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本书将从五个部分展开：(1)机器学习与数据挖掘基础：介绍机器学习与数据挖掘的基础理论，包括基本概念、数据挖掘基本过程、数据挖掘的基本应用；(2)数据及数据预处理：介绍数据的基本类型预计数据预处理的基本方法，包括数据除噪、缺失值的处理、数据冗余处理、数据降维、数据转换等方法；(3)数据挖掘基本方法：在上述理论与技术的基础

《计算机网络基础与应用研究》是一本信息技术应用与管理类图书。本书全面系统地介绍了计算机网络的基本概念、原理、技术和应用。从网络的发展历程和体系结构讲起，详细阐述了数据链路层、网络层、传输层等各层协议的工作原理，以及TCP/IP协议族的构成和运作机制。书中还深入探讨了网络设备的配置与管理、路由与交换技术、网络安全与防护、

建立大数据平台的前提和基础是数据资源的共享，大数据平台的数据探测与采集面对的是多部门、多系统数据融合，现实中各行业数据标准格式以及技术路线是不统一的，各部门之间是数据割据的局面，导致不同程度的“数据孤岛”现象，数据之间没有实现共享，这也是制约大数据发展的显著问题。空天地一体化网络的建设影响数据的传输速率、范围，同时为空

本书是人工智能物联网的系统应用研究。本书通过浅显易懂的文字向读者介绍了人工智能、物联网及数字业务的相关情况。作者深入浅出的语言风格与严谨的分析逻辑展现出人工智能时代物联网的各层架构。结合理论知识，本书研究了一系列物联网技术，深入浅出地介绍智能物联网的背景与发展、关键技术和典型应用案例，让读者通过所学知识，进一步深化对物

本书以项目式教学为主线，循序渐进导入Python程序设计知识，所选项目案例丰富、贴近生活，注重培养Python程序设计的思路、方法、技巧及良好的编程风格。全书内容共分为15个项目。其中，前7个项目为基础知识，重点学习Python程序设计的语法规则。项目8至项目13是进阶知识，重点学习利用Python语法进行编程。项目1

本书介绍了大数据的基本概念、特征、关键技术、应用场景及未来发展趋势。具体而言，详细阐述大数据的4V特征，以及数据的采集、处理、存储与管理、分析与挖掘和可视化等环节。同时，详细讲解Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术框架及其应用场景。此外，书中通过物流、无人驾驶、餐饮业、征信等多个行业的实际案例，展示了大

全书主要从运动控制模型及实现、姿态控制算法及策略、误差分析、特征信号提取和表征、故障检测及修复、试验装置搭建及验证等几个方面展开深入研究，对水下机器人的运动控制进行了分析和策略控制，对姿态偏差进行检测和修正，采用自适应算法控制位姿，实现了运动位置的精准控制。其次，针对水下故障，进行特征信号分析和处理，实现了故障自修复和

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本书分为基础、提高及进阶三篇，全面探讨现代软件工程框架与前沿技术。开篇奠定理论基础，随后深入介绍经典算法并融入搜索算法前沿探索。在大数据、云计算、人工智能背景下，分析软件工程面临的挑战与机遇，通过案例分析展示技术革新对软件工程实践的深远影响。同时，强调现代软件测试理论，结合AI成果介绍自动化测试与智能缺陷预测技术，提升