本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据
本书的主旨是介绍如何结合Python3语言进行各类结构化和非结构化数据的采集、预处理和存储,涉及统计概率、数据格式与编码、网页开发、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为11章,包括数据科学概述、Python基础、统计与概率基础、文件读写与操作、数据可视化、网络数据爬取等多个主题。内容覆盖本地文件、网页数据
本书在跟踪无线传感器网络和物联网通信技术发展与应用的基础上,根据学科、专业一体化建设和教学需要,结合在相关领域方向的研究与应用实践经验,深入分析无线传感器网络和物联网通信技术的基本原理及应用技术。本书共7章,主要介绍无线传感器网络的基本概念与体系结构、无线传感器网络支撑技术、无线传感器网络安全技术、物联网无线通信技术、
数据治理是一门实践中的学问。本书轻理论、重实践,是一份实用的数据治理指南,涉及数据治理组织、管理制度、流程规范、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私等主题。全书共分为3篇,第一篇包含第1章和第2章,介绍数据治理的理论与方法;第二篇包含第3章至第6章,介绍数据治理的平台建设与工具;第三篇包含
本书从实用角度出发,围绕Linux操作系统和Hadoop集群部署,从虚拟机安装入手,结合典型项目和案例,较为全面地介绍了大数据开发技术平台Hadoop及其生态系统的相关知识。主要内容包括大数据技术中的Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop等。全书所有知识点都结合具体的编程示
本书是“高等院校智能制造人才培养系列教材”之一,面向智能制造相关专业。本书分为3篇,共12章,包括基础篇(绪论、传感器的特性及标定、电阻式传感器、电感式传感器、电容式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、光电式传感器、热电式传感器)、工业机器人篇(工业机器人中的传感器)及先进技术篇(无线传感器网络、多传感器信息融合技术)
本书重点介绍大数据计算分析主要算法及主流计算框架,强调“理实一体”的教学模式和方法。在讲解各种计算分析技术的同时,本书对于核心技术都配以相应的实训项目/案例,真正训练学生解决大数据问题的实践能力。本书内容包括:大数据计算分析技术概述、大数据计算分析常用算法及场景、大数据离线计算分析技术、大数据流式计算分析技术、机器学习
本书是一本专注于大数据处理与计算技术的学术专著。本书首先介绍了大数据的基本概念、特点和应用场景,然后详细阐述了大数据处理和计算的核心技术,包括数据采集、清洗、存储、分析和可视化等方面。此外,本书还介绍了大数据处理和计算技术的最新发展和趋势,如分布式计算、流式计算、图计算等。最后,本书通过案例分析和实践经验分享,帮助读者
本书内容分为四个部分,分别介绍机器人的基础知识、工业机器人的机械系统、工业机器人的控制系统和工业机器人的编程使用。
书中选取工业机器人应用中典型的焊接工作站作为项目载体,以常用的SolidWorks软件作为设计工具。本书共6个项目,内容包括三维建模概述、工业机器人关节模型设计、工业机器人本体设计、工业机器人示教器设计、工作站局部装配体及模型动画设计、工作站零部件工程图设计。