本书是理论与实践相结合的教材，以Centos 7、Eclipse等为实验开发工具，搭建了Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等相应的实验集群，通过相关经典实验案例，使学生由浅入深、由点到面的逐步提高和巩固大数据基础理论知识和综合实践能力。

本书以ABB工业机器人为本体，通过五个项目：工业机器人的认知与操作、搬运类工业机器人的应用编程、打磨类（去毛刺）工业机器人的应用编程、焊接类工业机器人的应用编程及工业机器人自动生产线的设计，对工业机器人的典型应用进行介绍，以满足工业机器人本体制造企业、系统集成企业、应用企业等对人才的不同需求。本书内容安排由浅入深，由易到难，以实践为主，遵循“初识工业机器人—工业机器人实践—工业机器人生产线设计”主线，在任务的选择上“以职业活动为导向、以职业技能为核心”，实现育训结合，符合职业院校学生的认知规律。

本书以数据标注岗位需求为导向，由高校教师和多家一线数据标注企业的工程师联合编写。本书系统介绍了数据标注的发展、分类、规范及常用的数据标注工具的使用方法。本书对初学者了解数据标注行业的操作规范及未来数据标注人才培养要求起到积极的作用。本书内容从实际数据标注工作出发，采用“项目引导、实战驱动”的理念编写。本书包含配套教学视频、教学课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。本书还提供配套数据标注实战平台，可供有需要的读者使用。本书可作为大学本科和高职高专院校大数据技术

本实践教程主要介绍大数据软件环境的搭建、大数据基础编程和大数据实验案例，可以帮助大数据学习者有效构建大数据实验环境，快速开展入门级编程。内容包括Linux系统的安装、Hadoop的安装、HDFS基础编程、HBase安装和基础编程、MapReduce基础编程、Hive安装和基础编程、MongoDB安装和基础编程、Redis安装和基础编程、数据仓库Hive安装和基础编程、可视化工具安装和使用、Spark安装和基础编程、大数据实验综合案例

全书共有12章，从Hadoop概述开始，介绍了Hadoop的安装与配置管理，并对Hadoop的生态体系架构进行了介绍，包括HDFS技术、YARN技术、MapReduce技术、Hadoop I/O操作、海量数据库技术HBase、ZooKeeper技术、分布式数据仓库技术Hive、分布式数据分析工具Pig，以及数据迁移工具Sqoop，最后对大数据实时处理技术做了简单介绍，旨在让读者了解当前其他的大数据处理技术。 本书除了介绍Hadoop的理论外，还介绍了如何使用各组件，但因为只是介绍基础的使用，没有

本书为1+X职业技能等级证书（数据采集）配套教材，内容涵盖1+X《数据采集职业技能等级标准》规定的技能要求。
本书按照数据采集系统的开发流程介绍了数据采集各个方面的开发技术，包括初识数据采集、分析网络数据报、操作数据库、制作慕课网首页、抽取网页数据、初识Python、爬取网络数据、项目实战：网络爬虫、创建Spring Boot项目、项目实战：业务系统日志数据采集、项目实战：数据库数据采集，详细直观地介绍了数据采集的实现过程。
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本书以两轮小型移动机器人作为编程对象，围绕机器人运动控制和导航展开学习，将BasicDuino微控制器和基础的编程技术与技巧融入一系列典型的机器人制作与编程任务中，最后通过赛学合一的竞赛项目，启迪读者掌握基础的单片机高级语言编程技术，激发读者的学习兴趣和热情，培养读者理论联系实际、分析问题和解决问题的能力。

《工业机器操作与编程（KUKA）》采用项目式编排，将每个项目分为多个任务，以实际的工作任务为主线，通过知识点讲解、任务练习模块和操作示范，辅以丰富的图文、微课视频及操作示例，做到“学中做、做中学”，构建工业机器人操作与编程的知识技能体系。内容包括机器人认知、工业机器人操作基础、工业机器人的运行准备、工业机器人示教编程、工业机器人高级编程、外部自动运行、空间监控及WorkVisual使用。
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本书以微处理器在智能化测量和自动控制中的应用为主线，介绍了连续控制系统和计算机测控系统的工作原理和基本结构，从应用的角度介绍了计算机测控系统中主要使用的传感器和执行器，介绍了计算机测控系统的输入、输出技术、数据处理技术和抗干扰技术、常用的控制算法和控制参数确定技术、可编程序控制器的工作原理和应用技术等。

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