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本书系统地介绍了一套面向工业过程控制工程的辨识建模和控制系统设计方法及应用技术,主要基于第一作者和合作者们关于工业过程辨识建模和控制方面的成果整理而形成,并且汇编了一些必要的基础知识,以便读者从零开始学习并最终掌握这套工程技术理论与应用方法。本书分两部分:第一部分针对过程控制工程领域中,按照阶跃响应特性划分的对象类型,
文本是一种特殊的非结构化数据,在当今的大数据时代,其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件,对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章,内容包括:走进文本数据挖掘,R语言快速入门,字符串的基本处理,用好正则表达式,导入各类文本数据,对各类文本数据进行预处理,文本特征提取的4种方法,基于机器学习的文
《大数据分析》旨在为组织采用大数据技术提供一系列实施策略,建立一个坚实的基础,即,总体上把握大数据能是什么,为什么大数据能增值,哪种类型的问题适合用大数据方法,以及如何合理规划去确定需求,如何在机构中安排合适的人力,如何进行系统集成策划。另一方面,《大数据分析》不是介绍如何做大数据应用开发的,如MapReduce编程、
学习流处理的基本概念、研究各种流处理架构。通过具体实例来研究StructuredStreaming、深入理解流处理概念。通过SparkStreaming创建并管理流作业,使用其他SparkAPI与SparkStreaming集成。学习SparkStreaming高级技巧,包括近似算法和机器学习算法。将ApacheSpa
本书旨在指导高职院校学生对大数据技术进行入门学习,以任务驱动为导向,系统介绍了大数据技术基础知识及应用案例。全书共分为六大项目,具体包括大数据与大数据时代、大数据处理平台、Hadoop开发环境的搭建、数据采集与预处理、数据计算与数据存储、数据分析与可视化。本书可作为高职院校大数据应用技术、软件技术等专业学生的专业基础课
本书为“1+X”职业技能等级证书配套教材,按国家1+X证书制度试点大数据平台运维职业技能等级标准编写。本书从大数据平台运维工程师的角度,由浅入深、全方位地介绍了大数据平台运维的相关实践知识和核心实操。本书共六部分,包括21章:第一部分,大数据平台架构,涉及大数据的特点及发展趋势、大数据的实施和运维流程、大数据的应用场景
本书以MATLABR2020a为平台,深入浅出地介绍MATLAB/Simulink软件的功能、基本概念及其在系统建模与仿真中的实际应用。全书共分8章,主要介绍系统建模与仿真的基本概念、MATLAB基础、Simulink入门、MATLAB/Simulink动态系统建模与仿真、子系统与S函数、MATLAB/Simulink
Hadoop是目前比较流行的大数据框架之一,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。 本书以Hadoop的概念、集群搭建、核心组件、实战案例等为主线,较为全面地介绍了Hadoop大数据存储及处理技术的相关知识。全书共10章,前9章主要讲解Hadoop基础,内容包括初识Hadoop、Hadoop的安装与
本书以跨域多维大数据为主题,提出跨域多维大数据管理的系列模型和方法。结合跨域多维大数据在珠海市横琴新区的发展与建设,对跨域多维大数据的基本概念、主要特征、发展策略进行概括,探讨跨域多维大数据管理相关关键技术,构建跨域多维大数据中心和数据管理平台,实践跨域多维大数据应用,并在推广应用的基础上形成系列标准规范。