本書圍繞大數(shù)據(jù)預(yù)處理業(yè)務(wù)背景及相關(guān)技術(shù),以學(xué)習(xí)情境的方式,首先介紹了使用Python、Pandas對各種數(shù)據(jù)源的讀寫,然后介紹了數(shù)據(jù)的清洗、集成、規(guī)約、變換四個處理數(shù)據(jù)方式,最后介紹了使用Kettle工具和MapReduce編程對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù),通過理論結(jié)合實際、循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)方式,讓讀者學(xué)習(xí)并掌握大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
本書內(nèi)容實用而全面,旨在幫助讀者熟悉Flowable流程引擎的基本概念、構(gòu)建流程模型、實施工作流、集成系統(tǒng),并解決在實際應(yīng)用中遇到的問題。它為Java開發(fā)人員在流程引擎編程領(lǐng)域提供了豐富的知識和實戰(zhàn)經(jīng)驗。同時,本書詳細(xì)介紹了Flowable流程引擎各組件API及其實戰(zhàn)應(yīng)用,并以通俗易懂的語言講解引擎設(shè)計原理、源碼和進(jìn)階
因特網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用
本書共分為11章,內(nèi)容包括從機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)基礎(chǔ)到基于ROS的機(jī)器人Python編程實戰(zhàn)的全部過程。第1章介紹了Ubuntu、ROS及VisualStudioCode的安裝及配置。第2章介紹了ROS的安裝目錄、測試程序、架構(gòu)和工作空間。第3章介紹了在URDF模型內(nèi)進(jìn)行物理模型和各傳感器的描述。第4章介紹了Gaz
本書較為全面的介紹了主流云計算平臺OpenStack基礎(chǔ)架構(gòu)及組建的構(gòu)建與運維,借助原生OpenStackQ版架構(gòu),使用開源腳本對平臺部署形成完整流程。全書共分為平臺部署、認(rèn)證服務(wù)、鏡像服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、計算服務(wù)、存儲服務(wù)、超融合架構(gòu)等7個單元。本書可以作為云計算技術(shù)應(yīng)用專業(yè)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)及其他計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的云計
MEMS法珀腔光學(xué)聲傳感器是新一代工業(yè)及信息技術(shù)發(fā)展的核心聲傳感器件。本書系統(tǒng)地論述了MEMS法珀腔光學(xué)聲傳感器的傳感機(jī)理、法珀腔聲敏感結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計及制備、調(diào)相譜檢測的聲信號解調(diào)技術(shù)等,還對MEMS法珀腔光學(xué)聲傳感器進(jìn)行了測試與分析。本書在注重機(jī)理分析的同時,將理論與實踐相結(jié)合,具有較強的系統(tǒng)性、理論性和實用性,對從
《Spark性能優(yōu)化實戰(zhàn):突破性能瓶頸,遨游數(shù)據(jù)重洋》全面、系統(tǒng)、深入地介紹ApacheSpark性能優(yōu)化的相關(guān)技術(shù)和策略,涵蓋從Spark性能優(yōu)化的基礎(chǔ)知識到核心技術(shù),再到應(yīng)用實踐的方方面面。本書不但系統(tǒng)地介紹各種監(jiān)控工具的使用,而且還結(jié)合實戰(zhàn)案例,詳細(xì)介紹Spark性能優(yōu)化的各種經(jīng)驗和技巧,提升讀者的實際應(yīng)用技能。
《AfterEffects2022影視后期特效制作案例教程:全視頻微課版》通過50個經(jīng)典案例,循序漸進(jìn)地講解AfterEffects軟件的操作方法,以及影視特效合成的各種技巧。全書共分為8章,內(nèi)容包含基礎(chǔ)知識、運動特效與摳像、文本動畫應(yīng)用、七彩光線飛舞、音頻特效、色彩空間與粒子光、雨霧氣體大爆炸和綜合案例。書中采用案例
本書系統(tǒng)介紹了Spark大數(shù)據(jù)處理框架以及相應(yīng)的主流開發(fā)語言Scala。全書共14章,內(nèi)容包括Scala基本概念和基本用法,Scala字符串和數(shù)組,Scala控制結(jié)構(gòu),Scala列表、元組、集合和映射,Scala函數(shù),Scala面向?qū)ο缶幊,Spark大數(shù)據(jù)處理框架、SparkRDD編程,Windows環(huán)境下的Spar
《Python數(shù)據(jù)預(yù)處理》詳細(xì)闡述了與Python數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)的基本解決方案,主要包括NumPy和Pandas簡介、Matplotlib簡介、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化、預(yù)測、分類、聚類分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等內(nèi)容。此外,本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼,以幫助讀者進(jìn)一步理解相關(guān)方案的實現(xiàn)過