本書重點介紹收集、分析和解釋數據所需的關鍵技能,以及成為優(yōu)秀數據科學家的基本原則,特別強調分析數據時什么是真正重要的內容。本書從底層邏輯出發(fā),由淺入深地介紹了數據科學的概念、所需的數學基礎、數據的整理清洗方法、數據分析方法(包括統(tǒng)計分析、可視化、數學模型、線性回歸、logistic回歸、機器學習算法等)以及學習大數據分

本書從計算機控制系統(tǒng)的信號轉換開始，詳細闡述了計算機控制系統(tǒng)的建模、性能分析、控制器設計及控制系統(tǒng)仿真與實現的理論、方法和實用技術。

本書簡要闡述了數據治理的基本概念及相關理論，側重于數據質量管理和數據集成兩方面，介紹相關基本理論的同時，詳細描述了自主研發(fā)的數據質量管理系統(tǒng)和多源數據匯集處理系統(tǒng)�；�于這些數據治理軟件，結合具體的實際案例，詳細描述了數據質量管理與數據集成的典型功能。本書案例內容豐富，步驟翔實具體，有助于讀者在理解數據質量管理和數據集成

本書只需要讀者對物理和數學有基本的知識，內容涵蓋：機器人學概論、工業(yè)機器人機構的基本特征；、機器人機構幾何模型、機器人的運動學和動力學、機器人傳感器和機器人軌跡規(guī)劃、機器人視覺、執(zhí)行器軌跡或力的基本控制方案；帶有進給裝置和機器人抓手的機器人工作單元。第二版在上一版的基礎上擴展了新主題：協作機器人、移動機器人和類人機器人

本書內容按照數學知識的由淺入深分成了四個部分。基本分析部分介紹了非線性系統(tǒng)的基本概念和基本分析方法；反饋系統(tǒng)分析部分介紹了輸入輸出穩(wěn)定性、無源性和反饋系統(tǒng)的頻域分析；現代分析部分介紹了現代穩(wěn)定性分析的基本概念、擾動系統(tǒng)的穩(wěn)定性、擾動理論和平均化以及奇異擾動理論；非線性反饋控制部分介紹了反饋控制的基本概念的反饋線性化，并

本書分為智能機器人基礎、智能機器人技能傳遞、智能機器人人機協作三部分，涵蓋機器人學基礎、控制基礎、視覺測量、策略表達、模仿學習、基于時間索引的協作框架、多模態(tài)感知與手勢意圖識別等內容。

本書系統(tǒng)梳理總結ApacheHadoop大數據相關技術，介紹大數據存儲、并行計算、數據處理等內容，幫助讀者形成對大數據知識體系及其應用領域的輪廓性認識，為讀者在大數據領域進行更深入的學習和研究奠定基礎、指明方向。

本書首先對工業(yè)機器人進行了介紹，包括其基礎知識、安裝及基本操作；其次對工業(yè)機器人整機性能和關鍵零部件性能的檢測試驗及實施進行了講解；最后對試驗記錄及質量記錄的要求進行了介紹。

本書介紹了工業(yè)機器人產品整機性能和關鍵零部件性能的檢測方法開發(fā)。全書共6章，介紹了工業(yè)機器人基礎知識及其安全作業(yè)要求，工業(yè)機器人整機性能和關鍵零部件性能的檢測方法開發(fā)，試驗記錄和試驗報告的要求，質量管理的要求。

本書共9章，介紹了工業(yè)機器人基礎知識及其安全作業(yè)，工業(yè)機器人標準，工業(yè)機器人整機和關鍵零部件的質量要求與檢測方法，測量不確定度的評定，工業(yè)機器人機械安全評估，試驗記錄與試驗報告，質量管理等內容。