本書共分11章，內(nèi)容包括：集群資源調(diào)度的嬗變、面向大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源管理概述、面向大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的異構(gòu)集群集中式資源調(diào)度框架、集中式資源調(diào)度框架的負(fù)載平衡和優(yōu)化等。

本書分七篇，涵蓋15個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目。第一篇為概論篇，主要介紹大數(shù)據(jù)治理的背景、概念、內(nèi)容體系、應(yīng)用等內(nèi)容；第二篇為Python編程基礎(chǔ)篇，主要包括Python編程基礎(chǔ)小程序；第三至六篇分別為數(shù)據(jù)采集篇、數(shù)據(jù)預(yù)處理篇、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析篇、數(shù)據(jù)可視化篇，通過(guò)11個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目系統(tǒng)地培養(yǎng)學(xué)生的大數(shù)據(jù)治理職業(yè)技能；第七篇為綜合實(shí)訓(xùn)篇，以4

本教材從新零售的“人”“貨”“場(chǎng)”三個(gè)層面對(duì)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行闡述，包括7個(gè)項(xiàng)目：認(rèn)知電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析、了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)采集與處理、“人”數(shù)據(jù)分析、“貨”數(shù)據(jù)分析、“場(chǎng)”數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)的管理與輸出。通過(guò)對(duì)本教材的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)采集和處理的工具和方法，能夠使用Excel等數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

反饋控制方法受限于機(jī)械系統(tǒng)諧振頻率和伯德（Bode）積分定理，閉環(huán)帶寬不可能無(wú)限提高，控制精度有限，難以滿足現(xiàn)代精密運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)高產(chǎn)量、高品質(zhì)的性能需求。前饋控制在精密運(yùn)動(dòng)平臺(tái)（如光刻機(jī)硅片臺(tái)、工業(yè)打印機(jī)等）加速運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，可以大幅減少由參考軌跡引起的誤差，縮短調(diào)整時(shí)間，從而增加系統(tǒng)產(chǎn)量；在勻速生產(chǎn)過(guò)程中，可以有效補(bǔ)償外部

本書立足當(dāng)今的數(shù)字時(shí)代發(fā)展特征，運(yùn)用基于系統(tǒng)方法的思想，以獨(dú)特的視角提出了人工智能（AI）和數(shù)字系統(tǒng)工程融合發(fā)展的概覽趨勢(shì)，啟發(fā)人們理解人工智能對(duì)社會(huì)進(jìn)步、工程創(chuàng)新實(shí)踐的預(yù)示性意義。本書研究涉及商業(yè)、工業(yè)、政府、軍隊(duì)甚至學(xué)術(shù)領(lǐng)域等領(lǐng)域中人工智能普適性應(yīng)用的基本范式，響應(yīng)基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的應(yīng)用范式，針對(duì)系統(tǒng)

本書是創(chuàng)新性系統(tǒng)講述數(shù)據(jù)故事化的理論與實(shí)踐的教材，特別注重相關(guān)理論的繼承和創(chuàng)新，不僅吸收全球一流大學(xué)及國(guó)外相關(guān)領(lǐng)域的標(biāo)志性成果及最新進(jìn)展，還充分體現(xiàn)了我國(guó)傳統(tǒng)文化及人才培養(yǎng)的需要及未來(lái)社會(huì)的人才需求，系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)故事化的理論、方法、技術(shù)、工具與代表性實(shí)踐。全書分為三篇：基礎(chǔ)篇主要講解數(shù)據(jù)故事與文學(xué)故事的聯(lián)系及區(qū)別，以及

本書全面系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的基本組成和在工業(yè)控制中的應(yīng)用技術(shù),并結(jié)合實(shí)際深入淺出地介紹了幾種典型的控制系統(tǒng)和控制技術(shù)。全書共8章,主要內(nèi)容包括:計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)概述、開關(guān)量輸入/輸出通道與人機(jī)接口、順序控制與數(shù)字控制、模擬量輸入/輸出通道、PID調(diào)節(jié)器的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)、工業(yè)控制微型計(jì)算機(jī)及

本書主要講解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

本書以項(xiàng)目案例為導(dǎo)向，貫穿講解一個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像。全書共8章，具體內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)項(xiàng)目概述、Hadoop生態(tài)組件基礎(chǔ)、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像需求分析、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)訂單信息、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像用戶標(biāo)簽計(jì)算與可視化、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)、基于Tip

大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)訓(xùn)教程：預(yù)處理、離線分析和實(shí)時(shí)計(jì)算