《智能光电感知》一书的几位作者通过多年教学和科研实践经验,基于机器视觉领域中Horn学派思想,分析和论述了智能光电感知的核心思想,介绍了光电成像、图像感知和智能分析的相关理论和方法,具有技术和理论相融合的特点,为学习者进一步开展技术和应用研究提供了重要的基础。本书结构清晰,行文严谨,内容专业性强,是高等院校相关专业本科
本书系统地介绍了国际控制界应用最广的MATLAB语言及其在控制教学与研究中的应用,侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、科学运算问题的MALTAB求解、线性系统的建模和计算机辅助分析、非线性系统的仿真分析、控制系统的计算机辅助设计方法等。
本书是针对应用型本科院校电气工程与自动化类专业编写的。随着电力电子技术、自动检测技术、计算机技术、智能控制技术和网络技术的快速发展,运动控制系统日新月异。本书内容吸收了运动控制系统已在工程上应用得比较成熟的新技术,压缩了直流调速系统的部分内容,突出了交流异步电动机和同步电动机调速系统,并介绍了位置随动系统和数字式运动控
全书分为2篇,即基础篇和实战篇。(1)基础篇从大数据的概念、特点、应用以及大数据平台入手,从而引入与数据挖掘技术相关的大数据技术学习,主要介绍与数据挖掘相关的Hadoop生态系统组件技术与应用,包括了Hadoop、Hive、Zookeeper、HBase、Spark、Flume、Kafka组件内容,并在每一章中通过一个
全书共13章,分两大部分进行全面而系统的介绍, 第一部分从腾讯大数据平台的发展历程和总体架构切入,深入剖析了各项技术原理,阐述了实战过程中的挑战和自研核心技术的设计思想,覆盖了大数据接入、计算、存储、分析、调度等大量技术组件。 第二部分主要介绍了腾讯在数据治理、数据应用、机器学习和平台运营方面的建设经验,并对腾讯大数据
本书主要采用理论学习与实践操作并重、上层应用与底层原理相结合的方式讲解数据分析师需要掌握的数据分析基础知识,包括基础理论、关联规则分析、回归分析、分类分析、聚类分析、集成学习、自然语言处理、图像处理和深度学习。每章内容从7个方面展开讲解:包括应用场景、算法原理、核心术语、Python编程实践、重点与难点解读、习题和主要
数据科学基础
本书主要面向从事数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及数据应用系统监控、管理、资源协调等相关工作的人员。其中,大数据应用部分介绍了云计算基础架构(包括公有云和私有云架构)、数据应用的典型业务流程(包括数据采集、预处理、存储和处理、挖掘等方面)以及各种行业数据场景应用;数据应用系统运维部分包括系统安装部署
本书从概念、思维、存储和处理、分析与应用等方面系统介绍了大数据的相关知识,主要内容包括:大数据的基本概念,大数据思维,大数据采集与获取技术,大数据批处理、流式处理和交互式处理框架,Hadoop?项目结构与技术分布,分布式并行编程MapReduce?模型,Spark?技术架构和基本流程,数据特征工程及数据可视化等内容,通
本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案,覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系,包括数据采集、数据存储、分布式资源管理、数据计算、数据分析、任务调度、数据检索、大数据底层基础技术和大数据集群安装与管理。本书还介绍了多个企业级大数据应用案例(包括海量数据采集、“双十一”数据大屏、海量数据全文搜索系统等)和大数据平台架