数据分析的智慧其实就潜藏在我们的日常生活与职业生涯中,它无处不在。设想当你审视报告中的数字时,是否洞悉了那些数字背后隐藏的故事?它们的增长或减少,又向我们透露了怎样的信息?购房选址的策略,购车时机的选择,这些看似寻常的决策,实则都能在数据的指引下变得更为明智。本书巧妙地从纠正基本的数据认知误区启程,逐步深入至统计学的奥秘、人工智能的前沿,并巧妙融合数据叙事与思维工具的运用,旨在将抽象的数据理论转化为生活中触手可及、工作中行之有效的智慧宝典,让“冷冰冰”的数据知识跃然成为解决实际问题的“
本书系统介绍了 Hadoop 生态系统主要组件的基本概念、特点、主要组成、运行机制及存在的问题等内容。全书共 11 章,内容包含大数据基本概念、大数据处理平台 Hadoop、分布式文件系统 HDFS、HDFS 2.0新特性、分布式计算框架 MapReduce、数据仓库 Hive、分布式数据库 HBase、数据迁移工具 Sqoop、日志采集系统 Flume、NoSQL 数据库及数据可视化等内容。每一部分都有相应的实验指导,以便读者更好地学习和掌握 Hadoop 核心
本书包含伺服控制系统应用技术和变频器应用技术两部分内容,共6个项目,18个任务,每一个任务都由浅入深地安排了任务描述、基础知识、任务实施、拓展知识等教学环节。伺服控制系统应用部分介绍了机电设备常用的直流、交流等伺服控制技术,并以西门子系列交流伺服驱动为载体,对伺服电动机的控制操作做详细介绍,通过实践进一步加深对伺服理论的理解。变频器应用部分重点围绕西门子G120变频器进行介绍,通过具体的任务设计讲述变频器的组成原理、变频调速的特点、变频器的基本操作、速度控制等。最后是综合应用部分,精选工程实际案
《线性系统的多级时间尺度反馈控制及其在燃料电池中的应用》主要介绍了连续和离散时间域的两级反馈控制器设计算法,包括一般线性时不变动态系统的设计公式和代数方程,对双时间尺度线性时不变动态系统(奇异摄动系统)进行了简化和专门研究,对一般线性时不变动态系统的连续时间域三级反馈控制器设计也作了相应的介绍.《线性系统的多级时间尺度反馈控制及其在燃料电池中的应用》讨论了离散时间域三级三时间尺度系统线性反馈控制器以及四级四时间尺度线性反馈控制器设计.《线性系统的多级时间尺度反馈控制及其在燃料电池中的应用》
本书由浅入深地介绍了如何快速搭建Airflow集群,包括不同操作系统的快速搭建方法、Airflow的安装方法、Airflow集群的部署方法、Airflow中的核心概念和其他重要概念、Airflow的架构和组件、Airflow的系统管理、实践经验以及其他常见的调度系统。附录提供了Docker和Kubernetes的简介。
本书详细介绍了面向静态数据库、增量数据库和数据流的高效用模式挖掘的理论和方法。本书主要内容包括六个章节,前两章介绍高效用模式挖掘的相关知识。第三章介绍面向静态数据库包含正、负效用的两类精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第四章介绍针对增量数据库的挖掘高效用模式全集和精简集合算法的研究。第五章介绍面向数据流的精简高效用模式挖掘算法的研究与实现过程。第六章给出了四个高效用模式挖掘的应用案例。前五个章节有算法的实验证明,供读者更好的了解本书内容。
本书回应时代热点,从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。在关键技术部分,主要介绍了大数据的发展、技术与应用,大数据与云计算、物联网,大数据采集及预处理,大数据分析与数据挖掘,大数据存储与管理,大数据可视化,大数据时代的安全与隐私保护七部分内容。在实际应用部分,集中剖析了大数据在电信、生物医学、物流、体育与娱乐、安全、城市管理等各个领域或行业的应用,其中穿插了大量的实用案例,突出了大数据技术的应用性。
随着时代的发展和信息技术的进步,信息技术已经是社会发展的动力之一,尤其是大数据技术对社会的发展起到促进作用。在人们的生活、生产中,大数据的应用能够给人们带来便利性,同时在大数据中也会存储人们的个人信息。随着科技的发展和进步,我们逐渐进入大数据时代。本书首先对大数据相关概念和应用问题进行了简述,进而论述了大数据的异化分析;然后介绍了大数据的影响因素,以及云计算技术与算法分析;最后介绍了大数据在不同方面的应用。 大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数
Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂:输入原始数据,输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线,并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。 《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力,同时从任何来源(无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识,就可以通过构建机器学习管道,
本书从理论上论述非线性系统的全局能控性.主要介绍平面仿射非线性系统和几类特殊的高维非线性系统的全局能控性判据,以及几类多项式系统全局能控性的判别算法.另外,本书也对平面仿射非线性系统的全局渐近能控性及全局镇定性做一点讨论.