本书基于Hadoop大数据平台，讲解大数据平台的搭建与运维、数据的采集与存储、数据的处理、数据的分析、数据的可视化等完整的大数据应用案例，不仅全面、详细地讲述Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技术的相关知识，还详细介绍Hadoop集群和Hadoop HA集群的部署等内容。本书具有较强的实用性和可操作性，语言精练，通俗易懂，操作步骤描述详尽，并配有大量操作图例。

本书以“三教”改革为抓手，研究在大数据技术、人工智能等新兴技术环境下，会计职业教育如何转型开展“业财税”融合实践教学改革。改革研究包括“业财”融合实践教学内容设计、“财税”融合实践教学内容设计、“业税”融合实践教学内容设计三项，涉及营运管理岗位、资金管理岗位、成本管理岗位、绩效管理岗位、纳税申报岗位、税务检查岗位、纳税筹划岗位、税务风险管理岗位等八大岗位实践教学内容改革。“业财税”融合实践教学改革研究有效对接以上八大岗位工作内容和工作过程，并融合“1+X”职业技能等级证书考核标准和职业院校技能大

本书共分两部分：第一部分是网络数据采集与预处理的基础理论实践，包括任务1-任务6，主要讲解如何使用Python编写网络数据采集和预处理程序，内容包括Python环境搭建，Python基础语法、语句与函数，网络基础知识，常用网络数据采集与预处理库和解析库、数据持久化保存，以及requests库、Numpy库、Pandas库、Selenium技术、ChromeDriver技术和Scrapy技术的应用方式。第二部分是网络数据采集与预处理的综合案例，包括任务7-任务9，主要讲解requests

本书首先介绍了大数据应用基础：重点讲解了如何搭建Hadoop分布式集群平台，使用Java语言进行MapReduce分布式编程；HBase及Hive数据库环境的安装和数据的增、删、改、查操作；Spark平台的搭建、RDD操作及SparkSQL查询；Flink平台的搭建，Kafka消息中间件的使用及流批一体计算。其次对数据预处理的常用方法及如何使用Matplotlib实现数据可视化进行了讨论。最后讲解了大数据与机器学习、深度学习：本书不同于其他教材对机器学习算法进行列举，然后逐一展开讲解的

本书聚焦人工智能科学的概论， 追溯其起源与发展历程， 全面呈现了不同代表学派的观点及未来展望， 深入研究了人工智能对社会的深远影响; 剖析了人工智能基础技术与系统、大数据实时处理框架与技术; 探究了人工智能与大数据的融合; 对人工智能技术的应用、大数据技术在不同领域的应用进行了全面分析。本书通过深刻的研究与系统性的呈现， 为读者揭示了人工智能科学与大数据技术的交汇之处。

本书以“数据流”为主线，从信号处理角度出发，围绕问题描述和解决方案设计与实现两个角度组织材料，介绍计算机控制系统的分析、设计理论和工程实现技术。同时，本书提供了多种学习支持材料，如电子课件、教学指导手册、部分习题解答和线上虚拟仿真实验，能更好地帮助学生认识计算机控制的并发实时任务管理本质，树立正确的国家观、民族观、历史观和文化观。本书适用于自动化类专业本科教学，也适合作为非自动化类专业学生或相关工程技术人员的参考书。

教材首先介绍Z变换以及如何采用Z变换建立广义对象的Z传递函数，然后建立计算机控制系统的开环及闭环传递函数并分析系统的控制性能指标。在分析的基础上，讲述两种控制算法的设计方法：(1)间接设计法(PID控制、史密斯预估法)；(2)直接设计法(最小拍无纹波设计、大林算法)。简要介绍离散系统状态空间分析与设计方法。以工程实践的形式讲述预测PI控制的性能及使用方法，进一步阐述集散控制系统、现场总线等典型的计算机控制系统以及人工智能、工业大数据及工业互联网在其中的应用。最后给出三组实验：(1)以单

本书介绍了大数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们还给出了每种方法的R语言代码实现以及Python语言代码实现的上机实践。

本书首先对ROS2 的安装与系统架构、开发资源与工具、ROS2 编程基础、机器人运动控制、传感器应用进行了介绍，然后在仿真环境中对ROS2中的SLAM 环境建图、自主导航、视觉图像应用、三维视觉应用、机械臂应用进行了详细介绍，最后通过一个完整的仿真实例，实现地图创建、航点设置、物品自动抓取功能。读者只需要拥有一台运行Ubuntu 系统的计算机，具备Linux 的基本知识，了解C++的编程方法，即可完成本书的学习。
书中列举了大量应用实例，所有实例均在ROS2 中调试通过，可以直接运

本书系统地介绍了机器人学的基础理论知识,重心放在机器人机构、建模、规划与控制等方面,为本科机器人工程及相关专业的入门教材。
全书共10章。第1章为绪论;第2章和第3章分别介绍了与机器人系统及机构相关的基础知识,为读者提供了对机器人的总体认识;第4章作为机器人的数理基础,详细讨论了如何构建刚体运动模型;第5~7章主要讲述了有关机器人运动学方面的基础内容,包括串联机器人的位移分析(第5章)、串联机器人的速度与静力分析(第6章)和并联机器人运动学基础(第7章);第8~10章主要讲述了有关机器人动