本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据基础、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理、大数据分析与挖掘、大数据平台Hadoop实践与应用案例5篇,共17章，主要内容包括大数据基本概念、大数据平台Hadoop基础、大数据存储与管理基本概念、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

《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。《Ha

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

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

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

本书以北京亚控科技发展有限公司开发研制的组态软件“组态王7.5”为基础(也有“组态王6.53”)，通过设计一个化学反应监控画面，阐述了组态王软件的基本理论与应用，并对工程管理器及组态王运行系统、组态王信息窗口及用户管理与系统安全、配方管理、冗余系统、组态王历史库、组态王与其他应用程序的动态数据交换、OPC设备等内容做了

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

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HadoopHA集群的部署等内容

本书将关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题,针对其经典的求解方法即贝叶斯优化优化方法,开展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化函数评估问题、获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题,本书对多目标贝叶斯优化方法进行了四个方面的研究,旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。

本书以Spark大数据分析的常用技术与真实项目相结合的方式，深入浅出地介绍Spark大数据分析的重要内容。全书共8个项目，内容包括广告流量检测违规识别流程分析、Spark大数据环境安装搭建、基于Hive实现广告流量检测数据存储、基于SparkSQL实现广告流量检测数据探索分析、基于SparkSQL实现广告流量检测数据预