本書以Flink1.16.0為主線,全面介紹了Flink的核心概念和常用功能。全書共9章,分別講解了Flink概述,F(xiàn)link部署與應(yīng)用,DataStreamAPI,DataSetAPI,時間與窗口,狀態(tài)和容錯機(jī)制,TableAPI&SQL和FlinkCEP。本書附有配套視頻、教學(xué)課件、教學(xué)設(shè)計(jì)、測試題等資源,同時,為
作為近十幾年來大數(shù)據(jù)、人工智能行業(yè)飛速發(fā)展最重要的驅(qū)動技術(shù)之一,大數(shù)據(jù)分析與挖掘已經(jīng)成為各個行業(yè)商業(yè)決策的必備技術(shù)。本書緊跟數(shù)據(jù)科學(xué)前沿,旨在幫助讀者建立大數(shù)據(jù)分析與挖掘的思維框架,培養(yǎng)其使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法解決商業(yè)決策問題的能力。本書秉承經(jīng)典、主流和發(fā)展的理念,重點(diǎn)介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘的主要步驟,關(guān)聯(lián)分析、分類和聚類
本本書系統(tǒng)地介紹智能控制的基本內(nèi)容。全書共9章,主要包括智能控制概述、模糊邏輯理論基礎(chǔ)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、計(jì)算智能、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)控制。本書還提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)及智能控制的相關(guān)應(yīng)用案例。
本書針對多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果,主要包括:原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計(jì)算技術(shù)、基于多模型融合的信用評估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測試與評估技術(shù),以及基于信用評估的金融交易風(fēng)險防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)
\"本教材第1版曾獲首屆全國教材建設(shè)獎全國優(yōu)秀教材二等獎。本教材是“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材,也是國家職業(yè)教育電氣自動化技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材。本教材以亞龍YL-335B型自動化生產(chǎn)線設(shè)備為載體,基于工作過程,按照由簡單到復(fù)雜、由單一到綜合的順序,將整個設(shè)備的安裝與調(diào)試過程分為7個項(xiàng)目,分別為自動化生產(chǎn)線的基本
本書是一本關(guān)于如何清洗、整理和理解數(shù)據(jù)的手冊,還介紹了圍繞構(gòu)建更可靠的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最佳實(shí)踐、技術(shù)和流程,并在此過程中培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)方對數(shù)據(jù)的信任。本書首先引入“數(shù)據(jù)宕機(jī)”的概念,然后介紹如何跨多個關(guān)鍵數(shù)據(jù)管道技術(shù)構(gòu)建更具彈性的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。還介紹了數(shù)據(jù)可靠性工作流中的主動異常檢測與監(jiān)測,并設(shè)置SLA、SLI和SLO,以及
本書通過構(gòu)建數(shù)據(jù)價值化動態(tài)機(jī)制整合模型,介紹碳中和背景下數(shù)據(jù)價值化相關(guān)動態(tài)機(jī)制及平臺技術(shù),梳理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)確權(quán)登記、數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估、低碳場景應(yīng)用和要素市場培育的機(jī)制機(jī)理,以及橫向數(shù)據(jù)確權(quán)授權(quán)運(yùn)營、縱向數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估和行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施使能的具體應(yīng)用,探索賦能數(shù)據(jù)價值化的實(shí)踐路徑,同時結(jié)合具體產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,詳細(xì)
本書通過應(yīng)用案例并借助R軟件介紹統(tǒng)計(jì)方法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。主要內(nèi)容:數(shù)據(jù)的表示及可視化,線性回歸分析,逐步回歸與回歸診斷,廣義線性模型與非線性模型,方差分析,聚類分析,判別分析,主成分分析,因子分析,對應(yīng)分析,典型相關(guān)分析,高維數(shù)據(jù)分析簡介。本書的最大特點(diǎn)是:用R軟件學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法,容易入門。對于常用統(tǒng)計(jì)方法
利用這本書,你將學(xué)習(xí)以下內(nèi)容:了解如何選擇Spark轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的解決方案。探索強(qiáng)大的轉(zhuǎn)換和歸約,包括reduceByKey()、combineByKey()和mapPartitions()。理解數(shù)據(jù)分區(qū)以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化查詢。使用PySpark設(shè)計(jì)模式構(gòu)建和應(yīng)用模型。對圖數(shù)據(jù)應(yīng)用motif查找算法。使用GraphFrames
本書是寫給技術(shù)管理者、程序員的技術(shù)管理書籍。以技術(shù)團(tuán)隊(duì)的工作數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以技術(shù)團(tuán)隊(duì)為核心,用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃季S邏輯總結(jié)了研發(fā)容量、研發(fā)能力、研發(fā)投入率、研發(fā)人效等數(shù)據(jù)指標(biāo),以及個人勝任力、團(tuán)隊(duì)勝任力和技術(shù)價值等管理模型;用幽默的文字闡述了技術(shù)團(tuán)隊(duì)的選、用、育、留的標(biāo)準(zhǔn),以及技術(shù)工作的衡量、評價的標(biāo)準(zhǔn);講述數(shù)字化技術(shù)管理的理論如