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
本书以处理数据的逻辑顺序为核心,从数据抽样、预处理到探索性分析,系统阐述了大数据处理的完整流程。书中不仅深入探讨了传统统计抽样理论在大数据环境下的适用性,还详细介绍了数据清洗、变换及异常值处理等预处理技术,确保了数据分析的准确性和可靠性。本书通过多维度数据可视化、投影寻踪分析等先进统计方法,结合具体案例,使读者能够直观
在数字化转型成为必由之路的当下,数据成为关键生产要素,数据资产管理的重要性则不言而喻。随着大数据的广泛应用和数据量的爆发式增长,数据管理作用日益凸显,数据资产化管理和数据驱动决策正逐渐成为组织发展的核心竞争力。本书聚焦于数据资产管理,系统阐述国外数据资产管理理论与我国数据要素理论,为读者奠定坚实的理论基础。书中深入剖析
本书共5章。第1章详细讲解过程控制系统的组成结构,结合循环流化床锅炉控制实例,深入分析过程控制系统在工业系统中的应用,还对离心泵控制系统展开剖析,涵盖工作原理、性能参数、工作特性及控制方案等内容。第2章从微分方程这一基础数学工具出发,逐步深入讲解一阶、二阶被控对象的数学模型以及传递函数,并介绍被控对象数学模型的实验测取
本书介绍智能控制的基本理论、方法和应用。全书共14章,主要内容为:专家控制的基本原理和应用;模糊控制的基本原理和应用;神经网络控制的基本原理和应用;智能优化算法及其应用;迭代学习控制原理及应用;多智能体系统设计及分析。