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本书是人工智能技术应用核心课程系列教材之一，通过对人工智能数据标注的概念、方法、工具与案例的系统介绍，结合对图像、视频、语音、文本和3D点云等类别数据的具体标注案例的分析与操作，使初学者可以快速掌握数据标注的基础知识和常用方法，使从业者在提升数据标注技术水平的同时，掌握工程化数据标注的项目组织、管理和质量控制的技术与方法。本书适合作为高校人工智能相关专业的教材，也可供人工智能、机器学习与深度学习爱好者阅读，还可作为人工智能改造升级项目的规划与实施者、人工智能数据服务从业者以及数据标注技术工程管理

　　《Spark大数据分析技术（Scala版）》系统介绍了Spark大数据技术的相关知识，内容包括Spark概述、Scala基础编程、基于Scala的Spark编程、Windows环境下的Spark综合编程、SparkSQL结构化数据处理、SparkStreaming流计算、SparkGraphX图计算、SparkMLlib机器学习。
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　　《Hadoop理论与实践/大数据人工智能系列丛书》按照高等学校大数据、人工智能课程基本要求，以案例驱动的形式来组织内容，突出该课程的实践性特点。
　　《Hadoop理论与实践/大数据人工智能系列丛书》主要包含四大部分：Hadoop技术、数据仓库与Hive、Flume分布式日志处理系统、Spark及其生态圈概述。其中，Hadoop技术包括大数据与数据分析、Hadoop生态系统介绍、Hadoop存储、Hadoop计算之MapReduce、Hadoop安全等；数据仓库与Hive包括Hive与

本书以大数据处理流程为主线，重点介绍大数据获取、预处理、存储管理、挖掘分析以及可视化等方面的基本理论、方法和关键技术，通过丰富的应用案例展示了行业大数据的应用场景以及数据价值。 本书共 7 章：数据与大数据时代、大数据获取和预处理、大数据存储与管理、大数据挖掘分析、大数据可视化、大数据处理技术和行业大数据应用。 本书深入浅出、图文并茂，注重广度与深度结合、科学性与实用性结合，是为高等院校数据科学与大数据技术专业的大数据导论课程编写的教材，可作为高职高专大数据技术与应用专业的教材，也 可作为大学非

本书是2017年华东师范大学精品教材，是《数据分析与大数据实践》一书的配套实验指导，由数据的组织与管理基本概念、Excel高级应用、Access数据库基础、文献检索基础等四大组成部分，包括Excel公式和函数的高级应用、Excel图表的高级应用、Excel数据分析与决策，以及当Excel力不能及时需要引入的数据结构基本知识、关系数据库基础知识、Access基本应用、SQL查询的使用、计算机文献检索、常用搜索引擎和图书文献数据库使用等。

生产过程控制是自动化学科的重要组成部分，是跨越自动控制原理和工业实践应用之间的桥梁，是将自动控制理论灵活应用于工业生产实践不可或缺的部分。本书从工业自动控制系统的基本组成结构出发，逐一介绍过程控制中的对象模型、执行器、控制器、检测仪表（压力、温度、流量、物位、成分的检测）、变送器等，以及相关的本安防爆技术。分析上述组成部分在控制系统中的作用及工作原理，进而引出上述仪表性能和特性对控制系统设计的相关意义。同时，本书以上述仪表相关知识为基础，论述过程控制系统的基本设计方法，详细描述被控参数、控制参数

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