目前，社会对大数据工程技术人才的需求大大增加，因此向计算机和电子信息类相关专业学生传授大数据知识和技术方法，提高他们在各领域应用大数据的能力具有重大意义。本书共9章，围绕大数据的基本概念和大数据处理的主要环节编写。第1章主要介绍大数据的概念、特点和构成；第2章主要介绍在Windows系统中安装Linux虚拟机及构建Hadoop分布式集群的方法；第3章主要介绍大数据采集工具的使用及数据预处理的常用方法；第4章首先介绍Hadoop的发展历史、软件生态、核心组件和命令结构，然后以HDFS为重点，介绍其

《AdobeAnimateCC课堂实录》以Animate软件为载体，以知识应用为中心，对二维动画设计知识进行了全面阐述。书中每个案例都给出了详细的操作步骤，同时还对操作过程中的设计技巧进行了描述。《AdobeAnimateCC课堂实录》共13章，遵循由浅入深、循序渐进的思路，依次对Animate入门知识、Animate基础操作、图形的绘制与编辑、时间轴与图层、元件、库与实例、文本工具、逐帧动画、补间动画、遮罩动画、交互动画、音视频的应用、组件的应用等内容进行了详细讲解。最后通过绘制卡通人物、制作

机器人根据完成任务的不同，配置的传感器类型和规格也不同。本书在系统阐述现代机器人常用的各类内部传感器和外部传感器的原理与应用的基础上，重点介绍了机器人视觉系统、导航系统，移动机器人传感系统，焊接机器人传感系统的设计方法。针对机器人所处环境的不同，详细讲解了每种机器人传感器配置的类型、测量信息、位置及数量等内容。在具体的应用中，详细阐述了智能机器人对传感配件的要求，如：传感器的精度问题、传感器抗干扰能力、传感器安装问题等。本书可供从事机器人设计与制造相关工作的技术人员使用，也可供高校机电一体化、自

本书基于2021版MATLAB，以编程知识方法与实践技能并重，以提高综合编程能力和解决实际工程问题为纲，介绍MATLAB的基本语法、编程技巧和高级应用。前8章为基础，主要介绍MATLAB基本知识和系统环境、矩阵及其运算、数据可视化、程序设计、数值计算、符号运算、GUI设计、Simulink仿真；后4章为应用，通过结合MATLAB的基本知识与高校其他相关课程及实际应用，主要介绍MATLAB在电路仿真、数字信号处理、数字图像处理、电磁场与电磁波中的应用。

本书论述人工智能与机器学习的基础知识、振动信号处理基础知识、机器学习在振动信号处理中应用的基本理论和方法，提供各种应用实例，并阐述实现振动信号测试、分析、处理的软硬件系统，给出基于机器学习的振动信号测试、分析、处理的算法。全书共10章，主要包括：振动测试传感器、振动测试系统、振动信号处理基础、振动信号时域处理、振动信号频域处理、基于虚拟仪器的振动信号测试与处理、机器学习基础、基于机器学习的振动信号识别原理与方法、基于机器学习的机械故障诊断等。

这本《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》继承了对比学习的特点，全书内容围绕Excel功能区的各个模块，通过对比Excel的方式来详细讲解每个模块中对应的Python代码如何实现，轻松、快速地帮助职场人实现报表自动化，提高工作效率。本书主要分为4个部分：第1部分介绍Python基础知识，让读者对Python中常用的操作和概念有所了解；第2部分介绍格式相关的设置方法，包括字体设置、条件格式设置等内容；第3部分介绍各种类型的函数；第4部分介绍自动化相关的其他技能，比如自动发送邮件、自动打

本书专注于从初学迈向进阶的Python编码技术：如何像专家一样写出优雅、准确、简洁高效的Python单行代码；阅读任意一行Python代码时，如何系统性地对其进行拆解和分析。全书分为6个章节，以单行代码切入计算机科学的各个领域，包括Python语言基础、编程技巧、基于NumPy的科学计算、机器学习的主要算法模型、正则表达式进阶、计算机科学中若干经典算法的单行实现等。

《零基础学Python项目开发》采取项目基础篇项目实战篇项目拓展篇智能项目篇项目管理篇的结构和由浅入深，由深到精的学习模式进行讲解。《零基础学Python项目开发》共16章，首先讲解了设计模式、事件驱动编程、软件数据库架构以及PythonWeb框架等内容；接着深入介绍了坦克大战小游戏开发、贪吃蛇小游戏开发、画图小工具开发以及你画我猜小程序开发等项目；然后详细探讨了爬取查询火车票信息、腾讯动漫数据分析以及可视化股票分析等项目；再重点介绍了车牌自动识别收费系统、人脸识别系统、智能聊天机器人；后讲解了

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本书由一线的资深数据分析师精写，以新版Python3.10作为数据分析与挖掘的编程语言，循序渐进地介绍了Python数据分析的方法与技巧以及机器学习算法及其应用案例。全书首先讲解Python基础语法，以便于从未接触过编程的读者能够快速上手，然后介绍了当前流行的常用数据分析工具，如数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视化工具Matplotlib和数据挖掘工具Sklearn等，后介绍了10大常用机器学习算法及其在数据挖掘中的应用，针对每一个算法均给出了案例实现，以便于读者能够学有