Spark?SQL是Spark用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個模塊。本書共8章內(nèi)容，由淺入深地講解Spark?SQL的基礎知識、安裝部署、編程基礎、編程進階、函數(shù)、性能調(diào)優(yōu)技巧以及編程實踐等知識。通過本書的學習，讀者能夠掌握Spark?SQL核心技術。本書每章安排了習題和總結(jié)，以便使讀者能更好地學習和更牢固地掌握Spark?S

Scilab非常適于科學計算、控制系統(tǒng)分析、數(shù)字信號處理以及數(shù)字圖像處理等領域,而且它是開源、免費的。本書介紹將Scilab語言應用于控制系統(tǒng)仿真與分析的方法,共分9章。第1章介紹Scilab軟件并引出控制系統(tǒng)的概念。第2、3章分別從Scilab使用和控制系統(tǒng)的角度介紹必要的數(shù)學基礎。第4章著重于傳遞函數(shù)的概念及其Sc

《基于自適應性和魯棒性的主動振動控制——方法與試驗》介紹了基于自適應性和魯棒性的主動振動控制方法，以及該方法在主動阻尼控制、窄帶擾動的反饋控制和寬帶擾動的前饋-反饋控制中的應用。首先，介紹了主動振動控制的基本概念和基準試驗平臺。其次，討論了主動振動控制中的離散時間系統(tǒng)控制模型、參數(shù)自適應算法、系統(tǒng)辨識方法、數(shù)字控制方法

本書從魯棒控制的基本定義和概念入手，根據(jù)作者多年的教學經(jīng)驗以及歷屆學生的反饋信息，結(jié)合作者的**研究成果，由淺入深、循序漸進地闡述了魯棒控制的基礎理論和方法。《BR》全書共13章。第1章介紹頻域的基礎知識；第2章和第3章介紹基本反饋系統(tǒng)的頻域分析方法，包括不確定系統(tǒng)描述與穩(wěn)定性分析；第4章介紹控制器參數(shù)化與鎮(zhèn)定設計；第

《魯棒優(yōu)化導論與應用》深入地闡述了魯棒優(yōu)化理論與方法，并給出了它們在金融工程與信號處理中的應用。《魯棒優(yōu)化導論與應用》共6章，內(nèi)容包括魯棒優(yōu)化簡介，魯棒線性不等式約束的等價凸表示及其應用，魯棒小二乘問題的等價形式與應用，線性概率約束的內(nèi)部逼近，實變量與復變量的S引理及魯棒二次矩陣不等式，S引理的變形，魯棒二階錐約束，魯

本書以職業(yè)院校相關課程選用最多的一些PLC、觸摸屏為平臺，以常用的Modbus，Profibus，CC-link，Profinet，ModbusTCP等現(xiàn)場總線及工業(yè)以太網(wǎng)作為主要內(nèi)容，既滿足相關專業(yè)課程的關聯(lián)性，又使學生了解工業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡通信技術在工業(yè)分布系統(tǒng)中的作用，掌握常用的工業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡通信系統(tǒng)的構(gòu)建和使用方法。本

知識論主要研究存在于一切可能知識中的共性，具體研究知識的定義、性質(zhì)、來源、獲得手段、確證和效力等。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，人們可以通過對大數(shù)據(jù)的分析、挖掘來發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中隱含的知識，我們把這種知識稱為大數(shù)據(jù)知識。大數(shù)據(jù)知識論已成為當代知識論研究的重要課題�！洞髷�(shù)據(jù)知識論研究》立足知識論視角，以大數(shù)據(jù)知識為研究對象，比較系統(tǒng)

本書以YL-335B型自動生產(chǎn)線實訓裝備為平臺，主要內(nèi)容共分五個項目，其中項目一是認識自動化生產(chǎn)線，自動化生產(chǎn)線的基本知識以及YL－335B設備；項目二是自動化生產(chǎn)線中的核心技術，主要講解傳感器、氣動、PLC、變頻器、伺服電機、觸摸屏等；項目三是自動化生產(chǎn)線單機安裝與調(diào)試，主要講解YL－335B設備供料單元、加工單元、

本書由淺入深，層層深入，從基本原理著手，逐步過渡到大數(shù)據(jù)存儲的新技術的發(fā)展。本書以扎實的理論分析為基礎，系統(tǒng)、深入地介紹了分布式文件系統(tǒng)和分布式鍵值存儲的基本原理及其關鍵問題與解決手段、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的關聯(lián)技術與進展，包括基于群組的網(wǎng)絡文件共享、存儲系統(tǒng)的容災、重復數(shù)據(jù)刪除技術和大數(shù)據(jù)糾刪碼存儲技術。對大數(shù)據(jù)存儲技術的

本書圍繞新基建的云計算、大數(shù)據(jù)及人工智能進行介紹，分為以下五個部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)的概念與特點，以及典型的產(chǎn)業(yè)應用場景；第二部分介紹目前云計算中的一個重要的研究與應用領域—容器云，包含應用容器引擎Docker與容器編排工具Kubernetes；第三部分是大數(shù)據(jù)分析的基礎，也是大數(shù)據(jù)分析技術的重點，包含Hadoop、