《大數(shù)據(jù)百科術(shù)語辭典》漢外對照系列叢書是全球首套系統(tǒng)研究大數(shù)據(jù)術(shù)語的多語種智能化專業(yè)辭典。本叢書對大數(shù)據(jù)知識體系進行了全面梳理，提出了九個方面的術(shù)語架構(gòu)，形成了統(tǒng)一規(guī)范、符合國際通用規(guī)則的多語種學術(shù)話語體系；叢書系統(tǒng)性提供漢語與其他二十個語種的術(shù)語規(guī)范表述，以中外文對照的形式展示；叢書開創(chuàng)性融入知識圖譜、有聲點讀、平臺
Hadoop是當前熱門的大數(shù)據(jù)處理與分析平臺�！禜adoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)項目化教程》將大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)內(nèi)容劃分為8個項目，分別是大數(shù)據(jù)時代、Hadoop基礎(chǔ)環(huán)境、Hadoop環(huán)境搭建、分布式存儲HDFS、MapReduce分布式編程、Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive、Hadoop數(shù)據(jù)庫HBas、協(xié)調(diào)系統(tǒng)Zookeeper，
本書主要講述如何將計算機技術(shù)、數(shù)字仿真技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)及自動控制理論知識應(yīng)用于實際工業(yè)過程控制系統(tǒng)，以及在實際應(yīng)用中需要考慮哪些具體理論與工程實際問題。本書全面地論述了過程控制系統(tǒng)的要求、組成、性能指標和發(fā)展；工業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)學模型的一般表示形式和建模方法；控制系統(tǒng)常用儀器儀表的選型和應(yīng)用；控制器的調(diào)節(jié)規(guī)律、選型與參數(shù)
本書圍繞新基建的云計算、大數(shù)據(jù)及人工智能進行介紹，分為以下五個部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)的概念與特點，以及典型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景；第二部分介紹目前云計算中的一個重要的研究與應(yīng)用領(lǐng)域—容器云，包含應(yīng)用容器引擎Docker與容器編排工具Kubernetes；第三部分是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的重點，包含Hadoop、
本書介紹仿腦操作特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制設(shè)計方法及其在機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用。全書共5章。第1章為緒論。第2章介紹受操作性條件反射啟發(fā)的仿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制。第3章介紹伴有局權(quán)值學習及FNSG策略的神經(jīng)自適應(yīng)控制，同時也給出其應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的算法仿真實例。第4章介紹基于多內(nèi)涵自調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿生智能控制。第5章介紹了基于仿生神經(jīng)網(wǎng)
本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統(tǒng)HDFS，內(nèi)容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應(yīng)用管理和資源調(diào)度這兩個方面介紹一個通用
Zabbix是一個開源監(jiān)控系統(tǒng)，在我國各類信息技術(shù)企業(yè)和金融企業(yè)中被廣泛應(yīng)用。本書主要從源碼和功能兩個角度，分析Zabbix監(jiān)控系統(tǒng)的底層工作機制。本書首先講述跨進程的總體工作機制，然后按照監(jiān)控數(shù)據(jù)的處理流程依次講解Zabbix服務(wù)器端和Zabbix客戶端各類進程的內(nèi)部工作機制，最后講述ZabbixWeb應(yīng)用的工作機制
本書系統(tǒng)地介紹了一套面向工業(yè)過程控制工程的辨識建模和控制系統(tǒng)設(shè)計方法及應(yīng)用技術(shù),主要基于第一作者和合作者們關(guān)于工業(yè)過程辨識建模和控制方面的成果整理而形成,并且匯編了一些必要的基礎(chǔ)知識,以便讀者從零開始學習并最終掌握這套工程技術(shù)理論與應(yīng)用方法。本書分兩部分:第一部分針對過程控制工程領(lǐng)域中,按照階躍響應(yīng)特性劃分的對象類型,
本書從數(shù)據(jù)倉庫的方法論入手，為讀者系統(tǒng)而又全面地介紹敏捷數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工具：ADW、OAC，內(nèi)容涵蓋OracleADW的技術(shù)特征、數(shù)據(jù)加載及應(yīng)用開發(fā)等部分；在OAC方面，深入地介紹了OAC的技術(shù)與強大的功能，同時也加入了諸多的高級主題。另外，本書的第4部分介紹了其他相關(guān)知識。本書內(nèi)容在保證深度的基礎(chǔ)上兼顧了技術(shù)的廣度，
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(shù)的相關(guān)知識。全書共10章，前9章主要講解Hadoop基礎(chǔ)，內(nèi)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(jié)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(shè)，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(guān)關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)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(yīng)用，并在推廣應(yīng)用的基礎(chǔ)上形成系列標準規(guī)范。
數(shù)據(jù)是信息時代和信息經(jīng)濟的血脈。如何利用市場機制來合理有效地配置數(shù)據(jù)這一未來經(jīng)濟重要的生產(chǎn)要素，是全世界全社會都應(yīng)該高度關(guān)注的話題。本書深刻剖析了數(shù)據(jù)市場的復雜性和特殊性，直擊數(shù)據(jù)市場基礎(chǔ)性制度建設(shè)，為數(shù)字經(jīng)濟時代的數(shù)據(jù)治理提供了重要的政策參考。
隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展，先進控制技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用，已經(jīng)成為當前控制領(lǐng)域的研究熱點，以及解決復雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進控制技術(shù)的主要分支及其在科研及工程中的應(yīng)用，主要內(nèi)容包括**控制、迭代學習控制、重復控制、模型預測控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，分別介紹其原
本書在全面梳理科學數(shù)據(jù)相關(guān)概念和理論的基礎(chǔ)上，聚焦在科學數(shù)據(jù)管理的生命周期理論模型和應(yīng)用框架、科學數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可信評估和功能開發(fā)，以及科學數(shù)據(jù)管理服務(wù)評估和可持續(xù)發(fā)展機制三個方面，并將理論研究應(yīng)用于實踐成果，致力于開發(fā)科學數(shù)據(jù)知識庫原型系統(tǒng)，構(gòu)建本地**實踐和設(shè)計專業(yè)課程體系，加快數(shù)據(jù)管理專業(yè)培訓體系的落地實踐，豐富對
本書以基礎(chǔ)、模型及應(yīng)用為主線,介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典模型以及相關(guān)應(yīng)用.內(nèi)容包括非負矩陣分解、張量分解、深度學習、寬度學習的經(jīng)典模型與學習方法,以及作者對相關(guān)模型的擴展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據(jù)預測、信息級聯(lián)預測及蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測中的應(yīng)用研究.本書內(nèi)容全面,深入淺出,既詳細介紹了基本概念、思想和算法,也提供了
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