魯棒預(yù)測(cè)控制是在預(yù)測(cè)控制的基礎(chǔ)上考慮到實(shí)際系統(tǒng)存在著模型不精確或者參數(shù)時(shí)變、未知擾動(dòng)等各種不確定性而發(fā)展起來的先進(jìn)控制技術(shù)。如何在魯棒預(yù)測(cè)控制的基礎(chǔ)上有效處理時(shí)變時(shí)滯對(duì)系統(tǒng)的影響成為工業(yè)過程控制亟待解決的問題。本書針對(duì)具有時(shí)變時(shí)滯的工業(yè)過程可能存在參數(shù)時(shí)變、強(qiáng)干擾、執(zhí)行器故障、非線性、多階段切換、時(shí)變跟蹤軌跡等問題，重

本書從需求規(guī)劃、需求實(shí)現(xiàn)到可視化展示等，遵循項(xiàng)目開發(fā)的主要流程，全景介紹了電商行業(yè)Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的搭建過程。在整個(gè)項(xiàng)目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實(shí)現(xiàn)的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫相關(guān)的理論知識(shí)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的概念介紹、電商業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫理論介紹和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫建模等。最核

本書全面介紹了SparkSQL語言如何建表、導(dǎo)入數(shù)據(jù)、查詢分析數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及如何使用函數(shù)處理數(shù)值、字符串、時(shí)間日期等常用數(shù)據(jù)元素，讓學(xué)生能夠在單機(jī)上學(xué)習(xí)企業(yè)分布式集群環(huán)境中的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方法。本書還介紹了如何用Scala語言編寫數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，并編譯成可以提交到分布式集群上執(zhí)行的程序。本書旨在幫助學(xué)員入門，想進(jìn)一

通過完成書本中的實(shí)踐內(nèi)容及課后練習(xí)，學(xué)生能夠深度理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop、HDFS、MapReduce的運(yùn)行原理，并能從實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境出發(fā)，將知識(shí)點(diǎn)與業(yè)務(wù)結(jié)合，提高實(shí)戰(zhàn)開發(fā)能力。本書共分為八章，主要介紹了大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)下的HDFS、MapReduce、Hbase的使用特點(diǎn)和使用方法。前四章主要介紹平臺(tái)架構(gòu)的核心

本書內(nèi)容包括Hadoop概述、Hadoop的安裝與配置管理、HDFS技術(shù)、YARN技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、海量數(shù)據(jù)庫技術(shù)HBase、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)HIVE、Hadoop實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)等。

本書是面向高等學(xué)校自動(dòng)控制相關(guān)專業(yè)復(fù)變函數(shù)課程的教材，是作者基于一線教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，積極進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法創(chuàng)新的結(jié)果。本書的目的在于為自動(dòng)控制相關(guān)專業(yè)的同學(xué)提供一本與專業(yè)知識(shí)密切結(jié)合的復(fù)變函數(shù)教材。本書在涵蓋復(fù)變函數(shù)課程的主要核心知識(shí)點(diǎn)的同時(shí)介紹復(fù)變函數(shù)與自動(dòng)控制的關(guān)聯(lián)關(guān)系與具體應(yīng)用。本書共分為六章，分別介紹復(fù)數(shù)和復(fù)變函

本書對(duì)數(shù)據(jù)定價(jià)策略與優(yōu)化進(jìn)行較為深入的研究，針對(duì)現(xiàn)有研究的薄弱之處，分別針對(duì)考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)規(guī)模的數(shù)據(jù)定價(jià)策略，數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與定價(jià)策略，面向閉環(huán)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)定價(jià)策略和客戶隱私感知、激勵(lì)與數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈定價(jià)策略等問題進(jìn)行研究。

"本書為項(xiàng)目式、任務(wù)式教材。以三個(gè)具體的項(xiàng)目為載體，每個(gè)項(xiàng)目分若干個(gè)任務(wù)。分別為：滑倉(cāng)系統(tǒng)概念設(shè)計(jì)與虛擬調(diào)試、加蓋擰蓋單元概念設(shè)計(jì)與虛擬調(diào)試、檢測(cè)分揀單元概念設(shè)計(jì)與虛擬調(diào)試。第一個(gè)項(xiàng)目以基本知識(shí)的學(xué)習(xí)與應(yīng)用為目的，讀者通過該項(xiàng)目的學(xué)習(xí)與實(shí)踐初步掌握概念設(shè)計(jì)與虛擬調(diào)試的基本技能；第二個(gè)項(xiàng)目、第三個(gè)項(xiàng)目以全國(guó)職業(yè)院校技能大

要想在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域取得成功，你需要精通數(shù)學(xué)。但不僅僅是數(shù)學(xué)。這本指南提供了一個(gè)清晰的、簡(jiǎn)單的答案，你需要了解，包括概率、統(tǒng)計(jì)、假設(shè)測(cè)試、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和微積分的知識(shí)。使用Python代碼的實(shí)際示例將幫助您了解數(shù)學(xué)如何應(yīng)用于您將要做的工作，在將概念連接到機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用程序時(shí)，提供了對(duì)概念在底層如何工作的清晰理解。你會(huì)

本書面向Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過大量實(shí)例，循序漸進(jìn)地介紹了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)常用組件的安裝及使用方法。 全書共15個(gè)項(xiàng)目，主要內(nèi)容包括：在虛擬機(jī)中安裝CentOS7、安裝Hadoop偽分布、配置平臺(tái)基礎(chǔ)環(huán)境、搭建Zookeeper分布式集群、搭建HDFS分布式集群、搭建YARN分布式集群、Hadoop分布式計(jì)算