◎內(nèi)容簡介 所謂另類數(shù)據(jù)，就其本意，就是非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。目前業(yè)內(nèi)對于另類數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)一的定義，大體上可以理解為有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同時有價值的數(shù)據(jù)和信息。當下越來越多的數(shù)據(jù)滲入我們的生活中，但是數(shù)據(jù)本身具有洞見的時候才會有用。隨著人工智能和機器學習的發(fā)展，我們可以從看似雜亂無章的海量數(shù)據(jù)中提取特征，云計算的發(fā)展也可以有效管理此類

本書作為Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的項目化實戰(zhàn)教材，以任務(wù)驅(qū)動為導向，深入淺出地介紹了Hadoop及其周邊框架的應(yīng)用，涵蓋了當前Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的主流大數(shù)據(jù)技術(shù)。全書共12個項目，包括云計算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論、CentOS的安裝與網(wǎng)絡(luò)配置、MPI集群部署及應(yīng)用、Hadoop集群部署及應(yīng)用、MapReduce基本原理及應(yīng)

隨著數(shù)字新時代的崛起，每個企業(yè)都走到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的十字路口，企業(yè)該如何選擇？該如何邁出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步？面對多變、不確定、復雜且模糊的市場環(huán)境，企業(yè)該如何抓住數(shù)字時代的創(chuàng)新機會，走上堅定的轉(zhuǎn)型之路？ 本書在上一版的基礎(chǔ)上，借由筆者親歷的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的原因，并首次提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功

本書內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)科學及工作流程、統(tǒng)計模型與機器學習算法、信息提取與統(tǒng)計變量創(chuàng)建、數(shù)據(jù)可視化與社交網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測模型與因果分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理與工程方法。

本書系統(tǒng)地介紹了有關(guān)過程參數(shù)檢測和自動控制裝置的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)。全書分為4篇，共10章。第1篇基礎(chǔ)知識，含第1、2章，介紹本課程的意義及內(nèi)容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數(shù)檢測，含第3～7章，介紹生產(chǎn)過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數(shù)的測量方法及常用檢測儀表；第3篇過程控制儀表，含第8、9

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應(yīng)用。全書共分18章,主要內(nèi)容為模糊控制的基本原理和應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用、智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用和智能協(xié)調(diào)控制基本原理及應(yīng)用。本書系統(tǒng)性強,理論聯(lián)系實際,敘述深入淺出,適合初學者學習。書中給出了一些智能控制算法的仿真實例和MATLAB仿真程序(見配書資源),并配有

《數(shù)據(jù)標注工程（第2版）》由數(shù)據(jù)標注行業(yè)的專家團隊編寫，采用通俗易懂的方式，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)標注的基本概念、分類、流程、質(zhì)量管理、安全、項目管理、平臺和應(yīng)用等內(nèi)容。本書通過理論與實戰(zhàn)相結(jié)合的方式，幫助讀者由淺入深進行學習，讓讀者真正掌握數(shù)據(jù)標注的核心技術(shù)、數(shù)據(jù)標注工程實施和管理方法。

集散控制系統(tǒng)是利用計算機技術(shù)對生產(chǎn)過程進行集中監(jiān)控、操作、管理和分散控制的一種新型的控制技術(shù)。它是由計算機技術(shù)、信號處理技術(shù)、測量控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和人機接口技術(shù)等發(fā)展而產(chǎn)生的。以現(xiàn)場總線為代表的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)已成為新一代工業(yè)控制系統(tǒng)中的重要技術(shù)，它使得集散控制系統(tǒng)組成更靈活、控制更方便、應(yīng)用更廣泛�，F(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)離不

本書描述了數(shù)據(jù)的混雜特性,當前關(guān)于首席數(shù)據(jù)官報告體系的分歧,自適應(yīng)規(guī)劃的需求,平衡的實現(xiàn),以及特定的新執(zhí)行模型;介紹了首席數(shù)據(jù)官過程改進框架,通過數(shù)據(jù)管理知識體系和數(shù)據(jù)管理成熟度模型描述了數(shù)據(jù)領(lǐng)導者使用的核心概念、技術(shù)和策略以及集成;描述了在當前領(lǐng)導者之外維持數(shù)據(jù)和實踐改進所需的關(guān)鍵角色以及首席數(shù)據(jù)官在其組織中實施解決

本書介紹大數(shù)據(jù)知識工程的有關(guān)內(nèi)容。全書共9章，第1章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的背景；第2章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的“三跨”特點及面臨的“散、雜、亂”挑戰(zhàn)；第3-6章介紹知識表示、知識獲取與融合、知識表征學習、知識推理四個核心環(huán)節(jié)；第7章介紹教育、稅務(wù)、網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)知識工程應(yīng)用；第8章指出未來研究方向；第9章對全書進行總結(jié)