本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统地介绍Spark编程的基础知识。本书共9章,内容包括大数据技术概述、Scala编程基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLl
本书主要内容包括自控工程设计基础、工艺包文件设计、管道及仪表流程图设计、仪表回路图绘制、仪表选型、DCSI/O表设计、仪表供电系统设计、信号报警及联锁系统设计、仪表及辅助装置安装、仪表管道和线缆敷设、仪表设备试验以及工程交接验收等。
本书阐述了智能工业控制的理论、技术与应用实践。内容涵盖智能工业控制理论基础、新型工业控制技术、软件定义工业控制系统、PLC、DCS、FCS等主流控制系统,以及工业大模型、机器视觉等前沿技术,并探讨了工业控制安全技术与行业应用案例。
本书介绍了智能检测技术的理论方法及工程应用。全书分为10章,内容包括:测量误差与不确定度、智能传感器、传感器信号调理电路、智能检测系统、抗干扰技术、智能检测方法、无线传感器网络等。
本书以19个真实工作过程为载体构建教学任务,涵盖组态软件入门、简单动画组态、复杂动画组态、工程实战训练四大模块,每个任务包含学习目标、相关知识、任务描述、任务实施、任务拓展等环节,符合高职学生认知规律。
本书在对非平稳数据处理的指数修匀方法、混合自动回归移动平均模型()(包括自回归序列模型()和滑动平均序列模型())、自回归综合移动模型()(包括ARIMA的乘积模型)、卡尔曼滤波(Kalmanfilter)及组合模型等大数据处理方法研究的基础上,针对非平稳大数据模型构建、算法和预测进行研究,建立一种能够对数据进行趋势和
本书讲述了数据预处理的方法,从Python的文件读取、statistics模块数据处理,到通过NumPy、Pandas进行数据获取、处理、清洗,再到特征构建、特征选择、特征降维、特征学习,最后完成一个综合项目的数据处理及分析。
大数据技术的落地应用高度依赖高效的数据集成能力。Sqoop、DataX、Flume、FlinkCDC等工具作为连接关系型数据库与分布式存储系统的桥梁,是大数据开发工程师的核心技能栈。本书以场景化实训为导向,系统介绍Sqoop、DataX、Flume、FlinkCDC的原理与应用方法,帮助读者掌握从数据采集、传输到存储的
本书内容涵盖数据科学、大数据和数据智能的基础知识,围绕数据科学的工作流程,详细介绍了从数据中获取知识的方法和技术,包括数据采集、数据整理与探索、数据可视化和数据建模预测等。本书介绍了基于人工智能技术实现文本、图像、语音、序列等多模态数据分析的方法,引入了大模型辅助数据分析、数据智能体等新技术。全书设计收集了多个数据应用
本书以“项目驱动、任务导向”为编写原则,紧密围绕汇川Easy系列PLC展开,涵盖从PLC基础理论、系统组成到工程实践的全流程内容。全书共设6个项目,既包含PLC发展历程、工作原理、硬件组态等基础模块,也纳入起重机控制、计算器程序设计、喷泉控制、交通灯分时段控制等典型工业场景案例。通过“理论讲解”—“软件操作”—“程序设