本書(shū)比較全面地介紹云數(shù)據(jù)管理中多維索引與復(fù)雜查詢、云環(huán)境下針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的多維索引技術(shù)、可擴(kuò)展的空間關(guān)鍵字查詢、基于MapReduce的概率集合相似性連接查詢、大規(guī)模高維向量相似性連接查詢、Top-k相似性連接查詢、基于隨機(jī)映射的相似性連接查詢、相似性連接查詢其他問(wèn)題、大數(shù)據(jù)復(fù)雜查詢面臨的挑戰(zhàn)等內(nèi)容。力求向讀者系統(tǒng)展示

本書(shū)從Excel處理大型數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)開(kāi)始講起，逐步講解了Excel和PowerBI中的PowerQuery組件，并重點(diǎn)介紹了PowerQuery的底層M語(yǔ)言的應(yīng)用知識(shí)。 本書(shū)分為10章，主要講解了PowerQuery的入門(mén)知識(shí)和數(shù)據(jù)集成、PowerQuery的M語(yǔ)法規(guī)則系列知識(shí)，針對(duì)PowerQuery如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗

內(nèi)容提要本書(shū)講解了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí)、MySQL編程技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維技術(shù)，本書(shū)突出實(shí)用性和可操作性，以面向工作過(guò)程的教學(xué)方法為導(dǎo)向，合理安排相關(guān)知識(shí)點(diǎn)和技能點(diǎn)。全書(shū)分為三篇，【基礎(chǔ)篇】先以兩個(gè)簡(jiǎn)單的案例帶領(lǐng)讀者入門(mén)，然后通過(guò)第三個(gè)案例深入講解關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的原理、設(shè)計(jì)、實(shí)施，以及數(shù)據(jù)操縱和數(shù)據(jù)查詢�！咎岣咂�】以一個(gè)

信息時(shí)代，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用無(wú)處不在。手機(jī)中“淘寶”“抖音”的商品推送、短視頻內(nèi)容推送背后，是大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像及推薦算法；道路上的“一路綠燈”背后，是智能交通——交通管理部門(mén)分析、調(diào)整交通情況；新冠肺炎疫情不漏一人的流調(diào)背后，是智慧“戰(zhàn)疫”——有關(guān)部門(mén)以“大數(shù)據(jù)+網(wǎng)格化”的方式識(shí)別和挖掘目標(biāo)人群遷徙軌跡；智慧電廠“一鍵啟停、無(wú)

本書(shū)是“高級(jí)人工智能人才培養(yǎng)叢書(shū)”中的一本，首先介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和發(fā)展歷史，并在此基礎(chǔ)上提出了深度學(xué)習(xí)——它本質(zhì)上是近幾年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)催生的產(chǎn)物。本書(shū)共12章，其中，第1～7章為機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單模型、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)和聚類(lèi)；第8～12章為深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，由感知機(jī)與

本書(shū)是主教材配套的上機(jī)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)與習(xí)題解答。全書(shū)共分為9章內(nèi)容，與主教材中的每一章均對(duì)應(yīng)（即第1章為緒論，第2章為線性表，第3章為棧、隊(duì)列和遞歸，第4章為串、數(shù)組和廣義表，第5章為樹(shù)、二叉樹(shù)和森林，第6章為圖，第7章為查找，第8章為內(nèi)排序，第9章為外排序），每章均包括基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)、綜合實(shí)驗(yàn)、習(xí)題解答，三部分內(nèi)容。此外，附錄中

人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，這項(xiàng)技術(shù)正在改變?nèi)祟?lèi)的認(rèn)知和行為習(xí)慣，也對(duì)很多領(lǐng)域和行業(yè)造成了影響。本書(shū)共3篇，認(rèn)知篇介紹了人工智能的理論知識(shí)與發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合；價(jià)值篇主要講述了人工智能的價(jià)值，分析其為生活、社會(huì)、商業(yè)、醫(yī)療帶來(lái)的變革；場(chǎng)景篇從服務(wù)場(chǎng)景、工作場(chǎng)景、教育場(chǎng)景、營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景入手

本書(shū)主要講解Hadoop的分布式文件系統(tǒng)、MapReduce編程模型和Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。全書(shū)共12章,具體包括大數(shù)據(jù)概述、Hadoop大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架、HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、Spark概述、基于Scala的Spark編程、Windows環(huán)境下Spark綜

近年來(lái)，基礎(chǔ)軟件的發(fā)展越來(lái)越受到重視，越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)從業(yè)者對(duì)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)的知識(shí)產(chǎn)生了強(qiáng)烈的需求。 本書(shū)既介紹了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展史，又介紹了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)涵，同時(shí)還介紹了一系列主流的商業(yè)化產(chǎn)品及其架構(gòu)，并對(duì)前沿技術(shù)進(jìn)行了討論分析，給出作者自己的見(jiàn)解和洞察。本書(shū)內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)庫(kù)與大數(shù)據(jù)的誕生、

本書(shū)是腦-機(jī)接口（BCI）的經(jīng)典著作，旨在縮小BCI研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距，推動(dòng)BCI技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，走向?qū)嶋H應(yīng)用。主要介紹和論述實(shí)用化BCI傳感器及其信號(hào)處理，實(shí)用化BCI的設(shè)備、應(yīng)用及用戶群體，BCI實(shí)際應(yīng)用接口和環(huán)境，實(shí)用化BCI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中新出現(xiàn)的問(wèn)題。