本书是校企合作的成果，以大数据平台运维岗位的实际工作为核心，采用任务驱动方式，全面介绍了 Hadoop 集群的安装、监控和优化等关键技能。内容涵盖了从集群搭建到节点维护、分布式文件存储操作、计算资源管理，再到集群调优和应用组件调优，以及应用组件的安装与检验等多个方面。本书遵循“实践为主、理论为辅、注重实用性”的教育理念，在实际操作中融入理论知识点，帮助读者更好地学习和掌握大数据分析与处理的关键技能。本书适合具备一定计算机基础的读者阅读，可作为中等职业学校、高职高专计算机相关专业的教学用书，也可作

本书以Python为基础，深入讲解HDFS分布式文件系统和PySpark3编程。全书共9章，内容包括Docker环境下Hadoop与Spark的配置、HDFS操作技巧、RDD编程方法、Spark SQL应用、Spark架构及运行机制、Pandas on Spark使用及Spark ML编程实践。本书通过实际操作案例，帮助读者掌握Hadoop和PySpark的环境搭建与应用编程，附带丰富的教学资源，包括教案、教学课件、练习题、源代码、数据集及核心知识点视频讲解及实验指导，为读者提供强大支持。

本书主要介绍数据科学中数据准备阶段常用的数据处理方法。全书内容分为五个部分：数据准备概览、数据清理、数据变换、数据归约和案例分析。本书注重方法的原理及其应用，在方法原理引介部分强调重要的统计学思想，在方法应用部分强化数据思维和数据处理规范。

本书系统地论述了传感器技术基础理论、传感器原理及智能化技术和面向机器人感知的智能传感器应用技术。本书分3部分，共17章。第1部分共3章，介绍传感器技术基础理论，包括传感器与智能传感器的基本概念、特性、应用以及发展，传感器的功能材料、基础效应及加工工艺。第2部分共9章，介绍半导体、光电、压电、磁电、MEMS、纳米、量子传感器的原理、特性及应用，并简要介绍智能传感器信号处理技术以及无线传感器网络。第3部分共5章，介绍如何利用传感器实现机器人感知，包括机器人状态、视觉、听觉、触觉与接近觉、味

本书主要内容包括无线传感器网络概述、无线传感器网络传感技术、无线传感器网络开发环境、无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术、无线传感器网络通信与组网技术、无线传感器网络支撑技术、无线传感器网络协议技术标准、无线传感器网络接人技术、无线传感器网络的应用、无线传感器网络与人工智能物联网等。

本书介绍了工程中常用传感器的原理、特性及测量电路，通过大量的实际案例介绍各种传感器的工程应用方法。全书共分10 章，第1 章介绍了传感器的物理基础、定义、组成和分类，测量误差与数据处理，以及传感器的基本特性；第2～10 章分别介绍了电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、磁电式传感器、压电式传感器、光电式传感器、热电式传感器、声波式及辐射式传感器、智能传感器的基本工作原理、测量电路及应用。本书内容全面，注重科学性与系统性，具有较强的实用性。

本书主要面向高等学校ROS智能机器人开发的教学及实训需求, 以培养ROS机器人开发工程师为目标, 内容包括ROS安装与系统架构、ROS通信机制和ROS实用工具, 并通过实例对ROS机器人的软硬件组成、机器人建模与运动仿真、机器人地图构建和导航应用进行详细讲解。

本书针对移动机器人中涉及的主要无线导航定位技术的最新研究成果进行了论述，涵盖了近年来作者团队在无线导航定位技术路径规划、定位算法及系统构架等方面取得的成果。全书共6 章，第1 章从移动机器人的概念入手，回顾了其发展历程和关键技术，深入探讨了导航定位的概念、分类及其发展趋势；第2 章详细介绍了移动机器人涉及的各种导航定位技术；第3 章详细介绍了UWB 定位技术的特点、应用及系统构成，深入介绍了UWB 脉冲的产生、调制技术及其接收机设计、UWB 室内定位算法的实现等；第4 章从惯性导航技术的基本概念

本书面向教育、科技、人才三位一体的自主机器人拔尖人才培养，对机器人的环境感知、定位建图、规划控制、平台设计等各个方面进行分章讲解，结合国际大学生机器人大赛优秀案例开展项目式课程建设，配合实例分析，使读者在实践中深入了解机器人的构成原理、关键技术和实践应用，实现“赛、创、教、研”四维交叉，激发读者的创新思维和实践能力，掌握机器人系统的设计和实现方法。本书共 8 章，分别为自主机器人概述、自主机器人建模、自主机器人环境感知、自主机器人定位与建图、自主机器人规划控制、自主机器人具身智能、自主机器人移动

本书首先简要介绍了移动机器人的基本概念、发展历史与趋势；其次从总体设计的角度介绍了需求分析、系统设计、硬件实现、软件开发、测试与调试、交付与部署等移动机器人设计的一般流程；然后详细介绍了移动机器人的运动平台、硬件系统、操作系统、嵌入式软件架构、软件开发等软硬件设计；接着详细介绍了移动机器人通信与人机交互设计，包括应用层通信协议设计、常用人机交互技术、图形化人机交互界面设计，以及机器人智能感知系统设计，包括机器人常用传感器、机器人感知系统设计、机器人同步定位与建图算法设计、机器人目标识别算法设计等