本书详细介绍了机器人传感器的基础知识和工作原理，以及多传感器信息融合技术的应用实例。全书共分11章，主要内容有传感器的定义与分类、基本组成，机器人的系统组成，机器人常用的传感器，智能传感器技术及应用，多传感器信息融合技术的定义、分类，多传感器信息定量和定性融合的方法，多传感器信息融合技术在装配机器人、焊接机器人、移动机器人及智能汽车中的应用实例。本书既可作为高等院校自动控制、电子工程、机械工程、机电一体化、计算机应用等相关专业的高年级本科生或研究生的教材，也可供从事机器人学研究、开发和应用

本书以项目实战为核心载体，采用任务驱动教学模式，系统且深入地解析Hadoop生态圈中主流的大数据开发技术。全书精心编排 7个项目，从Hadoop的基础理论入门，逐步深入到Hadoop集群环境配置、Hadoop分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架，再到 MapReduce离线数据处理、基于Hive的离线数据分析，最后以综合项目实战，构建起完整的知识体系。书中提供了详细且易操作的步骤指引，即便是零基础的读者，也能通过练习，顺利搭建稳定的Hadoop集群，并独立完成复杂的项目开发。本书兼具

随着数据量的爆炸式增长，大数据存储技术在数据科学、人工智能、云计算等领域的重要性日益凸显。大数据不仅为个人生活、企业经营，以及国家与社会的发展带来了机遇，也带来了挑战。本书是一本大数据入门图书，主要介绍了Hive、HBase、Sqoop等内容。本书采用理论与实践相结合的讲解方式，旨在帮助读者摆脱枯燥的理论学习，注重实际动手能力的培养。通过本书的学习，读者可以掌握Hadoop生态圈中常用组件的大数据存储技术，如HDFS、Hive、HBase。本书不仅注重理论知识的讲解，更强调实践能力的培养，适合高

本书系统阐述大数据的常用技术原理和框架，并精选实战案例深化大数据技术运用。全书共12个单元，内容包含大数据与Hadoop概述、大数据处理平台Hadoop的安装与配置、分布式文件系统HDFS、MapReduce和YARN技术、分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据迁移工具Sqoop、分布式协调服务ZooKeeper、日志采集系统Flume、分布式消息发布订阅系统Kafka、大数据内存计算Spark及流式计算引擎Storm。 本书采用“项目引领、任务驱动”的编排模式，内容设计遵循由浅入深的

本书系统、全面地介绍了大数据与Hadoop的基本概念、Hadoop安装与配置、Hadoop核心组件应用、Hadoop生态系统探索、大数据优化和维护等知识。通过学习本书，读者可以更好地理解Hadoop大数据平台部署与运维的具体实施方法与基本操作技巧。本书既可以作为培养大数据应用型人才的教材，又适用于大数据初学者和对大数据基础理论感兴趣的广大读者。

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机器人智能是机器人和人工智能的交叉学科，是机器人获得类人智能的关键领域。本书作为该领域的入门教材，试图通过剖析机器人智能相关的经典算法，使读者不仅知其然，还知其所以然，形成解决机器人智能相关问题的方法论。本书可分为5个部分：第1部分（第1～4章）介绍机器人的基本概念及相关的数学、机器学习基础知识；第2部分（第5～6章）介绍机器人传感器和感知数据处理方法；第3部分（第7～9章）讲述贝叶斯滤波器、线性卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等经典状态估计算法；第4部分（第10～11章）讲述基于扩展卡尔曼滤波器

本书分为7章，介绍了ROS2基本情况及使用、ROS2程序编写、ROS2机器人基本控制、ROS2机器人视觉、ROS2机器人激光雷达地图构建、ROS2多关节机器人运动控制及规划、ROS2多关节机器人系统搭建。

本教材遵循目标导向的学习设计原则，按照“项目引导、任务驱动”的思路，以知识手册+技能手册的形式编写，有效地融合理论与实践，强调技能训练，以模块导读、思维导图做指引，同时植入测评环节，确保学生全面掌握相关知识与技能。
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机器人流程自动化（RPA）作为一种新兴的技术，正在全球范围内掀起一场自动化的革命。它的出现，使得许多重复性、繁琐的工作可以由软件机器人自动完成，从而极大地提高了工作效率，降低了人力成本。 本书系统RPA技术的核心原理、开发工具及实战应用，结合最新技术趋势与行业案例，构建"理论+工具+实战”三位一体的知识体系。全书从RPA基础概念切入，逐步讲解编程基础、常用指令、流程设计及AI融合应用，通过"成绩汇总”"抖店数据处理”等典型案例，演示如何利用影刀等主流工具实现业务流程自动化。注重实操性与系统性，既