随着人工智能技术的发展,机器人的使用不再局限于某一专门领域诸如工业制造,而是逐渐走进了人们的日常生活中,具有一定的社交功能,在护理、教育以及家庭陪伴等更为广阔的领域内为人类服务。设计机器人的社交功能时,不仅仅涉及算法上的开发,更重要是要基于人的社交心理特性,开发能被人类接受且符合人类交互要求的功能特性。本书从心理学的视
"本书内容包含了大数据分析和应用的全过程,从数据的预处理,到数据的存储,以及数据分析结果的可视化,整个实验按数据处理、数据分析和应用场景案例一共分为数据处理、数据分析、实验案例与应用场景三大部分。数据处理即利用Kettle工具进行数据抽取、数据清洗、数据集成、数据变换,向读者介绍数据处理采集的方法与技巧。数据分析即通过
无线传感器网络是一种典型的物联网网络形式,其大量智能化节点感知各种物理信息,并自发、协同进行信息传输和处理。由于其具有能耗小、易部署、成本低、免维护等特点,被广泛应用于智能感知和控制等领域。其中,网络同步是一个极具挑战性的基础科学问题,本书系统阐述并拓展了网络同步技术。全书共有9章内容:第1章,绪论;第2-4章,系统性
现实环境的复杂性为项目实施带来了极大的不确定性,几乎所有的项目执行都是在不确定环境下进行的,为项目管理和资源规划调度带来了巨大挑战。本书针对活动工期不确定环境下的项目资源分配与调度问题开展系统深入的研究。首先,本书分别介绍了资源受限项目调度、带有资源转移时间的项目调度和不确定条件下鲁棒项目调度等相关经典问题,对相关问题
本书主要围绕大数据处理技术Spark展开讲解,旨在引导读者深入了解大数据分析处理的全流程,并剖析每个环节中所使用的关键技术及其原理。全书共八个实战项目。项目一介绍了如何搭建一个稳定且高效的Spark集群环境,探讨了Spark的基本概念、特点及应用场景,同时与Hadoop进行了对比分析。项目二通过实现一个完整的人事管理系
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本书介绍了数据全生命周期安全风险、安全技术及典型应用案例,可帮助读者较全面地掌握数据安全理论知识和实践技能。全书共9章:第1章为数据安全概述;第2章介绍数据安全风险,包括数据在采集、存储、共享和使用过程中的风险;第3章至第5章分别详细介绍数据采集、存储、共享与使用安全技术;第6章介绍跨领域数据汇聚面临的安全风险及相应的
本书详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术。全书共8章,内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。本书包含丰富的实践操作和应用案例,以帮助读者更好地学习和掌握数据采集与预处理
随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为驱动全球经济转型的关键因素。本书从大数据的基本概念入手,系统介绍了大数据架构、大数据预处理、大数据分析等核心技术,并深入探讨了这些技术在用户行为分析、金融与投资、消费领域及财税与贸易等领域的实际应用。本书内容不仅涵盖了技术层面的详细介绍,还通过丰富的案例分析展示了大数据在实践中的具
本书以Spark3.x和Scala2.x为主线,全面介绍了Spark及其生态体系中常用大数据项目的安装和使用。全书共10章,分别讲解了Scala语言基础、Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、HBase、Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib