全书分为四大篇章，构建“基础—采集—存储—分析”递进式知识体系。大数据基础平台搭建篇(项目1-项目3)包括大数据平台基础环境搭建、部署Hadoop分布式平台、部署Zookeeper分布式协调服务，大数据采集技术应用篇(项目4-项目6)包括部署与应用Flume、部署与应用Kafka、部署与应用Sqoop，大数据存储技术应

本书基于当前大数据分析领域的最新研究成果和实践经验，以智慧蜂业为产业背景，对标大数据分析师岗位工作流程，系统介绍了大数据分析的基本概念、方法和技术。内容涵盖数据预处理、数据存储与管理、数据挖掘、数据预测、数据可视化等数据分析全流程，体现数据价值全过程，为读者提供全面深入的大数据分析知识体系。

本书以Hadoop3.x技术体系为核心，系统整合大数据平台的基础理论、核心技术与企业级典型应用实践，兼顾理论深度与实操性，助力读者全面掌握大数据全流程开发能力。书中涵盖大数据与Hadoop生态体系、集群搭建，以及Hive、HBase、Sqoop等核心组件的安装配置，深入解析HDFS存储机制与MapReduce计算框架的

本书聚焦数字经济背景下数据要素协同治理的核心议题，立足数据要素“生产要素”与“治理要素”双重属性，构建系统性研究框架。书中先界定数据要素、协同治理等核心概念，梳理协同治理、资源基础、行政生态等理论支撑；再基于“数据流向+付费类型”双维度，划分政府数据免费进入市场、政府数据有偿进入市场、企业数据有偿用于治理、企业数据免费

本教材首先概述机器人核心基础及专业体系，夯实机器人基础知识，再讲解机器人组成与结构，在聚焦编程基础的基础介绍各类机器人典型应用，最后探讨产业态势与前沿技术，提供学科认知与学习指导。教材特色鲜明，以“保证基础，突出实践，工学结合，引导三创”为原则，以CDIO工程教育模式为指向，结合行业发展趋势，以生为本兼顾理论与实践，融

本书系统地介绍了高级工业机器人系统操作员职业技能等级认定的考核重点和试卷结构、理论知识考核指导、操作技能考核指导及模拟试卷样例4部分，非常适合读者自学或在培训班中系统地学习相关内容及知识，提升自己的专业知识和技能。

本书主要包括：(1)基础理论篇，收录了姜钟平教授在小增益定理等基础理论方向的重要原创性论文，展现其为非线性控制理论体系构做出的重要贡献；(2)前沿方法篇，汇集了姜钟平教授在鲁棒自适应控制等重要研究方向的创新性成果，体现其对复杂控制系统分析与设计方法的突破性探索；(3)工程应用篇，整理了姜钟平教授代表性成果在多类运动控制

全书分为六章，内容由浅入深，结构清晰，注重图文结合，便于读者理解复杂的技术细节。第1章概述机器人的定义、分类及感知技术的基本意义，为后续内容奠定基础。第2章深入讲解视觉感知技术，包括机器视觉基础、硬件与软件系统、深度学习应用、立体视觉及红外图像传感器等，涵盖从单目到多目、从2D到3D的多种视觉感知方式。第3章聚焦接近觉

本书围绕原理筑基、方法赋能、案例落地的核心思路，将数据分析的底层逻辑与多领域实践场景有机结合，以业务价值为导向，在实现跨学科融合、紧跟技术趋势的基础上，系统阐述了数据分析的基本理论和实践应用，既保留传统数据分析教材中统计方法、模型原理的严谨性，又将其嵌入零售消费、社交网络、智能技术等前沿场景，旨在培养读者“用数据驱动决

本书根据作者的大量企业实践出发，内容覆盖基本概念、理论方法、实现技术，全面介绍工业大数据分析方法。背景与技术基础篇(第1-2章)，从工业大数据内涵、数据特性、数据分析的特点、数据分析方法的发展现状，阐述工业大数据基本概念。制造大数据分析算法与应用篇(第3-4章)，以数据驱动的数据分析方法为主体内容，介绍制造中的数据分析