本书是高等职业教育在线开放课程新形态一体化教材，全书共分8个项目，分别为传感器基础认知、温度检测、力和位移的检测、光的检测、磁性量检测、数字式位置检测、环境量检测、无线传感器网络。本书详细介绍了传感器的结构、特性与工作原理，引入了典型、实用、有趣的项目案例，不仅培养了学生在传感器选型、应用等方面的技能，同时，也使学生更深刻地感受到新技术、新器件在自动检测领域中的应用。
本书可作为高等职业院校、应用技术大学、高等专科学校、成人教育等的电子信息类专业、自动化类专业及相关专业的教学用书，也可作为

本书以《工业机器人装调职业技能等级标准》为依据，围绕工业机器人领域的人才需求与岗位能力进行内容设计。本书主要内容包括工业机器人安全操作认知，学习工业机器人的基础知识和操作工业机器人，编写工业机器人工艺单元程序，工业机器人工作站集成应用，装调工业机器人及外围设备，维护与维修工业机器人系统。本书采用项目式编写体例，合理安排理论知识和实践知识的比例，以工业机器人码垛工艺单元、供料工艺单元、带输送工艺单元、快换夹具工艺单元、装配工艺单元、打磨工艺单元、机器视觉系统以及外部轴等典型应用为教学案例。

本书旨在培养学生分析和解决复杂问题能力、动手实践能力、空间感知能力、数理逻辑、想象力和创造力等。本书主要以 NAO 机器人为例，介绍仿人机器人的发展史、理论基础和编程方法，总结仿人机器人实践教学和竞赛培训经验，梳理丰富的实训案例。本书以图形化编程为开端，引入 Python 编程，提供大量的代码示例，对仿人机器人进行深入解析，具有层次性，可引导编程零基础或机器人零基础的学生了解仿人机器人的基本理论和技术，迅速入门并掌握仿人机器人的编程技能，动手实现各种人机交互案例。

本书以ABB工业机器人为教学对象，划分为搬运机器人编程与调试、涂胶机器人编程与调试、码垛机器人编程与调试3个学习情境。每一学习情境基于工作过程划分为创建机器人数据、创建机器人信号、编写机器人程序和调试机器人程序4个典型任务，让读者在完成每个任务的过程中，不仅能学习工业机器人基本操作、工业机器人编程指令应用、工业机器人程序调试运行、工业机器人日常维护等相关知识，还能充分将理论与实践结合起来，*终掌握独立完成机器人操作、编程、调试、运行工作的相关技能。
为充分实现“做中学”“做中教”，本书配有

本书包含10章，分为：第1章，阐述数据分析的基础理论；第2章，介绍数据清洗和数据获取的知识和方法；第3章至第9章，覆盖了基础统计分析、多维数据分析、时序数据分析、地理数据分析、图数据分析、文本数据分析和多媒体数据分析，包括每种分析方法的基础定义、分析方法和工具使用到具体领域的可视化实用案例；第10章，以中国社会发展数据演示分析方法的使用。书中提到的基础理论知识都有配套的在线实践工具，能够让用户在学习基础理论知识之后和实践进行连接，真正达到学以致用的效果。通过实践工具，用户可以实现独自完成数

本书系统地介绍了数据科学基础理论、大数据理论、大数据技术及应用的相关内容，具体内容包括数据科学概述、大数据概述、大数据与云计算、大数据的采集与预处理、大数据的存储与处理、大数据分析方法、大数据分析工具、大数据可视化、大数据安全、大数据的应用等。
　　本书针对高等院校数据科学与大数据技术等专业开设的相关课程编写，既可作为高等院校的教材，也可供从事数据管理、数据分析和大数据系统架构等工作的读者阅读和参考。

本书是为所有热爱大数据、打算从事大数据相关工作的读者编写的，适合有Java编程基础的学习者参考使用。本书全面介绍了大数据技术生态圈，更在此基础上全景展现了Hadoop大数据分布式系统集群平台的搭建、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式并行计算框架MapReduce、Hadoop大数据仓库工具Hive和海量日志采集工具Flume等大数据实用技术。本书通俗易懂、结构清晰，着重于分析解决问题的思路和具体实施过程。本书适合作为高等院校计算机相关专业的程序设计教材，也可作为Hadoo

本书内容涵盖数据科学和大数据技术的基础知识，围绕数据科学的工作流程，详细介绍了从数据中获取知识的方法和技术，包括数据采集、数据整理与探索、数据可视化和数据建模预测等。本书介绍了人工智能前沿领域中文本、图像、语音、序列数据的主流分析处理方法，同时也阐述了基于大数据分布式计算框架处理海量数据的平台和工具。全书设计收集了多个数据应用案例，采用Python语言及相关科学计算工具包实现数据分析过程，帮助读者通过实际案例培养数据思维，掌握数据分析的实践技能，运用统计学、人工智能等先进技术解决实际问题。 本书