本書提供了完整的數(shù)據(jù)資產對內運營與對外運營的實施路徑，從數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產入表到數(shù)據(jù)資產場景化應用，再到完整的數(shù)據(jù)資產運營，每個環(huán)節(jié)都有明確的實施路徑及重點、難點。通過系統(tǒng)化的講解，確保讀者在理解每個概念的同時，能夠掌握如何落地實施，避免出現(xiàn)知識斷層的情況。 數(shù)據(jù)資產入表、管理和運營的核心是數(shù)據(jù)資產本身，法律、財務、評

知識圖譜以三元組形式組織現(xiàn)實世界的各種事實，并通過圖的形式揭示事實間語義關聯(lián)，由于其完善的知識組織和存儲方式，且建模更加靈活、表達能力更強，逐漸拓展到語言理解、智能問答、推薦系統(tǒng)等領域應用。工程應用場景中時序信息相關的動態(tài)性是知識圖譜關鍵及主要特征，融合時序相關信息的動態(tài)知識推理對于提高知識圖譜推薦、問答等應用的精準性

《智能控制技術與應用案例設計》聚焦智能控制技術在石化行業(yè)的應用，全書共六章。首章闡述智能控制的發(fā)展、研究內容、對象、性能及特點。第二章圍繞模糊控制，涵蓋理論、模糊PID、Matlab實現(xiàn)及工程實驗。第三章將李雅普諾夫穩(wěn)定性理論融入自適應控制，解決非線性系統(tǒng)問題并給出仿真實例。第四章構建神經網絡系統(tǒng)辨識體系，用于流程工業(yè)

本書介紹典型控制系統(tǒng)的性能要求及控制設計的基本方法，并給出相應的仿真與分析。全書共6章，第1～4章從經典控制設計和魯棒綜合控制策略這類可推廣至常見的二階系統(tǒng)的控制設計方法開始，以柔性系統(tǒng)的特性與特殊控制問題為例，向讀者展示兩種控制方案在類似柔性系統(tǒng)設計中的應用。第5、6章介紹一種非線性控制方案，給出一種高精度要求的空間

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)存儲技術在數(shù)據(jù)科學、人工智能、云計算等領域的重要性日益凸顯。大數(shù)據(jù)不僅為個人生活、企業(yè)經營，以及國家與社會的發(fā)展帶來了機遇，也帶來了挑戰(zhàn)。本書是一本大數(shù)據(jù)入門圖書，主要介紹了Hive、HBase、Sqoop等內容。本書采用理論與實踐相結合的講解方式，旨在幫助讀者擺脫枯燥的理論學習，注重實際

本書以項目實戰(zhàn)為核心載體，采用任務驅動教學模式，系統(tǒng)且深入地解析Hadoop生態(tài)圈中主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術。全書精心編排7個項目，從Hadoop的基礎理論入門，逐步深入到Hadoop集群環(huán)境配置、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算框架，再到MapReduce離線數(shù)據(jù)處理、基于Hive的離線數(shù)據(jù)分析，

本書是面向大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的高等學校數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)系列教材中的一本，通過把數(shù)據(jù)思維融入全書各章，并通過Python實現(xiàn)相關案例，使抽象的數(shù)據(jù)思維具體化，從而加深讀者對數(shù)據(jù)的感性認識，提高讀者對數(shù)據(jù)思維的理解能力。本書首先介紹了大數(shù)據(jù)相關的概念，然后根據(jù)數(shù)據(jù)處理流程的邏輯順序，對大數(shù)據(jù)平臺和大數(shù)據(jù)開發(fā)進行了深入介

本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘算法、原理及基于Python的實現(xiàn)方法，將算法原理與案例相結合，幫助讀者建立數(shù)據(jù)挖掘領域的理論基礎，提升基本的實踐技能。本書共15章，主要包括數(shù)據(jù)挖掘概述、Python環(huán)境的搭建、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)集劃分與交叉驗證評分、回歸、分類、集成學習、參數(shù)調優(yōu)、降維、特征選擇與特征聯(lián)合、流水線、聚類、關聯(lián)規(guī)

本書為大數(shù)據(jù)分析的入門級雙語教材，基于大數(shù)據(jù)分析應知應會的基本要求，以培養(yǎng)學生三個基本（基本概念、基本認知、基本思維）為中心，采用國外MBA教材的體例和寫法，將案例與教材知識點相結合，將專業(yè)知識與實踐場景相結合。書聚焦大數(shù)據(jù)分析的基本認知和數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)，通過大數(shù)據(jù)分析的基礎知識、理論方法、技術工具和實踐應用等，幫助讀

本書以Scala和Python兩種編程語言為工具詳細介紹了Spark的功能和技術，講解了Scala和Python的語言基礎；深入探討了Spark的系統(tǒng)原理、系統(tǒng)架構和運行機理，并提供了詳細的安裝指南；在數(shù)據(jù)處理方面詳細介紹了Spark的RDD編程、結構化數(shù)據(jù)處理和流數(shù)據(jù)處理；涉及Spark在機器學習和圖計算領域的應用，