大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。本书讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务, 主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。本书内容全面, 涵盖了Hadoop生态绝大部分组件的运维, 兼具基础理论与运维实践经验; 主要特色是将知识点凝练到图形中, 通过视觉记忆, 看图联想, 理解知识点的含义和知识点之间的联系, 以达到长时记忆、学以致用的目的。通过900多道习题, 加强系统性和实践指导性。
本教材内容包括测量机器人、智能施工升降机、楼层清机器人、智能随动式布料机4款机器人施工辅助设备, 着重讲述每款辅助设备的性能, 辅助设备的使用条件, 辅助设备的运行或作业的操作要点、安全注意事项, 辅助设备的维修保养、常见故障及处理等。教材内容是基于现有研究成果下, 展示机器人辅助设备在实际项目中的应用, 使学生具有对机器人辅助设备与传统人工结合, 科学地组织施工, 对工程的工期、质量、安全、文明施工、工程成本等综合指标进行管理的知识。
本教材内容包括喷涂机器人、墙纸铺贴机器人、研磨机器人、涂敷机器人、打磨机器人等8款装饰工程机器人, 着重讲述每款机器人的施工技术要求, 机器人的性能, 机器人的施工工艺、施工要点、施工质量要求、操作安全注意事项, 机器人的维修保养, 机器人的常见故障及处理。教材内容是基于现有研究成果下, 展示机器人在实际项目中的应用, 使学生具有对机器人与传统人工结合, 科学地组织施工, 对工程的工期、质量、安全、文明施工、工程成本等综合指标进行管理的知识。
本书系统阐述了计算机控制系统的分析方法、设计方法以及在工程上的实际应用。主要内容包括：计算机控制系统的组成与分类，计算机控制系统中的过程通道，数据处理与人机交互技术，计算机控制系统特性分析，数字PID及其算法，直接数字控制，模糊控制技术，计算机控制系统的可靠性与抗干扰技术，网络化控制系统，计算机控制系统的设计与实现。本书注重理论与应用、软件与硬件、设计与实现的有机结合，重视解决工程实际问题。为了便于教学和自学，读者可通过扫描本书中相关知识点的二维码加深与拓展学习内容，并且本书每章都配有不同类型的
本书是针对应用型本科院校电气工程与自动化类专业编写的。随着电力电子技术、自动检测技术、计算机技术、智能控制技术和网络技术的快速发展，运动控制系统日新月异。本书内容吸收了运动控制系统已在工程上应用得比较成熟的新技术，压缩了直流调速系统的部分内容，突出了交流异步电动机和同步电动机调速系统，并介绍了位置随动系统和数字式运动控制系统。为适应教学改革的需要，本书秉承“理论够用，注重应用”的理念，对基本原理讲透，对高深理论简略，特别强调运动控制系统在工程上的应用。在实践性内容的安排上，除将其融入各
本书系统地论述了传感器与检测技术的理论基础、传感器原理与应用以及检测技术。本书分3篇，共14章。第1篇共6章，介绍传感器与检测技术理论基础，内容包括：传感器与检测技术的基本概念、地位与作用以及发展，传感器的基础效应、功能材料及加工工艺，信号分析与处理，测试系统的特性分析。第2篇共4章，介绍阻抗式、电动势式、光电式传感器的原理、特性、信号调理电路以及应用，并简要介绍气体、湿度、生物、表面声波、智能传感器的原理。第3篇共4章，介绍检测技术，内容包括振动、温度、流量的测量以及现代检测系统。本书
本书以FANUC公司工业机器人离线编程仿真软件（ROBOGUIDE）为平台，以工业机器人典型应用案例为载体，系统介绍了ROBOGUIDE V910软件的基本知识及应用方法。全书共3个模块13个任务，主要内容有ROBOGUIDE软件的安装与基本操作、仿真视频录制、程序编写及后置输出处理、外部轴添加与设置、轨迹离线编程、分拣搬运工作站离线编程仿真及多机器人综合工作站虚拟仿真等，内容编写遵循“由简入繁，软硬结合，循序渐进”的原则，注重学习者知识结构、思维能力、编程技能等综合素质的培养。本书图文并茂、
本书主要介绍工作站安装与调试的主要工艺步骤和实施方法, 包括设备零部件组装、电路连接、组装质量检测、系统上电调试、设备试运行及设备交付共6个学习任务, 每一项目都有各自的任务设计和相关知识介绍, 并以焊接机器人的工作站案例进行具体分析。具体内容包括: 工业机器人设备组装、工业机器人工作站上电调试、工业机器人工作站运行、工业机器人工作站设备交付。
本书主要面向从事数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及数据应用系统监控、管理、资源协调等相关工作的人员。其中，大数据应用部分介绍了云计算基础架构（包括公有云和私有云架构）、数据应用的典型业务流程（包括数据采集、预处理、存储和处理、挖掘等方面）以及各种行业数据场景应用；数据应用系统运维部分包括系统安装部署、基础系统运维、高级系统运维，其中系统安装部署包括数据应用系统的部署安装、测试及变更管理，基础系统运维涵盖日常维护、性能监控、故障管理和资源
本书是Hadoop Spark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Hadoop Spark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HD
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