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本書重點介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數據中挖掘和提取結構化、魯棒、高效的特征，并實現高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內容包含近年來涌現的一些高效、魯棒的結構化表征學習模型，介紹了基于魯棒且緊湊的表征學習的一體化表征學習理論和方法，并為應對真實世界中的數據分析任務，如數據簡約特征表達、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及

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本書分為7章，全面系統(tǒng)地對數據存儲技術進行講解，并采用大量案例完成實操，此提高教師課堂教學的時效性，強化學生的動手能力，將行業(yè)與專業(yè)核心技術貫穿始終。本書在深入企業(yè)調研的基礎上，結合企業(yè)崗位需求，根據課程內容特點，采取任務驅動教學模式，確立職業(yè)崗位工作過程中工作任務，將工作任務內容轉化為學習領域課程內容，與企業(yè)合作，共

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數據管道通過整合、清理、分析、可視化等方式來管理初始收集的數據流。ApacheAirflow提供了一個統(tǒng)一的平臺，可以使用它設計、實施、監(jiān)控和維護數據的流動。Airflow具有易于使用的UI、即插即用的選項以及靈活的Python腳本，這些都使Airflow能夠非常輕松地完成任何數據管理任務。在《ApacheAirflo