Hadoop是目前比較流行的大數(shù)據(jù)框架之一，可使用簡單的高級編程模型實現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集的分布式存儲和處理。 本書以Hadoop的概念、集群搭建、核心組件、實戰(zhàn)案例等為主線，較為全面地介紹了Hadoop大數(shù)據(jù)存儲及處理技術的相關知識。全書共10章，前9章主要講解Hadoop基礎，內容包括初識Hadoop、Hadoop的安裝與

本書以跨域多維大數(shù)據(jù)為主題，提出跨域多維大數(shù)據(jù)管理的系列模型和方法。結合跨域多維大數(shù)據(jù)在珠海市橫琴新區(qū)的發(fā)展與建設，對跨域多維大數(shù)據(jù)的基本概念、主要特征、發(fā)展策略進行概括，探討跨域多維大數(shù)據(jù)管理相關關鍵技術，構建跨域多維大數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)管理平臺，實踐跨域多維大數(shù)據(jù)應用，并在推廣應用的基礎上形成系列標準規(guī)范。

《人工智能導論》作為大學通識課程教材，共設計了九章內容。第一章介紹了人工智能的含義、發(fā)展歷程和應用。第二章至第七章分別介紹機器學習、人工神經網絡與深度學習、智能語音、計算機視覺、專家系統(tǒng)等人工智能重點技術領域的相關知識。第八章列舉了人工智能在醫(yī)療、交通、工業(yè)、家居等多方面的應用。第九章討論了人工智能的未來發(fā)展趨勢。本書

本書是高校計算機科學與技術、軟件工程、大數(shù)據(jù)科學與技術等專業(yè)的Hadoop相關課程的教材。本書主要內容包括Hadoop基礎知識、Hadoop安裝與配置管理、HDFS技術、MapReduce技術、HadoopI/O操作、HBase技術、ZooKeeper技術、分布式數(shù)據(jù)倉庫技術Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig、Hado

本書共5章，主要介紹基于經典控制理論與現(xiàn)代控制理論的控制器設計基本方法，包括經典控制理論基礎、現(xiàn)代控制理論基礎、直線一級倒立擺控制系統(tǒng)設計實驗以及飛行器控制系統(tǒng)半物理仿真實驗等內容，是學生進行實驗研究的直接參考資料和實驗要求資料。書中附有實驗中可能經常使用的工具軟件的簡要說明。 本書可作為高等學校自動控制類和航空航天

大數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)涵蓋了大數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)的主流內容，完全按照大數(shù)據(jù)可視化的完整流程進行講解，內容包括大數(shù)據(jù)可視化的基本概念、技術和工具，使用集搜客軟件和八爪魚軟件實現(xiàn)網絡大數(shù)據(jù)獲取和運用Excel軟件進行大數(shù)據(jù)預處理，介紹了三種不同可視化工具Tableau、Xcelsius和Python進行大數(shù)據(jù)可視化的基本用法。本書遵

本書共10章，分別討論和介紹了計算機控制系統(tǒng)的結構、組成，系統(tǒng)的描述與分析，控制器的設計與實現(xiàn)，控制計算機的特點，接口技術以及系統(tǒng)的設計與應用，計算機分布式控制系統(tǒng)。

伺服系統(tǒng)是用來精確地跟隨或復現(xiàn)某個過程的反饋控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可使物體的位置、方位、狀態(tài)等的輸出被控制量能夠跟隨輸入目標（或給定值）的變化而變化。本書以伺服系統(tǒng)為對象，在闡述伺服系統(tǒng)原理、電力電子器件和檢測元件等基礎上，從伺服系統(tǒng)發(fā)展的角度出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了步進式伺服系統(tǒng)、直流伺服系統(tǒng)、交流伺服系統(tǒng)等的原理及應用。本書在

意大利學者AlbertoIsidori所著的兩卷本NonlinearControlSystems是非線性控制理論的經典著作，系統(tǒng)地總結了20世紀70年代以來非線性控制理論研究中出現(xiàn)的主要理論和方法，特別強調微分幾何理論在確定性非線性控制系統(tǒng)中的應用。第1卷側重于基礎理論，其中第1章和第2章針對仿射非線性系統(tǒng)，從向量場、

本書研究的靈感來自于近期的強化學習(RL)和信息物理系統(tǒng)(CPS)領域的發(fā)展。RL植根于行為心理學，是機器學習的主要分支之一。不同于其他機器學習算法（如監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習），RL的關鍵特征是其獨特的學習范式，即試錯。與深度神經網絡相結合，深度RL變得如此強大，以至于許多復雜的系統(tǒng)可以被人工智能智能體在超人的水平上自動