在數(shù)據(jù)湖倉的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)所用的分析基礎(chǔ)設(shè)施。分析基礎(chǔ)設(shè)施包括一眾大家廣為熟悉的東西，當(dāng)然也包括一些可能對大家還有些陌生或略帶新鮮感的概念。比如包括：元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)體量的度量、數(shù)據(jù)創(chuàng)建的歷史記錄、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換描述。數(shù)據(jù)湖倉的第二個新增要素，是識別和使用通用連接器。通用連接器

本書在闡述大數(shù)據(jù)和云計算關(guān)系的基礎(chǔ)上，介紹了大數(shù)據(jù)和云計算的基本概念、技術(shù)及應(yīng)用，分為基礎(chǔ)篇、技術(shù)與應(yīng)用篇、實踐篇共3篇，主要包括緒論、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的云計算架構(gòu)、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用、云存儲、云服務(wù)與云安全、云計算應(yīng)用、虛擬化技術(shù)、Hadoop和Spark平臺、分布式文件系統(tǒng)及并行計算框架、分布式數(shù)據(jù)存儲與大數(shù)據(jù)挖掘等

三維點云處理技術(shù)廣泛應(yīng)用在逆向工程、CAD/CAM、機器人學(xué)、測繪遙感、機器視覺、虛擬現(xiàn)實、人機交互、無人駕駛和元宇宙等諸多領(lǐng)域。點云配準(zhǔn)作為三維視覺領(lǐng)域的一個重要分支，已有40多年的發(fā)展歷史，本書則系統(tǒng)性地對近些年來已經(jīng)成熟的算法和工具進行梳理和總結(jié)。全書分兩部分，第一部分為硬核技術(shù)篇（第1~4章），詳細介紹了點云配

本書從工程實際出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了計算機控制系統(tǒng)中各種軟、硬件的應(yīng)用技術(shù)。全書分為基礎(chǔ)知識篇和項目實訓(xùn)篇�；�礎(chǔ)知識篇包括計算機控制系統(tǒng)概述、總線接口與過程通道、計算機控制系統(tǒng)的硬件、計算機控制系統(tǒng)的軟件、計算機控制系統(tǒng)設(shè)計與調(diào)試。項目實訓(xùn)篇選取了當(dāng)前工控領(lǐng)域常用的監(jiān)控組態(tài)軟件MCGS作為開發(fā)軟件，通過9個工程實訓(xùn)項目詳細

本書以社會對“具有數(shù)據(jù)技能的管理者”的需求為導(dǎo)向，從管理視角切入，嘗試以人文社科類專業(yè)學(xué)生容易接受的語言介紹與大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識點。全書分為基礎(chǔ)篇和管理篇兩部分，基礎(chǔ)篇包括大數(shù)據(jù)概論、理解大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)；管理篇包括大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)影響、大數(shù)據(jù)與社會治理創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)與管理人才培養(yǎng)、大數(shù)據(jù)與商業(yè)倫理。

本書以多格漫畫形式掀開大數(shù)據(jù)的朦朧面紗，帶領(lǐng)讀者走進數(shù)據(jù)科學(xué)的浩瀚世界。故事講述了由數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，直至其發(fā)展成為大數(shù)據(jù)這一歷程，使讀者感受到大數(shù)據(jù)釋放的力量、綻放的價值、迸發(fā)的智慧、遭遇的安全之憂。同時，引導(dǎo)讀者進一步理解數(shù)據(jù)的形式與內(nèi)涵、大數(shù)據(jù)的概念及特征、人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系，加深對數(shù)據(jù)科學(xué)的認知。

本書系統(tǒng)介紹了面向人工智能領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)安全、隱私保護技術(shù)和工程實踐。本書首先探討了人工智能領(lǐng)域所面臨的各種數(shù)據(jù)安全和隱私保護的問題及其核心需求，并在此基礎(chǔ)上縱覽和比較了各種隱私保護計算技術(shù)和解決方案的利弊；然后詳細闡述了目前比較具有工程實踐優(yōu)勢的可信執(zhí)行環(huán)境技術(shù)，及其在主流人工智能場景中的工程實踐參考案例。此外，本書介

本書首先簡要介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)概念，以及R語言的基礎(chǔ)知識，以此來幫助讀者了解、使用R語言；其次詳細介紹了探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)采集，以此來幫助讀者了解數(shù)據(jù)的基本分析方法和數(shù)據(jù)的獲取方法；然后著重介紹了目前主流的數(shù)據(jù)挖掘算法——時間序列算法、線性回歸算法、分類算法、關(guān)聯(lián)算法、聚類算法，從算法的原理到如何使用R語言

本書由數(shù)數(shù)科技分析師團隊撰寫�；�于數(shù)數(shù)科技成立以來服務(wù)上千家游戲企業(yè)、近萬個游戲項目的經(jīng)驗，作者介紹了游戲行業(yè)的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀，解讀了數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的典型案例，闡明了如何建設(shè)數(shù)據(jù)分析體系才能給游戲企業(yè)帶來商業(yè)價值，希望為游戲行業(yè)的運營、數(shù)據(jù)分析、策劃等崗位從業(yè)者提供從方法到實踐的指導(dǎo)，驅(qū)動游戲業(yè)務(wù)增長。

《吉布斯分布的局部、動態(tài)與快速采樣算法》由愛丁堡大學(xué)博士后鳳維明撰寫，內(nèi)容榮獲2021年度CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎。全書立足大數(shù)據(jù)背景下的新問題，從分布式采樣和動態(tài)采樣兩個具體問題入手，給出了有理論保障的算法并研究了新模型下采樣問題的復(fù)雜性�！都�布斯分布的局部、動態(tài)與快速采樣算法》共十章，分為四個部分：第零部分（第1~