本书共分10章，力求构筑起循序渐进的学习路径，从大数据基础概念到环境配置，再到数据采集、存储，继而深入到数据分析与可视化，按照技术学习的逻辑顺序进行组织。全书在编写过程中深度融合校企双方优势资源，以“理论结合实践”为主线，通过案例和实验，帮助读者构建完整的大数据知识体系，提升实际工作能力。

本书采用项目化架构，包含六大项目：大数据基础知识、数据库技术基础、大数据分析方法、商业大数据处理(PowerBI)、财务报表分析及财务大数据综合分析。每个项目均以真实商业场景为载体，涵盖电商销售分析、客户行为洞察、财务风险预警、投资决策支持等典型应用场景，引导学生完成从数据采集、清洗到建模分析及可视化呈现的全流程训练。

本书给出了球极座标编码方案的新的参数设计方法，降低对信道码率的需求，进一步将量化控制系统转化为参数不确定系统，提出了基于球极座标编码方案的虚拟状态量化方法，分别用于单信道量化控制系统和双信道嵌套量化控制系统的设计，保证量化控制系统的稳定性，解决了20年来没有实质性进展的嵌套量化控制系统设计问题。球极坐标编码方案是量化控

本书系统构建了仿生机器人研发的理论框架与技术体系，通过基础理论、核心技术到工程实践的全方位解析，为读者呈现生物灵感与智能技术协同创新的完整知识图谱。全书分为三大知识模块，第一部分“仿生机器人基础理论”从生物运动机理出发，深入剖析仿生机构学原理，建立生物运动模型与机器人动力学映射关系。第二部分“人工智能驱动技术”聚焦深度

全书共10章，从三个维度介绍机器人操作系统(ROS)的原理及应用，包括基础知识(ROS简介、机器人简介、ROS的结构)，训练技能(ROS的基本操作、ROS的常用工具、机器人的SLAM与导航)，应用融合(机器人的视觉识别、机器人的语音识别、ROS中的Gazebo仿真、ROS的愿景——ROS2)。全书代码示例采用C++和P

本书以机器人基础知识、基本理论和基本技能的理解与掌握为线索，系统地阐述了工业机器人与移动机器人的建模、仿真与控制方面的知识。本书在讲解机器人建模与控制的基础知识与基本理论的基础上，引导读者应用ROS系统，进行机器人及其系统功能的仿真，进而搭建软硬件开发平台，实现工业机器人操作与移动机器人导航等任务，快速地提升对机器人系

全书共分为七个项目，内容从基础环境搭建起步，逐步涵盖HDFS、ZooKeeper、HBase、Hive、MapReduce、YARN、Spark、Flink等多个组件的部署与企业级实战项目。每个项目均融入课程思政元素与实训实验，形成“理论认知→技术实践→价值引领”三位一体的教学闭环。

本书主要涉及六个项目，即Hadoop介绍、数据采集与分布式文件存储、分布式数据处理、离线数据分析、数据迁移以及数据可视化，严格按照生产环境中的操作流程对知识体系进行编排。使用循序渐进的方式从数据的采集、存储、清洗、分析、数据迁移一直到分析结果的可视化展示对知识点进行讲解。

本书围绕“数据资产化”这一核心主题展开，系统性地阐述了数据资产的定义、特征、类型、管理流程、会计处理、入账标准与实操路径，并结合国内外政策背景和典型案例，深入探讨了数据资产在数字经济中的战略地位与价值实现方式。

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