非線性系統(tǒng)自學習最優(yōu)控制：自適應動態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems
本教材主要闡述了通用工業(yè)自動化組態(tài)軟件MCGS及其應用技術(shù)。全書共設(shè)有6個學習項目，每個項目實質(zhì)上就是一個基于"工作過程為導向”的模塊化項目，每個項目又設(shè)有若干個任務(wù)。項目1為MCGS軟件介紹，項目2為通過機械手監(jiān)控系統(tǒng)學習MCGS，項目3為通過液體混合攪拌系統(tǒng)學習MCGS，項目4為通過儲液罐水位監(jiān)控系統(tǒng)學習MCGS，
本書是一本數(shù)據(jù)科學的入門書籍。每個知識點盡量從實際的應用案例出發(fā)，從數(shù)據(jù)出發(fā)，以問題為導向，在解決問題中學習數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等數(shù)據(jù)科學相關(guān)方法。本書將數(shù)據(jù)讀寫、數(shù)據(jù)清洗和預處理作為開端，逐漸深入到和數(shù)據(jù)科學相關(guān)的決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無監(jiān)督學習等知識。此外，結(jié)合數(shù)據(jù)科學的實際應用，書中還講解了推薦算法、文本挖
為貫徹國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，落實《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)存進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》和《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，全面掌握我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和應用情況，工業(yè)和信息化部辦公廳于2017年10月向地方工業(yè)和信息化主管部門及央企集團下發(fā)了《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于組織開展2017大數(shù)據(jù)優(yōu)秀產(chǎn)品和應用解決方案征集活動的
《數(shù)控技術(shù)應用專業(yè)英語（第4版）/“十二五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材》是高等職業(yè)院校基礎(chǔ)英語的后續(xù)教材。通過學習《數(shù)控技術(shù)應用專業(yè)英語（第4版）/“十二五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材》，學生能夠熟悉一些常用的數(shù)控加工工藝、數(shù)控編程、數(shù)控機床操作與維護等方面的英語詞匯，能讀懂并翻譯簡單的與數(shù)控技術(shù)相關(guān)的英文資料，并借助網(wǎng)絡(luò)等工具了
《計算機控制技術(shù)/西安交通大學研究生創(chuàng)新教育系列教材》是根據(jù)國家智能化進程的發(fā)展需要，為了滿足機械工程專業(yè)研究生、本科生學習計算機控制技術(shù)的需求而編寫�！队嬎銠C控制技術(shù)/西安交通大學研究生創(chuàng)新教育系列教材》第1章為計算機控制技術(shù)概述；第2章介紹基于單片機的計算機控制系統(tǒng)；第3章介紹計算機通信技術(shù)，包括USB通信、RS-
本書采用理論實戰(zhàn)的形式編寫，全面介紹了Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識。本書共分為13章，涵蓋的主要內(nèi)容有：集群及開發(fā)環(huán)境搭建；快速構(gòu)建一個Hadoop項目并線上運行；Hadoop套件實戰(zhàn)；Hive編程使用SQL提交MapReduce任務(wù)到Hadoop集群；游戲玩家的用戶行為分析特征提取；Hadoop平臺管理與維護；H
本書概要介紹了如何使用Hadoop和Spark處理數(shù)據(jù)科學涉及的一系列主題：數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)再加工（datamunging，通常包含數(shù)據(jù)清洗和整合）、特征提取、機器學習、預測建模、異常檢測和自然語言處理。整書側(cè)重于具體的例子，并通過不同方式來提供對商業(yè)價值的洞察，全書共分三部分，第一部分包括第1、2、3章，第二部分包括第
本書詳細介紹面向數(shù)據(jù)流模式挖掘的理論和方法。本書主要內(nèi)容包括四部分：第1和第2章介紹數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流模式挖掘的相關(guān)知識；第3章介紹基于滑動窗口模型和時間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實現(xiàn)過程；第4章介紹基于多支持度的連續(xù)閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基于約束閉合模式的決策樹分類算法的研究與實現(xiàn)過程。每章都
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