本书系统地阐述了几种市场占有率较高的工业控制网络技术的通信协议、技术特点、硬件实现以及系统设计等内容，旨在介绍工业控制网络技术及应用。全书共分为6 章，第1 章主要介绍了工业控制网络的概念、研究意义及发展现状。第2 ～ 5 章详细介绍了当今已经具有极大市场占有率和良好应用前景的四种主流工业控制网络技术： PROFIBUS 控制网络、Modbus 控制网络、CAN 控制网络、DeviceNet 控制网络。第6 章简要介绍了其他几种工业控制网络技术，工业以太网：Ethernet/IP、EtherCA

本书通过文字叙述，实例、图表及程序，介绍了数控加工手工编程指令、编程方法和应用。为了适应数控技术的发展，对五轴数控加工技术，自动编程的方法和流程进行了详细地介绍。全书每章都附有习题，有助于读者加深对本书内容的理解并检验学习效果。本书内容丰富，条理清晰，重点突出，详略得当，注重理论与实践的结合，着重于工程应用，方便课堂教学和自主学习。本书可作为高等院校机械类专业的教材，也可作为数控加工行业的工程技术人员，高级技术工人的培训和技术参考书。

本书从变频器使用者的角度出发，从理论到实践，由浅入深地阐述了伺服电动机调速的原理、变频调速的基础知识、常用电力电子器件的选用、变频器的结构和工作原理、电动机变频调速的机械特性、变频器的控制方式以及变频器改变频率和电压的方法等。具体操作部分重点阐述了变频器的安装、运行、参数设置、调试、维护以及优化设置等。本书第1～8章内容主要包括直流伺服控制系统、交流伺服控制系统、电气传动基础知识、变频器的工作原理与控制方式、变频器改变频率和电压的方法、变频器的基本操作以及变频器的优化特性设置、变频器的选择与维护

本书是高等职业教育大数据技术与应用系列教材中的一册，讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要任务，包括大数据生态圈、Hadoop环境搭建与运维、Hive环境搭建与基本操作、HBase环境搭建与运维、Hadoop常用组件安装等内容。本书内容详尽充实，针对每个知识点都配有相应的实验用于验证和巩固，在基础理论知识上增加了运维大数据平台实践应用知识，重点介绍了大数据系统的运维实操技能，对于培养应用型大数据平台运维人才有着很强的指导性。

本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍样本数据处理的基础知识，力求培养读者使用Python语言及Kettle软件进行数据处理的能力。全书内容分别为数据预处理概述、Kettle工具的初步使用、数据的导入与导出、数据清洗、数据标注、Kettle作业设计、基于Kettle构建数据仓库、基于Python的数据导入与导出、基于Python的数据整理。 本书作为人工智能学科相关的样本数据处理技术的入门教材，目的不在于是覆盖样本数据处理技术的所有知识点，而是介绍样本数据处理的主要应用，使读者了

《数据安全与治理》密切结合我国大数据产业、数据安全产业的特点，全面系统地介绍了数据安全与治理的内涵、特点、方法、原理与技术。全书分为10章。其中，第1章介绍了数据安全与治理的基本概念，第5、6、7、9章介绍了数据安全的相关技术(含数据加密、数据脱敏、数据资产保护、数据审计)，第3、4章介绍了数据治理的相关技术(含数据质量管控、数据采集)，第2、8、10章介绍了数据安全治理的相关技术(含数据分类分级、数据资产交易、数据司法存证)。
《数据安全与治理》在每章末均配置了复习题，在全书最后附有模拟

《大数据算法设计与分析》以大数据为背景，以求解大数据计算问题的计算方法（即亚线性时间计算方法、压缩计算方法、抽样计算方法、增量式计算方法、分布式并行计算方法）为主线，系统地介绍大数据计算问题求解算法的设计与分析的理论与方法，主要包括: 大数据计算问题的复杂性分类、大数据计算问题的亚线性时间求解算法的设计与分析方法、基于抽样的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、基于数据压缩的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的增量式求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的分布式

本书按照大数据开发流程，系统介绍了大数据项目开发时所需的环境搭建技术，包括环境搭建准备、协调组件与核心组件配置、数据存储组件配置、数据处理组件配置、数据分析组件配置以及其他组件配置，并通过实际操作案例详细直观地介绍了具体实现过程。本书通俗易懂、结构清晰，内容层层递进，理论与实践相结合，通过大量实战案例，引导读者逐步深入学习，从而全面掌握大数据环境搭建的相关技术。
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本书详细介绍了大数据技术中的Hadoop 集群部署、MapReduce、Hive和HBase 等的基本知识和应用，本书采用了大量案例，可以更好地帮助读者学习和理解大数据的核心技术。
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本书围绕Linux 操作系统和Hadoop 集群部署，按照初学者的思维习惯，循序渐进地

随着云计算、大数据、物联网、人工智能和区块链等IT 技术的发展与应用，信息技术不断驱动社会生产方式的变革，人类进入机器智能时代。近年来，大数据处理技术已经广泛地渗透到各行各业，大数据分析与应用的教学工作也逐渐成为高校中的重中之重，这是大数据时代下的必然趋势。
本书从实际应用出发，结合具体案例及应用场景，深入浅出地介绍大数据处理预备知识、Python 技术基础、大数据处理常用模块、大数据采集技术、大数据处理算法以及文本挖掘与应用等。从环境搭建到数据采集可视化，从数据预处理到特征选择与模型训练