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本書主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺技術、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺上的實現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺；第4章介紹人工智能基礎算法的原理；第5章以第4章為基礎，介紹深度學習相關內(nèi)容；第6章介紹當前熱門的強化學習技術；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學習

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結合實踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數(shù)據(jù)集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進行講解，并詳細說明ApacheFlink的每個特性的實際業(yè)務背景，使讀者不僅能編寫可運行的ApacheFlink程序代碼，還能

本書在數(shù)據(jù)挖掘領域介紹的內(nèi)容全面，講解細致，保留了相當?shù)钠�幅講述數(shù)據(jù)挖掘各方面的基本概念和方法，如數(shù)據(jù)挖掘的概述、數(shù)據(jù)描述和處理、基本統(tǒng)計分析方法、常用的統(tǒng)計學習算法和深度學習算法。本書還介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術應用實例，如數(shù)據(jù)挖掘技術在睡眠分期中的應用。因此既適合初學者學習又適合專業(yè)人員參考。除了包含國內(nèi)外教材中的內(nèi)容和特

本書是一部全面論述影像特征匹配技術的學術專著。首先，從應用及理論的角度闡述影像匹配技術的研究意義與研究難點，并詳細介紹魯棒性影像特征匹配算法框架及相關研究工作。通過總結得出該技術所面臨的大輻射畸變、大幾何畸變與大粗差比例三大瓶頸問題。針對這些問題，分別提出基于**值索引圖的輻射不變特征匹配方法、基于支持線投票與仿射不變

本書是針對工作在生產(chǎn)*線的電工編寫的，他們大多數(shù)學基礎薄弱，在學習和應用電工電子技術、工業(yè)自動化控制技術時，常常因為數(shù)學知識的不足造成學習和工作上的困難。因此，在參加工作后能夠結合電工電子技術和工業(yè)自動化技術重新學習數(shù)學基礎知識及其應用就成了他們的一種學習需求。本書就是基于這種需求，結合作者多年的工控技術實踐并參考他人

全書共分7章。第１章為非線性系統(tǒng)控制概論，第２章為基于算子理論的控制系統(tǒng)設計基礎，第３章為基于魯棒右互質(zhì)分解和PI控制的魯棒跟蹤控制，第４章為基于魯棒右互質(zhì)分解和滑�？刂频聂敯舾�蹤控制，第5章為基于魯棒右互質(zhì)分解與算子理論觀測器的跟蹤控制，第6章為基于算子理論的液位系統(tǒng)控制研究，第7章為基于算子理論的故障診斷與優(yōu)化控制

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在數(shù)據(jù)科學的背景下，科學數(shù)據(jù)不僅包括科學研究過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括社會在運行過程中政府部門、商業(yè)部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，廣泛來說，一切能夠用于科學研究的數(shù)據(jù)都可以稱為科學數(shù)據(jù)。一切科學數(shù)據(jù)都經(jīng)歷了從產(chǎn)生到被利用、被存儲的過程，有些數(shù)據(jù)隨著時間的推移會再次被利用并進入新的生命周期，而有些數(shù)據(jù)在存儲過程中丟失。在數(shù)據(jù)的整個生命周

本書以數(shù)據(jù)處理為主線，介紹數(shù)據(jù)處理的基本原理、常見的算法思想、算法設計的可視化以及編程實現(xiàn)python語言。 全書共13章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)科學基礎實踐概論、數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、算法可視化工具、算法設計基礎、Excel中的算法、Python程序設計基礎、算法在Python中的實現(xiàn)、Word文檔處理