用，因數(shù)據(jù)使用和保護(hù)不當(dāng)引起隱私泄露等安全事件，等等。《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》正是圍繞這些問題，以數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全為主題展開論述。首先，《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》對數(shù)據(jù)治理的對象、主題
本書通過理論任務(wù)和實(shí)踐任務(wù)相結(jié)合的方式重點(diǎn)介紹了Hadoop生態(tài)圈，Spark內(nèi)存計(jì)算框架，NoSql數(shù)據(jù)庫存儲，數(shù)據(jù)可視化，Python大數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，并提供大量實(shí)踐及綜合案例。本書通過理論任務(wù)和實(shí)踐任務(wù)相結(jié)合的方式重點(diǎn)介紹了Hadoop生態(tài)圈，Spark內(nèi)存計(jì)算框架，NoSql數(shù)據(jù)庫存儲，數(shù)據(jù)可視化，P
重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)科學(xué)中的新理論和代表性實(shí)踐，填補(bǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的核心教材的空白。主要內(nèi)容包括：基礎(chǔ)理論（術(shù)語定義、研究目的、發(fā)展簡史、理論體系、基本原則、數(shù)據(jù)科學(xué)家）、理論基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)科地位、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化）、流程與方法（基本歷程、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)審計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)故事化、項(xiàng)目管理
本書從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與編程基礎(chǔ)開始，逐步引導(dǎo)讀者領(lǐng)略深度學(xué)習(xí)的起源與發(fā)展，向讀者介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等方面的實(shí)際應(yīng)用，并為讀者呈現(xiàn)*前沿的深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展，同時深入剖析技術(shù)原理，帶領(lǐng)讀者逐步推導(dǎo)深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)模型，并結(jié)合飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目，代碼清晰，易于理解。本書深入淺
本教材基于紙質(zhì)媒體移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字媒體資源等進(jìn)行修訂，以組態(tài)與應(yīng)用的教學(xué)目標(biāo)為核心，以MCGS（國內(nèi)）、WinCC（國外）通用組態(tài)軟件，和MACS（國內(nèi)）、CENTUM（國外）專業(yè)組態(tài)軟件為主要教學(xué)情境，按照案例導(dǎo)入、需求分析、任務(wù)單設(shè)計(jì)、組態(tài)實(shí)施、運(yùn)行測試、小試牛刀、融會貫通、照貓畫虎和能力測評的邏輯組織架構(gòu)，并輔以多
大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)不止于簡單的數(shù)據(jù)和技術(shù)，大數(shù)據(jù)更側(cè)重于其在商業(yè)、科學(xué)和社會等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書基于作者近20年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的咨詢經(jīng)驗(yàn)，分析了大數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)范式的改變，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系等；通過對大數(shù)據(jù)相關(guān)的工具、應(yīng)用和處理方法的總結(jié)，構(gòu)建了一套大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法和體系，幫助人們構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、形成大數(shù)據(jù)組織戰(zhàn)略、
本書主要是探討面向控制需求的閉環(huán)辨識的基本理論以及工程應(yīng)用技術(shù)，探索可工程實(shí)現(xiàn)的閉環(huán)辨識新方法和新技術(shù)。本書提出了新的辨識六要素定義，關(guān)于閉環(huán)辨識的可辨識性和可辨識條件的新看法，模型辨識準(zhǔn)確度的新定義和通用指標(biāo)，不穩(wěn)定過程的閉環(huán)辨識新方法，辨識數(shù)據(jù)采集的參數(shù)優(yōu)化方法以及閉環(huán)辨識設(shè)定值激勵的新技術(shù)。本書盡力避免那些晦澀難
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