随着互联网技术的发展，在新经济的大时代背景下，各行各业都催生出众多的全新业态。伴随大数据、人工智能、区块链等技术的加持，这些业态划分也越来越精细，社会活动的整体效率也越来越高。然而，这一切都不开数据，特别是高质量的数据。本书围绕智能数据分析与应用处理业务背景及相关技术，以学习情境的方式介绍了：数据分析工具Beautiful Soup与XPath和数据采集工具Requests；根据数据规模大小和格式，可采用Excel、Tabula或Kettle进行数据处理；数据分析工具NumPy、Pandas和可

本书从概念、思维、存储和处理、分析与应用等方面系统介绍了大数据的相关知识，主要内容包括：大数据的基本概念，大数据思维，大数据采集与获取技术，大数据批处理、流式处理和交互式处理框架，Hadoop?项目结构与技术分布，分布式并行编程MapReduce?模型，Spark?技术架构和基本流程，数据特征工程及数据可视化等内容，通过大数据与人工智能技术助力新冠疫情防控、非法集资预警、大型活动安全预警、智慧法院数据融合分析与集成应用等案例，再现场景、数据、数据分析特征选择及分析技术应用的过程，有助于读者对大数

本书主要面向从事数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及数据应用系统监控、
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署包括数据应用系统的部署安装、测试及变更管理，基础系统运维涵盖日常维护、性能监控、故障管理和
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数据的获取方式、数据的形式及其结构纷繁芜杂，如何把数据整理成我们想要的样子呢？本书通过真实案例构建了数据准备过程中的方法与技术体系，并通过Python 3编程实现从数据获取到数据整理的全过程。
全书内容包括数据来源、数据类型、数据编码、数据清洗、数据插补、数据配平、数据重构、数据变换、数据缩放和数据归约。为使读者能够快速掌握数据准备的方法与技术，本书的数据文件与程序代码均可下载（见封底二维码）。线上操作平台地址为http://ykt.ai-learning.net。
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本书系统阐述了计算机控制系统的分析方法、设计方法以及在工程上的实际应用。主要内容包括：计算机控制系统的组成与分类，计算机控制系统中的过程通道，数据处理与人机交互技术，计算机控制系统特性分析，数字PID及其算法，直接数字控制，模糊控制技术，计算机控制系统的可靠性与抗干扰技术，网络化控制系统，计算机控制系统的设计与实现。本书注重理论与应用、软件与硬件、设计与实现的有机结合，重视解决工程实际问题。为了便于教学和自学，读者可通过扫描本书中相关知识点的二维码加深与拓展学习内容，并且本书每章都配有不同类型的

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本书系统地介绍了国际控制界应用最广的MATLAB语言及其在控制教学与研究中的应用, 侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、科学运算问题的MALTAB求解、线性系统的建模和计算机辅助分析、非线性系统的仿真分析、控制系统的计算机辅助设计方法等。

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本书从变频器使用者的角度出发，从理论到实践，由浅入深地阐述了伺服电动机调速的原理、变频调速的基础知识、常用电力电子器件的选用、变频器的结构和工作原理、电动机变频调速的机械特性、变频器的控制方式以及变频器改变频率和电压的方法等。具体操作部分重点阐述了变频器的安装、运行、参数设置、调试、维护以及优化设置等。本书第1～8章内容主要包括直流伺服控制系统、交流伺服控制系统、电气传动基础知识、变频器的工作原理与控制方式、变频器改变频率和电压的方法、变频器的基本操作以及变频器的优化特性设置、变频器的选择与维护