本書為高等職業(yè)教育計算機類新形態(tài)——工作手冊式教材,內容包括基礎環(huán)境的搭建與配置,Hadoop完全分布式集群的搭建與運行,Hadoop核心組件的應用案例,Hive組件的安裝、配置與應用,ZooKeeper的安裝、配置與應用,HBase的安裝、配置與應用,Sqoop組件的安裝、配置與應用,F(xiàn)lume組件的安裝、配置與應用
本書主要介紹智能機器人的產(chǎn)生及發(fā)展、典型的機器人系統(tǒng)和智能機器人系統(tǒng)基礎、感知系統(tǒng)、導航技術、協(xié)作系統(tǒng)、控制與自學習、仿真與軟件設計、機電控制系統(tǒng)設計、競賽及應用等。本書結合“結果導向思維”,應用OBE理念編寫,凸顯了“智能”特色,落實了“思政貫通”教學主線。本書突出“智能化”機器人特色,以“智能”為主軸展開,有助于學
本書是數(shù)據(jù)標注領域領先的實訓講義。本書著重對常見的文本、語音和圖像標注任務類型進行介紹,幫助從事標注工作的學習者快速地完成系統(tǒng)化學習,進行標注實戰(zhàn)。本書對文本、語音及圖像標注的多種任務類型逐一進行講解和分析,每種標注類型均配有對應的規(guī)范、舉例分析、習題及解析。同時,本書還針對各類標注配套多種子任務類型或多個領域的實操練
本書是一本專門面向數(shù)據(jù)標注人才培養(yǎng)的實訓教材,適用于有意從事人工智能訓練師和數(shù)據(jù)標注工作的人員。為了使學習更具有針對性,本書特別選擇了能代表行業(yè)普遍需求的標注項目管理知識及典型文本、語音和圖像標注任務進行講解與訓練,輔助學習者快速完成系統(tǒng)化學習,進行標注實戰(zhàn)工作。本書對文本的事件標注和關系標注、語音的采集和質檢、圖像的
隨著“十四五”規(guī)劃綱要中提出“協(xié)同發(fā)展云服務與邊緣計算服務”的觀點,邊云智能已成為未來發(fā)展的重要趨勢。本書依托于政策大背景,旨在向讀者介紹邊云智能的基礎知識和應用。書中分為四個篇章,第一篇章介紹了邊云架構的骨架和基礎概念,第二篇章介紹了人工智能算法和深度學習模型,第三篇章介紹了云端決策算法和邊緣端輕量化算法,第四篇章介
本書是智能CMOS圖像傳感器入門經(jīng)典,深入淺出地介紹固態(tài)圖像傳感器的原理和像素結構,詳細闡述各種新型智能CMOS圖像傳感器的架構和設計方法,簡要介紹在信息通信技術(ICT)、化學、生物學以及醫(yī)學等領域的智能應用實例。附錄提供有關常數(shù)、照度、MOSFET特性和光學分辨率的一系列信息,包括智能材料、智能成像和應用的擴展。本
本書系統(tǒng)講述ApacheSpark/PySpark大數(shù)據(jù)計算平臺的原理,以及如果將ApachePySpark應用于大數(shù)據(jù)的實時流處理、批處理等各個場景。通過原理深入學習和實踐示例、案例的學習應用,使讀者了解并掌握ApacheSpark/PySpark的基本原理和技能,接近理論與實踐的距離。全書共分為8章,主要內容包括:
本書是一本全面介紹數(shù)據(jù)挖掘基本原理、核心算法以及典型應用方法的專業(yè)書籍。第4版在前三版的基礎上,對數(shù)據(jù)挖掘的方法論和知識點進行了重新歸納,按照基礎篇、提高篇和應用篇進行設計。從方法論上說,數(shù)據(jù)挖掘是一個方法和原理逐步演變的過程。首先,最基礎的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有“關聯(lián)規(guī)則”“分類”“聚類”,它們是數(shù)據(jù)挖掘的靈魂和基礎,因
數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟的血液、知識經(jīng)濟的基石,是企業(yè)的戰(zhàn)略性資源。將數(shù)據(jù)轉化為可被企業(yè)直接使用的有價值的資產(chǎn),即“數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”,已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化轉型的重要目標。本書闡明了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的意義,圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認、登記、質量評估、價值評估、入表,數(shù)據(jù)高效流通及價格發(fā)現(xiàn)等方面,系統(tǒng)闡述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的理論和實踐問題。本書可以幫助讀者
本書共9章,采用總分總結構,首先整體介紹什么是畫像平臺,然后分模塊詳細介紹畫像平臺的實現(xiàn)方案,最后從實踐的角度介紹如何構建和使用畫像平臺。各章詳細內容介紹如下。第1章的重點是了解畫像平臺。第2章描述畫像平臺的主要功能、技術架構和數(shù)據(jù)模型。第3-6章分別介紹了畫像平臺的四種主要功能(標簽生產(chǎn)、標簽服務、分群功能、畫像分析