本书主要介绍机器人运动控制的相关知识，从软硬件两方面讲述如何使用 STM32 HAL 的方式来控制机器人运动。本书基于集成了驱动模块的机器人控制板重点介绍 STM32 电机控制的相关理论与实践知识，以案例的形式展开教学内容，并内嵌电路原理图、PCB 板图以及源代码等， 是动手实践 STM32 的一个很好的选择。本书主要目的是让初学者能够综合运用 STM32 从无到有地做出一件产品。读者通过本书的学习与实验，可以轻松地掌握 STM32 开发工具以及基本编程方法，学会借助于 STM32C

　　《工业机器人概论/职业院校工业机器人技术应用专业教材》为职业院校工业机器人相关专业的核心教材，参照相关的国家职业技能标准和行业职业技能鉴定规范，结合工业机器人相关专业的实际教学情况，编写而成。《工业机器人概论/职业院校工业机器人技术应用专业教材》主要内容包括初识工业机器人、工业机器人本体结构认知、工业机器人机械系统认知、工业机器人控制与驱动系统认知、工业机器人感知系统认知。全书比较全面地反映了国内外机器人研究和应用的新进展。
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本书系统地阐述了应变式、电感式、电容式、压电式、磁电式、光电式、气敏及湿敏式、热电式传感器的工作原理，基本结构类型及特性，转换电路和相关应用。同时，本书还结合轨道交通装备讲述传感器在现场的具体应用，介绍了目前使用较多的智能传感器及相关新技术。本书还以飞思卡尔单片机为基础，设计DS18B20智能温度传感器、MMA8451加速度传感器、ENC-03MB角速度传感器、Mini1024J式编码器等的硬件接口电路，并编写相关源程序。学生通过学习本书，可以自己动手验证或者应用所学内容。
本

本书根据高职高专教育的特点，以职业岗位核心能力为目标，精选教学内容，力求新颖、简练、学用结合。
本书按照传统传感器的类型划分内容，从效应原理、电路处理、应用实例入手讲解各种传感器在实际工作中的应用。书中通过实验和工程实例，讲解了检测技术的基础知识和测量信号的基本处理技术；联系现实生活，讲解了传感器的综合应用；并讲述了工业传感器的相关知识，安排了工业传感器的综合实训。
本书可以作为高职高专和成人高校的电气自动化技术、生产过程自动化技术、应用电子技术、机电一体化技术、楼宇智能化技术以及

本书从实用角度出发，介绍了传感器的工作原理、外特性及应用电路，注重传感器的新技术、新理论、新方法、新器件以及检测系统的综合设计分析，力求使读者了解传感器的学科前沿与发展动态。全书分为14章，主要内容包括传感器与检测技术基本知识、电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、热电式传感器、压电式传感器、半导体式传感器、光电式传感器、图像传感器、数字式传感器、磁电式传感器、传感器新技术及其应用、现代检测系统综合设计。

本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。

本书系统地讲解了大数据处理常用技术，具体包括大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型、分布式数据库Hbase、NoSQL数据库、Spark分布式内存计算、MapReduce应用开发、Spark SQL编程、数据可视化。本书编写特色理论与具体操作相结合，较低基础入门大数据技术。读者对象是本科、专科或研究生大数据技术课程教材，大数据技术爱好者，其他对大数据技术感兴趣的人员。

本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据概述篇、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理篇、大数据分析与挖掘篇、大数据平台Hadoop实践与案例分析篇。全书共15章，主要内容包括大数据基本概念、大数据存储与管理概念及技术、大数据采集及预处理技术、大数据计算模式、大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBASE、大数据Hadoop平台操作实践及具体大数据预测应用案例分析。

共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍，第2章讲解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务。第6章讲解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop。第11章讲解了综合项目：电商精准营销。

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。