本書針對(duì)大數(shù)據(jù)處理的兩種典型方式,即批處理和流處理，介紹了當(dāng)前Apache軟件基金會(huì)三大軟件開源項(xiàng)目Hadoop、Spark和Storm中主要的存儲(chǔ)及計(jì)算框架。本書從初學(xué)者的角度出發(fā)，聚焦于大數(shù)據(jù)處理框架的基本原理以及安裝和部署等實(shí)踐過程。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者在了解處理框架的結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)原理以及執(zhí)行流程等原理性知識(shí)的同時(shí)

過程控制與自動(dòng)化儀表涉及生產(chǎn)工藝、測(cè)控技術(shù)、自動(dòng)控制、先進(jìn)控制技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等各多個(gè)領(lǐng)域的理論知識(shí)，同時(shí)也是一門工程實(shí)踐性很強(qiáng)的課程。當(dāng)前開設(shè)這門課程的高校大多選用國家級(jí)規(guī)劃或國家級(jí)重點(diǎn)教材，此類理論性較強(qiáng)的教材不一定適合地區(qū)性或應(yīng)用型本科高校的工程實(shí)踐型人才的培養(yǎng)。本書的編寫從生產(chǎn)實(shí)際需求出發(fā)、從工程實(shí)用性入手，力

近年來，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用正成為廣泛趨勢(shì)，但數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成、數(shù)據(jù)壁壘廣泛存在、法律法規(guī)發(fā)展滯后等因素制約了數(shù)據(jù)資源中蘊(yùn)藏價(jià)值的深入挖掘與深度轉(zhuǎn)化。在全球數(shù)字化進(jìn)程中，知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度不僅是一種法律制度，更是一種政策方略。 基于此，本書以大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展問題為切入點(diǎn)，綜合運(yùn)用案例研究、比較研究及法經(jīng)濟(jì)學(xué)等方法，透視

內(nèi)容簡介這是一部從源代碼角度出發(fā)，通過分析Flink的各個(gè)功能模塊的實(shí)現(xiàn)來剖析Flink的架構(gòu)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)原理的著作。它將能指導(dǎo)讀者更好地對(duì)Flink進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)、可用性保障、效能優(yōu)化和二次開發(fā)。四位作者都是非常資深的Flink專家，部分作者是Flink源代碼的維護(hù)者和改造者，本書總結(jié)了他們?cè)诎⒗锇桶�、螞蟻集團(tuán)、滴滴等企

本書結(jié)合當(dāng)今控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，講解了復(fù)雜系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和系統(tǒng)概貌、實(shí)時(shí)控制程序的設(shè)計(jì)方法，以及網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)施方法。內(nèi)容包括網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與鎮(zhèn)定策略、基于模型參考自適應(yīng)的無刷直流電機(jī)網(wǎng)絡(luò)控制傳動(dòng)系統(tǒng)、基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)反饋控制策

本書主要結(jié)合當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)框架Hadoop、HBase、Hive、、Storm、Flume、Kafka、Spark、SparkGraphX，采用案例形式系統(tǒng)地講解大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。全書共有8章，分別介紹了大數(shù)據(jù)概論、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)、大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)

本書以高頻數(shù)據(jù)為主要研究對(duì)象，將不同的自適應(yīng)分析方法(經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解、整體經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解、自適應(yīng)噪聲的完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解、局部均值分解、總體局部均值分解)應(yīng)用到金融高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率估計(jì)中，并比較分析了基于自適應(yīng)分析方法的波動(dòng)率估計(jì)的優(yōu)缺點(diǎn)、精度以及未來的應(yīng)用和發(fā)展。對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行估計(jì)可以有效地把握市場(chǎng)的運(yùn)行規(guī)律，這為今后的資產(chǎn)

本書共有8個(gè)項(xiàng)目組成，系統(tǒng)分析了自動(dòng)化生產(chǎn)線中供料單元、加工單元、裝配單元、分揀單元和輸送單元的機(jī)械安裝、工作原理、調(diào)試與運(yùn)行，基于以太網(wǎng)的整體聯(lián)調(diào)，以及組態(tài)控制的分單元和整體聯(lián)調(diào)等知識(shí)點(diǎn)。采用“做中學(xué)，學(xué)中做”的教材結(jié)構(gòu)，通過做項(xiàng)目導(dǎo)出和講解要掌握的內(nèi)容，在實(shí)踐中學(xué)習(xí)理論，理論與實(shí)訓(xùn)有機(jī)融合。

本書依托于Hadoop介紹了大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、分布式并行處理、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)查詢、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)等技術(shù)。

本書介紹了圖像特征若干關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)圍繞圖像特征匹配的內(nèi)點(diǎn)選擇、魯棒性參數(shù)估計(jì)方法優(yōu)化和特征提取方法這三方面進(jìn)行探討，介紹了一些新研究成果，并對(duì)所提出算法的有效性通過理論分析和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。