本书从理论及工程应用的角度, 系统地介绍了传感器原理､ 检测技术及其应用｡ 全书由 6 章组成｡ 第 1 章介绍了检测技术的基本概念､ 误差处理技术和检测系统设计方法等基础知识｡ 第 2 章介绍了传感器的基本原理､ 静动态特性, 常见的､ 应用广泛的以及新型的传感器, 如电阻式､ 电容式､ 电感式､ 压电式､ 压阻式､ 光纤传感器

数据的清洗是在大数据的挖掘与分析过程中的一个重要环节，由于数据类型的复杂性，采用传统的清洗脏数据的工作会辛苦和乏味。但是如果能利用好的清洗工具和适当的方法则可以让数据的清洗工作变得有趣并能达到事半功倍的效果。
本书从文件格式、数据类型、字符编码等基本概念入手，通过实例，探讨了如何提取和清洗关系型数据、网页数据，以及如何实现数据的转换与加载。每个知识点都附有案例供读者学习，通过实践让读者掌握所有的数据清洗技术。
如果您是一位数据科学家，或者从事数据科学工作，哪怕是一个对数

本书系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领域的应用，同时剖析了大数据环境下的隐私和安全问题。 本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。 本书系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领

重点介绍数据科学中的新理论和代表性实践，填补数据科学与大数据技术专业的核心教材的空白。主要内容包括：基础理论（术语定义、研究目的、发展简史、理论体系、基本原则、数据科学家）、理论基础（数据科学的学科地位、统计学、机器学习、数据可视化）、流程与方法（基本历程、数据加工、数据审计、数据分析、数据可视化、数据故事化、项目管理）、技术与工具（技术体系、MapReduce、Hadoop、Spark、NoSQL与NewSQL、R与Python）、数据产品及开发（主要特征、关键活动、数据柔术、数据能力、

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本书通过理论任务和实践任务相结合的方式重点介绍了Hadoop生态圈，Spark内存计算框架，NoSql数据库存储，数据可视化，Python大数据处理等大数据关键技术，并提供大量实践及综合案例。本书通过理论任务和实践任务相结合的方式重点介绍了Hadoop生态圈，Spark内存计算框架，NoSql数据库存储，数据可视化，Python大数据处理等大数据关键技术，并提供大量实践及综合案例。

本书系统讲述基于MATLAB的控制系统分析和设计方法。全书共7章。第1章总体介绍了MATLAB的基本命令；第2章介绍了MATLAB分析和设计控制系统的预备知识；第3章讨论了如何应用MATLAB获得动态系统的瞬态响应；第4章和第5章分别讲解了如何运用MATLAB进行根轨迹和频域方法的分析和设计；第6章讨论了如何通过MATLAB处理状态空间极点配置和观测器设计问题；第7章提供了控制系统设计中最优参数组的选取方法及二次型最优控制器的求解方法。

本教材基于纸质媒体 移动互联网 数字媒体资源等进行修订，以组态与应用的教学目标为核心，以MCGS（国内）、WinCC（国外）通用组态软件，和MACS（国内）、CENTUM（国外）专业组态软件为主要教学情境，按照案例导入、需求分析、任务单设计、组态实施、运行测试、小试牛刀、融会贯通、照猫画虎和能力测评的逻辑组织架构，并辅以多样化的数字多媒体碎片化资源，提高学习效果。

可作为高职高专院校电气自动化技术、生产过程自动化技术、机电一体化技术等相关专业的教材，也可作为组态软件自

本书从数学基础与编程基础开始，逐步引导读者领略深度学习的起源与发展，向读者介绍深度学习在计算机视觉、自然语言处理等方面的实际应用，并为读者呈现*前沿的深度学习研究进展，同时深入剖析技术原理，带领读者逐步推导深度学习背后的数学模型，并结合飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架实现项目，代码清晰，易于理解。本书深入浅出，将原理解析与国内流行的深度学习框架飞桨实例结合，旨在使读者更全面、更清晰地掌握深度学习的前沿技术。 本书可作为深度学习的入门读物，也可作为信息学科本科生和研究生的教材，还

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