Spark是当前主流的大数据计算框架，本书较为全面地介绍了Spark的基本知识。按照“项目驱动、任务导向”的理念，全书设计了七个项目，分别是搭建Spark环境、编写Scala程序处理4S店数据、SparkRDD分析交通违章记录、SparkSQL处理结构化学生信息、Spark编程进阶、SparkStreaming处理流数

现在，越来越多的人考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多的利润。而学习算法能让商务活动及其发展过程的预测摆脱人脑计算能力的局限，并且能提高数据模型的预测精确度，使得大数据的分析处理在依托计算机的大规模计算能力下得以完成。当前数据分析最常用的工具就是R语言，本书深入浅出地介绍了利用R语言进行数据分析及构建预测模

本书共13章，分为传感器检测的基本理论基础（包括第1和第2章）、按物理原理分类的各种传感器的工作原理与应用（包括第3~9章）、智能检测传感系统（包括第10~13章）等三大部分内容，并介绍了将传统的物理传感器和智能传感器检测有机组合在一起的应用实例。本书的特色是在介绍传统传感器原理及应用的基础上，还介绍了多种生物特征识别

目前，大数据已上升为国家战略，从辅助变为引领，从热点变为支点。因此，在各类以应用型人才培养为主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同学科的学生普及大数据理念及其相关技术，以利于其在专业领域的实践中应用大数据理念，实施大数据技术。本书从大数据概念及特点入手，以大数据应用的技术框架为主线，首先介绍了大数据采集与准备、大数据

本书按照“项目导向、任务驱动、理实一体”的编写模式，以典型的传感器应用项目为载体，讲述了几类传感器的实际应用。本书共七个项目，主要内容包括温度传感器在室内测温系统中的应用、测速传感器在电动机转速检测系统中的应用、气敏传感器在酒精测试仪中的应用、光敏传感器在智能照明系统中的应用、位移传感器在汽车倒车雷达系统中的应用、压力

本书共分十三章，以磁场驱动的微纳机器人为核心，从单个的微纳机器人到微纳机器人集群，涵盖了当前微纳机器人领域的热点问题与最新研究成果。

本书主要依托国家自然科学基金“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划：面向室外复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统（项目编号：91648118）的研究成果，结合作者多年的科研及工程实践经验，针对复杂的光照环境与气象条件明显降低机器人视觉鲁棒性的问题，主要从大气物理与光学成像的新角度出发去详细系统地论述复杂

动力学分析是设计并联机器人尺寸的基础。同时基于模型控制方法的应用也需要建立并联机器人的动力学反解模型。本书章对并联机器人的发展与应用等作了简单介绍。第2章对利用矢量对并联机器人的运动学分析方法进行了介绍，并且对欧拉角进行了叙述；由于在对并联机器人建立动力学反解模型时，一般是在没有奇异的情况下进行的，第3章对螺旋理论（靠

本书主要介绍了Spark运行原理及性能调优的相关实践，从Spark框架内部及外部运行环境等不同角度分析Spark性能调优的过程。第1章介绍了Linux系统中各种监控工具的使用，对CPU、内存、网络、I/O等方面进行介绍，并提供了集群监控报警的解决方案。第2章介绍了Java虚拟机（JVM）的基本知识、垃圾回收机制，以及对

本书主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。每一部分先介绍基本概念、理论基础、应用实例、思考习题。书中涉及的模型和算法均给予了相应的实例，便于读者更好的理解和使用模型。