本书主要讲解Hadoop的分布式文件系统、MapReduce编程模型和Spark大数据处理技术。全书共12章,具体包括大数据概述、Hadoop大数据处理架构、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、HBase分布式数据库、Spark概述、基于Scala的Spark编程、Windows环境下Spark综

本书以项目案例为导向，贯穿讲解一个大数据的实战项目：广电大数据用户画像。全书共8章，具体内容包括大数据项目概述、Hadoop生态组件基础、广电大数据用户画像需求分析、广电大数据用户画像数据采集与预处理、广电大数据用户画像实时统计订单信息、广电大数据用户画像用户标签计算与可视化、广电大数据用户画像任务调度实现、基于Tip

本书的主要内容包括初识工业机器人、机器人学基础、工业机器人机械结构、工业机器人驱动系统、工业机器人感知系统、工业机器人控制系统、工业机器人编程，以及工业机器人典型应用。通过学习本书，学生可以看懂工业机器人的相关技术资料，能运用所学知识分析和解决典型工业机器人的一般性问题。本书着重培养学生应用工业机器人相关基础知识的能力

本书紧密结合教学及科研工作实践，内容包括MATLAB/Simulink基础知识、控制系统数学模型、时域分析法、根轨迹分析与设计、频域分析与设计、状态空间分析与设计、离散控制系统、控制系统PID控制器设计、非线性系统分析等。每章利用实例来帮助读者理解MATLAB/Simulink在控制系统仿真中的应用。全书内容由浅入深、

本书由浅入深地介绍了Hadoop技术生态的重要组件，让读者能够系统地了解大数据相关技术。第1章主要从整体上介绍了Hadoop大数据技术，并搭建Hadoop运行环境。第2～5章着重介绍了Hadoop核心技术，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop资源管理系统（YARN）、Hadoop分布式计算框架（Ma

本书是面向智能制造工程技术人员新职业，结合培养复合型高技术技能人才的实践教学特点，并融入编者十余载对工业（焊接）机器人应用的实践总结及教学经验编写的。全书共分为八个项目，包含探寻工业机器人的庐山真面目、揭开焊接机器人的神秘面纱、初识焊接机器人的任务编程、焊接机器人工具坐标系的设置、焊接机器人的直线轨迹编程、焊接机器人的

全书共20章,第1-9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、HadoopMapReduce解析、Spark解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识,第10-20章为大数据技术和机器学习技术相结合的一些案例。

"本书聚焦于Hadoop、Spark、Flink等面向数据密集型应用的分布式计算系统，将原理、架构、编程的知识进行有机结合，统一从设计思想、体系架构、工作原理、容错机制和编程示例5个维度进行剖析。本书注重通过横向比较阐释该类系统设计的共性原理，帮助读者形成完整、统一的知识体系。本书概述了分布式计算系统（第1章），根据应

本书主要介绍了大数据的基本概念、原理、方法和技术。全书共分11章，第1章介绍大数据的基本概念；第2章介绍大数据系统生态；第3、4章分别论述大数据存储与管理技术、大数据计算与处理技术；第5、6、7、8章介绍大数据获取技术、大数据预处理技术、大数据分析技术、可视化展现技术；第9、10、11章介绍了3个典型案例。全书坚持系统

"本书围绕工业机器人的相关基础理论及基本应用知识等内容进行了详细的讲解。全书分为8章，内容包括认识工业机器人、机构与驱动、运动学与动力学、传感与感知、末端执行器、工业机器人控制系统、工业机器人语言与编程、工业机器人的工业应用等内容，每章之后附有思考与练习题。本套教材实现了互联网与传统教育的融合，采用“纸质教材+数字课程