本书内容按照数学知识的由浅入深分成了四个部分。基本分析部分介绍了非线性系统的基本概念和基本分析方法；反馈系统分析部分介绍了输入输出稳定性、无源性和反馈系统的频域分析；现代分析部分介绍了现代稳定性分析的基本概念、扰动系统的稳定性、扰动理论和平均化以及奇异扰动理论；非线性反馈控制部分介绍了反馈控制的基本概念的反馈线性化，并

本书系统梳理总结ApacheHadoop大数据相关技术，介绍大数据存储、并行计算、数据处理等内容，帮助读者形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为读者在大数据领域进行更深入的学习和研究奠定基础、指明方向。

本书基础理论和案例分析相结合，全面介绍了大数据技术的基础知识，以提升读者对大数据的认知。全书共11章，内容包括大数据概述、大数据时代的思维变革、大数据的采集与存储、数据可视化、支撑大数据的技术、商业大数据、民生大数据、工业大数据、政务大数据、安全大数据和大数据的未来。本书既可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论

数据分析是指用适当的数学方法对收集来的大量数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究及概括总结的过程。数据分析的目的在于把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来。 数据科学是高等学校非计算机专业本科学生必修的一门公共基础课程，

本书沿着时间的轨迹，讲述了物理世界中宇宙和地球的诞生与演变，探讨了生物世界中生命和人类的诞生与进化，讨论了数字世界中科学技术的产生与进步。数据与物质和能量并驾齐驱，构成了人类宇宙的三个基本要素，并以此为基础建立了物理、生物和数字三个各有千秋却密切相连的世界。“三个世界”的概念和框架构成了本书讨论数据智能的基础，为认识、

《数据挖掘原理(第4版)》解释、探索了数据挖掘的主要技术，可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。数据挖掘越来越多地用于商业、科学和其他应用领域，它侧重于分类、关联规则挖掘和聚类。书中对每个主题都进行了清晰的解释，重点是算法而不是数学公式，并通过详细的有效示例加以说明。本书是为没有强数学或统计学背景的读者写的，并详细

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大数据分析与挖掘已经广泛应用于各行各业。本书以项目实践为基础，对大数据分析与挖掘的基础知识进行了介绍，总结了机器学习、大数据分析与挖掘过程、数据分析挖掘框架和库，分析了当前的研究热点与前沿技术。为了增强本书的实用性、提高读者的动手能力，本书结合案例讨论了爬虫与数据处理、Echarts和Python可视化、描述性分析、并

本书以生产过程自动化系统结构为主线，根据新工科人才培养的需要，弱化控制理论的定量分析，着重强调控制理论的定性分析和工程意义，突出自动化仪表控制系统的基本技术，兼顾不同生产工艺过程的特点，较系统地介绍生产过程自动化系统中各类自动化仪表（检测仪表、控制仪表和执行仪器）的结构原理、工作特性、选用方法以及自动控制系统的基本原理

本书是高等职业教育安徽省“十三五”规划教材，安徽省高等学校质量工程省级一流教材建设项目。本书详细介绍了数控原理的基础知识，以FANUC系统为例讲解了数控系统的连接与调试，主要包括数控系统的硬件连接、进给驱动系统、主轴驱动系统、位置检测装置、数控系统中的PLC控制，其他典型数控系统的硬件连接等。本书以项目化教学贯穿，强调