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本书作为CDA三级认证教材,打破了传统的学院派知识整合模式,从业务应用场景出发来组织内容,旨在更加贴近业务需求,而非单纯罗列算法。经过多年的打磨,本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景,并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习,还结合企业实际需求,解构了机器学习、深度学习的前沿方法
Spark是业界主流的大数据计算框架,拥有强大的分布式计算能力,能够充分利用大量的廉价机器进行大数据的处理工作,同时又具备较高的性能,这使得它在各大互联网企业中有着广泛的应用。本书通过一系列通俗易懂的数据处理实例展开,详细阐述Spark大数据平台与环境搭建、SparkRDD离线数据计算、SparkSQL离线数据处理、S
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本书为了符合学生学习知识的一般规律,以一张控制流程图为切入点,首先介绍了识图方法,之后阐述了自动检测、自动控制、自动联锁报警等过程控制系统,然后分三章介绍了变量检测及仪表、过程控制仪表及计算机控制系统等过程控制工具,最后是控制系统的应用——典型过程单元的控制方案及控制系统的操作。将实验与实践内容单独列为一章,在这一章不
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本书共7章,首先介绍数据科学历史、概念与内涵,统计和机器学习基础知识;然后从数据科学的流程角度,展开讨论数据准备、数据建模与管理、数据计算与处理、数据分析等;最后从数据安全的视角切入数据科学进行相关内容的讲解。附录介绍了Python、MATLAB、R语言等面向数据科学的编程语言,常用的数据分析工具,常用的数据可视化工具
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本书介绍大数据的相关知识,分为大数据概述、大数据与相关技术、大数据采集、大数据存储与管理、大数据分析、大数据可视化、大数据的典型应用等章节。内容包含大数据的基本概念、大数据采集的原理及典型采集框架、大数据存储与管理的原理、主流大数据存储框架、大数据分析原理等。
本书是为满足职业教育教学及人才培养的迫切需求编写而成的。本书共8章,可划分为两大部分,前4章为基础篇,以理论为主,后4章为实战篇,以实践为主,主要内容包括:机器视觉概述、机器视觉硬件系统、图像基础知识、智能相机与康耐视工业机器视觉、EasyBuilder编程与调试、电子表格基础编程、工业机器人与视觉系统集成、工业机器人
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