本書通過(guò)魯棒優(yōu)化的核心原理和應(yīng)用，揭開不確定性的神秘面紗，為讀者提供應(yīng)對(duì)不可預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)所需的見解和工具。作者首先簡(jiǎn)要介紹了不確定線性規(guī)劃，然后深入分析了適當(dāng)不確定性集的構(gòu)建與經(jīng)典機(jī)會(huì)約束（概率）方法之間的相互聯(lián)系。接著，提出了針對(duì)不確定的錐二次優(yōu)化和半定優(yōu)化問(wèn)題以及動(dòng)態(tài)（多階段）問(wèn)題的魯棒優(yōu)化理論。最后，通過(guò)來(lái)自金融、

本書聚焦人工智能科學(xué)的概論，追溯其起源與發(fā)展歷程，全面呈現(xiàn)了不同代表學(xué)派的觀點(diǎn)及未來(lái)展望，深入研究了人工智能對(duì)社會(huì)的深遠(yuǎn)影響;剖析了人工智能基礎(chǔ)技術(shù)與系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理框架與技術(shù);探究了人工智能與大數(shù)據(jù)的融合;對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了全面分析。本書通過(guò)深刻的研究與系統(tǒng)性的呈現(xiàn)，為讀者揭示

本書第一章介紹了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念、大數(shù)據(jù)分析模型的建立方法；第二章介紹了Tempo平臺(tái)的功能模塊以及創(chuàng)建課堂、添加實(shí)驗(yàn)、發(fā)布實(shí)驗(yàn)等常用功能的快速入門；第三章介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理。第四章是分類分析實(shí)驗(yàn)，涉及到?jīng)Q策樹分類、KNN分類、樸素貝葉斯分類、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；第五章描述了聚類分析實(shí)驗(yàn)，分別介紹了Kmeans算

本書采用項(xiàng)目任務(wù)式編寫方法，以合理的結(jié)構(gòu)、通俗易懂的語(yǔ)言、豐富實(shí)用的案例、學(xué)練結(jié)合的講解方式，全面系統(tǒng)、循序漸進(jìn)地介紹了大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的相關(guān)技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用。全書共分為7個(gè)項(xiàng)目，分別為大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概述、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、列式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB、圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)Redis、NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

本教材是大數(shù)據(jù)時(shí)代下，大數(shù)據(jù)行業(yè)蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也在不斷涌現(xiàn)革新，本書對(duì)大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)lambda進(jìn)行梳理，介紹了一些重要的大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)原理與編程實(shí)踐，包括數(shù)據(jù)收集層的Kafka，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的HDFS、HBase，計(jì)算框架層的MapReduce、Spark、Flink，資源管理與協(xié)調(diào)層的YARN、ZooKeepe

本書首先介紹了大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)：重點(diǎn)講解了如何搭建Hadoop分布式集群平臺(tái)，使用Java語(yǔ)言進(jìn)行MapReduce分布式編程；HBase及Hive數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境的安裝和數(shù)據(jù)的增、刪、改、查操作；Spark平臺(tái)的搭建、RDD操作及SparkSQL查詢；Flink平臺(tái)的搭建，Kafka消息中間件的使用及流批一體計(jì)算。其次對(duì)數(shù)據(jù)

本書共分兩部分：第一部分是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的基礎(chǔ)理論實(shí)踐，包括任務(wù)1-任務(wù)6，主要講解如何使用Python編寫網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理程序，內(nèi)容包括Python環(huán)境搭建，Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、語(yǔ)句與函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)，常用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理庫(kù)和解析庫(kù)、數(shù)據(jù)持久化保存，以及requests庫(kù)、Numpy庫(kù)、Pandas

本書針對(duì)本科生控制理論課程中的典型難點(diǎn)問(wèn)題開展了針對(duì)性的研究，包括物理建模、實(shí)驗(yàn)辨識(shí)建模、動(dòng)態(tài)誤差系數(shù)法、時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、描述函數(shù)法、串聯(lián)校正、狀態(tài)反饋和最優(yōu)控制數(shù)值解法等內(nèi)容。書中給出了典型案例的Matlab源程序及Simulink模型。通過(guò)對(duì)本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠?qū)�控制理論有更加清晰的把握，提高編程能力�?/p>

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)，因此有必要保護(hù)這些數(shù)據(jù)集中敏感信息的隱私和安全。從數(shù)據(jù)收集和導(dǎo)入到模型開發(fā)和部署，隱私保護(hù)發(fā)生在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的每個(gè)環(huán)節(jié)。這本實(shí)用的圖書將講授確保數(shù)據(jù)管道端到端安全所需的技能。 《隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)》通過(guò)面部識(shí)別、云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等真實(shí)世界中的用例來(lái)探討隱私保護(hù)技術(shù)。你將了解到現(xiàn)在就可以部署的切實(shí)

"本書是“十四五”職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材。本書主要介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念與應(yīng)用。全書共分為8個(gè)項(xiàng)目，內(nèi)容包括走進(jìn)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，大數(shù)據(jù)采集與清洗，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，數(shù)據(jù)挖掘和分析，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)安全，以及綜合實(shí)戰(zhàn)案例。本書