本教材基于数据技术概念的提出,建立由数据生成、数据组织管理与数据信息汲取三个模块构成的数据技术应用全流程体系框架。通过对计算机信息系统、抽样技术与数据库系统等基础技术原理的概念化解读,以及对网络爬虫与文本数据生成、SQL语言、数据预处理、回归模型、Logistic建模、关联规则、决策树分类规则、K-平均聚类、神经网络、支持向量机,集成学习、数据可视化等一系列代表性经典应用技术的提出意义、基本概念与操作规则的分层讲授逻辑构建,并通过技术应用综合系统示例,为非计算机和非统计专业的各领域人员的数据素质
本书引导读者从数据科学基本概念出发,全面了解数据科学相关知识,掌握数据科学中数据处理的流程和方法。本书在理论上突出可读性和完整性,力求兼具一定的广度和深度;在实践上强调对常用技术工具的操作性,力求体现数据科学应用的多样性和代表性。全书共12章,可分为三大部分:第1、2章是数据科学概述部分;第3~6章是数据科学理论基础和重点工具部分;第7~12章是数据科学全流程的技术与方法部分(包括数据采集、数据存储与管理、数据可视化、数据分析、数据安全与伦理,以及数据科学的应用与案例)。登录华信教育资源网(ww
本书介绍了光电检测系统的构成和应用基础知识。重点叙述了光电检测过程中常用的光源、各种性能的光电转换器、光纤与光纤传感技术、光外差检查技术,以及光电转换器的基础和应用实验。本书内容全面,叙述简明扼要,既重视理论性,也讲究实用性。可供电子信息类及其他相关专业的理工科本科生、研究生作教材选用,也可作为相关科技工作者的参考用书。
本书以任务为导向, 较为全面地介绍了Spark大数据技术的相关知识。全书共9章, 具体内容包括Spark概述、Scala基础、Spark编程基础、Spark编程进阶、Spark SQL--结构化数据文件处理、Spark Streaming--实时计算框架、Spark GraphX--图计算框架、Spark MLlib--功能强大的算法库, 以及项目案例--广告监测的流量作弊识别。本书的大部分章节包含实训和课后练习, 通过练习和实践操作, 可以帮助读者巩固所学的内容。
本书以各类传感器的工作原理为主线,将相关知识的讲解贯穿于项目任务实施的整个过程中,坚持职业教育思想与企业岗位需求相结合的原则,通过具体的实施步骤完成预定的工作任务。书中分别介绍了传感器与自动检测数据处理、力的测量、速度与位置的测量、位移的测量、液位测量、温度测量、化学物质测量、现代检测技术8个项目。全书采用项目-任务式编写体例,每个项目包括“项目描述”“学海领航”“课外实训”“知识拓展”“项目小结”“项目自测”等栏目,每个任务分“任务提出”“知识与技能”“任务实施”,使学生在完成任务的过程中掌握
《机器人技术基础与应用》面向航空航天、智能制造、国防军事、医疗康复等国家重大战略与学科前沿发展的迫切应用需求,立足“两化融合”特色,详细介绍机器人技术的基本原理及其典型应用。 《机器人技术基础与应用》以读者为中心,注重教材新形态立体化建设,注重融入思政元素,注重产教融合,增强教材的可读性和实用性。《机器人技术基础与应用》分为6章,主要内容涉及机器人的概念、发展历史、组成、分类、主要技术参数;机器人运动描述的数学基础、正运动学、逆运动学、雅可比矩阵、轨迹规划、动力学;并联机器人运动学、奇
本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材(编号:2020-1-102)。 《BR》 本书遵循教学和认知规律,通过精选来自生活、生产和科技等活动过程的案例,对控制基础概念、自动控制基本原理、自动化系统知识与技术体系、自动化技术应用、新时代控制的机遇与挑战等内容,由浅入深地进行了简明扼要、通俗易懂的系统性介绍。特别地,本书涵盖的思想、概念和方法大多也适用于非工程领域。《BR》
《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+WR
本书以过程控制系统组成和结构为线索, 介绍了过程控制的基本概念, 过程控制常用仪表的原理和工程选用, 过程对象及建模方法, 过程执行器的原理和选择, 过程控制器的设计和整定及先进过程控制策略, 串级过程控制系统, 各种复杂过程控制系统的控制方案与工程设计, 计算机过程控制系统的原理、组成与应用, 过程优化技术, 工业过程故障检测等。本书除过程控制的基础知识外, 还介绍了基于计算机及先进控制理论等在内的过程控制新技术, 如现场总线技术、组态软件以及控制与管理信息集成技术等。
本书系统介绍了大数据技术与管理决策的基础知识。内容包括大数据决策的流程及方法、大数据处理的基础架构、大数据存储与管理、大数据的采集与预处理、大数据处理的计算架构、大数据分析与建模、大数据可视化、大数据治理、大数据在管理决策中的综合应用、大数据应用伦理与法律问题、大数据管理决策的挑战与趋势等,能够帮助读者学习、了解大数据技术的概貌,掌握大数据技术应用于管理决策的基本流程和关键技术,形成大数据决策思维。本书适合管理类各专业本科生和研究生学习,也可作为其他专业学生和企业从业人员的参考书。