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本书以数据挖掘项目的完整开发流程为主线,系统地介绍了数据挖掘生命周期的各个环节,深入剖析了其中涉及的核心概念、关键技术和方法论体系。针对数据挖掘的基础算法部分,本书通过理论阐述、实例演示和深入讨论相结合的方式,全面展现了算法的本质内涵,帮助读者实现从认知到掌握的进阶学习。在内容架构上,本书完整覆盖了数据挖掘的理论体系、
本书基于业务场景设计了搭建Hadoop大数据开发平台,从网络爬取电商产品信息并保存到HDFS,企业数据采集与迁移,基于MapReduce的影评数据分析,HBase用户行为分析,存储、管理城市气象数据,基于Spark分析线上订单数据,以及Hadoop大数据平台运维8个项目,全面覆盖Hadoop生态系统的部署、运维以及数据
本书内容紧密对接装备制造相关岗位能力要求,主要针对当前典型产线装备的设计、安装与调试技术技能,介绍智能制造产线涉及典型装备的功能特点、机械安装与调试、控制程序设计、数字孪生虚拟调试和实体调试等工作内容的实施方法和项目化实践。装备制造过程充分融合数字化、信息化、智能化技术,结合人工智能和物联网技术,是大势所趋。数字孪生技
本书详细讲解了智能生产线从设备建模到虚拟仿真,再到虚拟调试的全过程的相关理论知识和技能操作方法。全书共有6个项目,项目1主要基于西门子机电一体化概念设计(NXMCD)认识装备虚拟调试;项目2介绍了原料库的工艺仿真;项目3介绍了装备内部的信号控制仿真;项目4介绍了装备软件的在环虚拟调试;项目5介绍了包装工作站的工艺仿真;
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本书系统、全面地介绍了大数据与Hadoop的基本概念、Hadoop安装与配置、Hadoop核心组件应用、Hadoop生态系统探索、大数据优化和维护等知识。通过学习本书,读者可以更好地理解Hadoop大数据平台部署与运维的具体实施方法与基本操作技巧。本书既可以作为培养大数据应用型人才的教材,又适用于大数据初学者和对大数据
《大数据与人工智能导论》紧密结合人工智能时代的发展要求,针对不同学科专业人才培养对新一代信息技术知识的迫切需求,精选相关核心内容编写而成。以“数据”和“服务”为主线,以“数据驱动”和“知识驱动”为核心,以大数据与人工智能技术和方法及其应用为内容主体,体现大数据与人工智能所要求的数据(算料)、算法、算力、知识等要素的融合
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