本書共6章。第1章數(shù)據(jù)的含義，介紹了數(shù)據(jù)的概念、分類、分布、用途等內(nèi)容；第2章數(shù)據(jù)的來源，包含了從觀察法、調(diào)查法、測量法、抽樣法等；第3章數(shù)據(jù)的質(zhì)量體現(xiàn)與保證，介紹了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以真實反映客觀對象，可以由抽樣反映全貌、可用于預測趨勢等；第4章數(shù)據(jù)的異常概括了導致數(shù)據(jù)發(fā)生異常的情形；第5章介紹了數(shù)據(jù)缺失的情形；第6章數(shù)

本書從工程實際出發(fā)，介紹了計算機控制系統(tǒng)中各種軟、硬件的應用技術。共九章：第一章介紹計算機控制系統(tǒng)的產(chǎn)生及原理、計算機控制系統(tǒng)的構成和分類、計算機控制的典型應用；第二章介紹過程通道設計需要注意的一些問題；第三章介紹如何分析計算機控制系統(tǒng)是否達到性能指標；第四章介紹數(shù)字PID控制器設計；第五章介紹數(shù)字控制器的幾種直接設計

"本書內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)分析和應用的全過程，從數(shù)據(jù)的預處理，到數(shù)據(jù)的存儲，以及數(shù)據(jù)分析結果的可視化，整個實驗按數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和應用場景案例一共分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、實驗案例與應用場景三大部分。數(shù)據(jù)處理即利用Kettle工具進行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換，向讀者介紹數(shù)據(jù)處理采集的方法與技巧。數(shù)據(jù)分析即通過

現(xiàn)實環(huán)境的復雜性為項目實施帶來了極大的不確定性，幾乎所有的項目執(zhí)行都是在不確定環(huán)境下進行的，為項目管理和資源規(guī)劃調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。本書針對活動工期不確定環(huán)境下的項目資源分配與調(diào)度問題開展系統(tǒng)深入的研究。首先，本書分別介紹了資源受限項目調(diào)度、帶有資源轉(zhuǎn)移時間的項目調(diào)度和不確定條件下魯棒項目調(diào)度等相關經(jīng)典問題，對相關問題

本書主要圍繞大數(shù)據(jù)處理技術Spark展開講解，旨在引導讀者深入了解大數(shù)據(jù)分析處理的全流程，并剖析每個環(huán)節(jié)中所使用的關鍵技術及其原理。全書共八個實戰(zhàn)項目。項目一介紹了如何搭建一個穩(wěn)定且高效的Spark集群環(huán)境，探討了Spark的基本概念、特點及應用場景，同時與Hadoop進行了對比分析。項目二通過實現(xiàn)一個完整的人事管理系

本書以培養(yǎng)工程實踐能力為目標，以霍尼韋爾新一代DCS系統(tǒng)PKS為平臺，介紹其基礎應用技術和工程應用技術。全書分為兩篇，第一篇介紹DCS基礎知識及PKS硬件組態(tài)、控制策略組態(tài)和人機界面組態(tài)技術等。第二篇介紹DCS系統(tǒng)應用案例，主要包括通用設備和典型化工單元的DCS系統(tǒng)，天然氣凈化廠的DCS系統(tǒng)。其中，第7、8章重點介紹通

本書介紹了數(shù)據(jù)全生命周期安全風險、安全技術及典型應用案例，可幫助讀者較全面地掌握數(shù)據(jù)安全理論知識和實踐技能。全書共9章：第1章為數(shù)據(jù)安全概述；第2章介紹數(shù)據(jù)安全風險，包括數(shù)據(jù)在采集、存儲、共享和使用過程中的風險；第3章至第5章分別詳細介紹數(shù)據(jù)采集、存儲、共享與使用安全技術；第6章介紹跨領域數(shù)據(jù)匯聚面臨的安全風險及相應的

本書詳細闡述了大數(shù)據(jù)領域數(shù)據(jù)采集與預處理的相關理論和技術。全書共8章，內(nèi)容包括概述、大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境搭建、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集、分布式消息系統(tǒng)Kafka、日志采集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)集成、ETL工具Kettle、使用pandas進行數(shù)據(jù)清洗。本書包含豐富的實踐操作和應用案例，以幫助讀者更好地學習和掌握數(shù)據(jù)采集與預處理

隨著信息技術的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為驅(qū)動全球經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的關鍵因素。本書從大數(shù)據(jù)的基本概念入手，系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)架構、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)分析等核心技術，并深入探討了這些技術在用戶行為分析、金融與投資、消費領域及財稅與貿(mào)易等領域的實際應用。本書內(nèi)容不僅涵蓋了技術層面的詳細介紹，還通過豐富的案例分析展示了大數(shù)據(jù)在實踐中的具

本書以Spark3.x和Scala2.x為主線，全面介紹了Spark及其生態(tài)體系中常用大數(shù)據(jù)項目的安裝和使用。全書共10章，分別講解了Scala語言基礎、Spark基礎、SparkRDD、SparkSQL、HBase、Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib