本书除了介绍工业控制系统安全概述和安全防护体系等知识，还介绍了协议攻击、漏洞扫描、入侵检测及防火墙使用等一系列具有代表性的工业控制系统安全应用场景。本书主要通过编写程序、使用模拟器与虚拟机等工具，模拟工业控制系统的攻击与防护操作，不依赖于具体的硬件环境，在实际操作上具有极大的便利性。

本书分为4篇，聚焦于数据分析师的“破局”之道，阐述了数据分析师如何改变被动、价值感薄弱的工作状态，成长为具备影响力的业务驱动者。

本书系统介绍了有关数据分析、机器学习和人工智能算法设计过程中数据表示、度量、建模、评价和求解所要用到的最基础的数学知识,全书分为9章,在微积分、线性代数、概率论基础等平台课程基础上,进一步讲述线性空间与线性变换、矩阵分析、矩阵分解、矩阵计算问题、概率模型和参数估计、最优化基础知识、最优性条件和对偶理论、优化算法和信息论

本书主要介绍非线性控制理论的基本工具和方法。在列举非线性动态系统实例及典型现象的基础上，本书系统介绍了非线性系统稳定性理论、无源性及无源定理、输入到状态稳定性及非线性小增益定理等基本工具以及相应的控制方法。最后，本书探讨了如何利用被控对象结构设计控制器，并介绍了构造控制器的几个典型工具。本书既包括了经典理论，又涵盖了非

本书共24章，由浅入深地系统介绍了Hadoop基础知识和相关技术，主要内容包括大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBase、大数据分布式数据仓库系统Hive、大数据MapReduce分布式并行计算模型和大数据Spark内存计算模型等相关技术及其应用案例。

本书共分为9章，结构清晰、层次分明，遵循由基础到高级、由理论到实践的递进逻辑，全方位覆盖分布式计算框架的核心知识与实操技能。前3章为基础知识模块，重点介绍分布式计算集群的核心原理、安装部署流程及基本语法，为读者搭建扎实的理论基础，助力快速入门分布式计算领域；第4至7章为数据分析核心组件模块，其中第4章深入剖析Spark

本书共分八章。首先介绍了在当代世界中信息的力量，数据与熊彼特所描述的资本主义时代的不一样之处，数据垄断资本主义的出现；接着分析了数据创新的出现及发展，数据访问规则对一般民众利用数据创新的影响；最后探讨了开放数据对科技创新及世界经济发展的影响，以及数据访问规则改变的未来设想。

本书第1、2章为基础知识,主要介绍大数据的背景知识、相关技术的安装部署和实际应用等;第3、4章主要阐述分布式协调服务组件(ZooKeeper)的相关内容,其可保证集群数据一致性,实现集群节点的动态扩展和更新,让集群中的节点故障对用户保持透明;第5-7章重点探讨大数据领域的核心基础组件,即大数据存储组件(HDFS)和大数

本书以模糊控制、神经网络、遗传算法为代表，介绍了智能控制理论的相关内容，着重介绍了模糊控制的基本概念、基本原理、基本方法；神经网络控制的基本原理、常见网络类型；遗传算法的基本原理及相关应用；基于MATLAB的智能控制工具箱应用。

本书围绕产业需求导向下大数据与人工智能协同融合的理论机理与实践路径展开系统研究。全书以产业数智化转型背景下的数据要素配置与人工智能应用为研究对象，重点分析了大数据与人工智能在产业运行体系中的协同关系、作用机制及其对产业决策模式与治理结构的影响。通过引入数据驱动决策理论、系统论与社会—技术系统视角，深入探讨数据、算法、算