《创新方法新系统》系统介绍了创新方法新系统理论体系构建的一般路径和重要实践意义。首先，《创新方法新系统》创见性阐释了TRIZ理论、群智理论和知识图谱技术作为创新方法新系统构建过程中的重要理论来源作用，并尝试就其如何为复杂创新场景中的理论融合与创新进行了深入探索；其次，《创新方法新系统》就如何从理论和实践层面构建创新方法新系统进行了重点论述，从数据与案例层、模型与工具层、服务与应用层等不同维度，展示了构建基于微服务与领域知识图谱的创新方法新系统的一般路径；*后，《创新方法新系统》并采用了理论与案例
本书为大数据时代下的产物，由浅入深地介绍大数据及其相关知识，在大数据的背景下着重介绍ETL数据处理技术，同时引入数据清洗的知识，理论与实际相结合，突出所长。在理论上，本书突出重点与难点，较为系统地介绍大数据的各项基本技术。在实践操作上，本书贴近生活，切实理解，紧跟实验进行，并从中萃取精华。同时本书还介绍ETL技术的主流工具，结合当下一些项目进行运用，并综合课后思考题，使读者在学习中体会大数据的乐趣，翱游在大数据的海洋中。本书可作为高校新兴专业——数据科学专业的配套教材，也可作为其他专业的
《数据可视化入门与实战》全面系统地介绍了数据可视化的基本知识和应用实例。全书共六章，主要内容包括数据可视化概述、大数据分析与数据可视化、数据可视化技术、数据可视化常用软件分析工具、数据可视化实现流程与步骤、数据可视化应用实例。本书结构完整，内容由基础到实战，语言通俗易懂，结合大量数据、实例帮助读者快速掌握数据可视化技术。本书适合数据可视化初学者、各行业数据可视化应用和开发人员参考使用。
本书分为5篇，包括11章和3个附录。大数据基础篇包括第1章（绪论）；大数据存储篇包括第2～3章（HDFS分布式文件系统、NoSQL及其HBase分布式数据库系统）；大数据计算篇包括第4～7章（MapReduce分布式计算、大数据的Spark内存计算、大数据的流计算、大数据的图计算）；大数据管理、查询分析及可视篇包括第8～10章（Hadoop的数据整合、集群管理与维护，大数据的查询分析技术，R语言与可视化技术）；大数据发展及应用篇包括第11章（大数据应用——人工智能深度学习）。本书体现了校际联盟、
我们每天都要接触大量资料：短信、邮件、微信、发票、订单、股票价格、天气预报、员工资料、原材料存量、应收账款……这些都是数据。我们每人每天都生活在数据的海洋中，无论是工作还是生活，都离不开数据，离不开手机、电脑，乃至承载大数据的云端。没有它们，我们根本无法正常工作与生活。但所有这些数据在特定的时空下都同样有用吗？你曾否在做某项决策时不知道如何在海量的数据中筛选出少量真正有助于你做正确决策的东西？这就是信息。在数据的海洋中，我们寻找那些有助于我们解决问题的信息，这就好比“大海捞针”。本书就是告诉你怎
本书是作者基于其在Uber跟踪团队担任技术主管时的个人经历而写的。本书分4部分共14章，内容包括：为什么需要分布式跟踪、跟踪一次HotROD之旅、分布式跟踪基础、OpenTracing的埋点基础、异步应用程序埋点、跟踪标准与生态系统、使用服务网格进行跟踪、关于采样、跟踪的价值、分布式上下文传播、集成指标与日志、通过数据挖掘提炼洞见、在大型组织中实施跟踪、分布式跟踪系统的底层架构。希望读者能通过本书了解分布式跟踪及其相关应用的基本原则和设计思路，从而找到将其应用到自己的项目和系统中的有效方法。本书
Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘入门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征
用Java编写的Spark应用程序；Spark应用架构；提取文件、数据库、数据流和Elasticsearch的数据；使用Spark SOL查询分布式数据集
《模糊控制系统的设计及稳定性分析(第二版)》系统地介绍了基于模糊T-S模型控制的基本理论和方法，力图概括国内外相关研究的*新成果。主要内容包括：模糊集和模糊逻辑系统的基本知识，模糊系统的控制设计方法与稳定性分析，不确定模糊系统的鲁棒控制设计方法与稳定性分析，非线性动态系统的模糊鲁棒控制设计方法与稳定性分析，不确定模糊系统的H∞控制设计方法与稳定性分析，非线性时滞系统的模糊控制设计方法与稳定性分析，以及模糊系统的事件触发控制设计方法与稳定性分析。
本书介绍机器人学的基本原理、关键技术及其应用。全书共12章，涉及机器人学的起源、发展、定义、特点、结构与分类，机器人学的数理基础、运动学、动力学与控制（包括位置控制、力控制和高级智能控制），机器人传感器、高层规划、轨迹规划和程序设计，以及机器人的应用和机器人学的展望等内容。全书与时俱进，全面反映国内外机器人学的**进展，是一部高水平的机器人学教材与专著。本书学术水平高，为国家级“智能科学基础系列课程教学团队”的机器人学课程配套教材，其第一版曾获得教育部国家级优秀教材一等奖等重要奖励。本修订版在原
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