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近年来，基础软件的发展越来越受到重视，越来越多的计算机从业者对数据管理系统和大数据的知识产生了强烈的需求。 本书既介绍了数据管理系统的技术发展史，又介绍了数据管理系统的关键技术内涵，同时还介绍了一系列主流的商业化产品及其架构，并对前沿技术进行了讨论分析，给出作者自己的见解和洞察。本书内容主要包括数据库与大数据的诞生、发展和商业应用，数据库与大数据之间的关系，国产数据库的国际化，数据管理系统的共同之处，数据管理系统的算法理论、前沿技术等。 本书适合数据管理系统或大数据方向的技术人员和科研人员阅

本书系统介绍了常用传感器的基本原理、工作特性及其信号调理电路的设计，基于LabVIEW的虚拟检测系统的设计方法，以及检测系统的抗干扰设计。本书将EDA技术应用于传感器的建模和调理电路的设计中，并实现了Multisim与LabVIEW虚拟仪器之间的无缝互调。本书采用原理知识与应用实例相结合的讲解方式，对各类传感器的典型电路设计进行了详细介绍。本书内容丰富，取材新颖，范例实用，既适合传感器和检测专业的工程技术人员阅读，也可作为高等学校检测技术、自动控制、仪器仪表及机电类专业的教学用书。

本书内容主要分为五个部分：第一部分介绍运动控制的概念，运动控制系统的组成部分，各部分元件的作用；第二部分介绍控制器不同的通讯接口的作用，与其他常用设备通信的方法，通信接线与通讯参数的配置方法；第三部分针对运动控制领域会遇到的各项运动控制功能，展开详细的描述，包括功能的原理、实现方法、模板程序、实现的效果等；第四部分诠释在实际工程项目中需要应用到功能，即使用Basic实现编程，提供程序便于读者下载使用，上机调试；第五部分给出多个实际工程项目案例，介绍项目的资源和应用领域，引导读者开展一个项目。

《FLL+WRO乐高机器人竞赛教程——机械、巡线与PID》以乐高spike机器人和EV3机器人为载体进行编写，围绕FLL和WRO机器人竞赛，通过180多个搭建示例，详细讲解机械原理、机械传动设计、机械臂系统设计，以及竞赛机器人主机设计与机械平台设计。结合200多个程序示例，详细讲解竞赛机器人的运动、巡线、定位、路径规划、PID拓展与优化等程序的设计。书中还给出了竞赛机器人的“我的模块”程序设计，让各年龄段的学生都能够学会简洁高效的程序编写。《FLL+WRO乐高机器人竞赛教程——机械、巡线与PID

主要内容●对数据集进行组织、分组、合并、分割以及连接●发现基于文本和时间的数据的趋势●对数据进行排序、过滤、枢轴化、优化，并得出结论●应用聚合操作

《Offer来敲门大数据开发面试笔试精讲在线真题实训视频版》围绕大数据开发的相关技术，以大数据开发的基本要求为纲，以企业在笔试和面试中的试题为核心，从企业考核的角度组织内容，并对这些试题加上了详细的分析说明，以考促学。《Offer来敲门大数据开发面试笔试精讲在线真题实训视频版》既包括Java、Python等基础编程知识，又涵盖Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib等大数据开发关的技术。全书分为4篇14章，第1篇为Java编程，第2篇为P

本书主要通过讲解磨粒传感器的相关技术，对油液磨粒在线监测技术进行了详细的讲解。首先讲解了电磁式磨粒监测机理及磨粒监测传感器数学建模；其次对磨粒监测传感器输出的影响因素进行了解读；最后进行传感器的结构优化，并提出传感器灵敏度的提高方法，提高传感器监测的效果。同时，通过设计磨粒在线监测模拟实验台与综合传动油液磨粒在线监测实验台，验证磨粒监测理论分析模型及磨粒信号变化规律。本书专业性强，适合高校摩擦磨损、传感器、油液在线监测等方向的老师和研究生阅读，也可供相关行业的实验研究人员和工程实践人员阅读。

本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案，覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系，包括数据采集、数据存储、分布式资源管理、数据计算、数据分析、任务调度、数据检索、大数据底层基础技术和大数据集群安装与管理。本书还介绍了多个企业级大数据应用案例（包括海量数据采集、“双十一”数据大屏、海量数据全文搜索系统等）和大数据平台架构案例（包括离线数据仓库架构、实时数据仓库架构、批流一体化数据仓库架构、数据中台架构、直播大数据平台架构、电商大数据平台架构等），可以帮助读者从全局角度理解大数据。在本书中，技术内

本书是HadoopSpark大数据分析技术入门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍HadoopSpark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapRedu