本书包含十六章，分为四个部分：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理与应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台并综述大数据管理与应用的新进展。

本书介绍了大数据分析基础、社会研究与方法、计算社会科学及其发展、基本原则与生命周期、构建分析路线与用例、大数据分析的运用、预测分析方法、预测分析技术、大数据分析模型、用户角色与分析工具、大数据分析平台、社交网络与推荐系统、组织分析团队等内容，最后为大数据分析的学习设计了一个基于大数据集市的课程实践。

本书共分12章。第1~4章主要介绍Matlab的系统环境、矩阵及其运算、数据可视化和APP designer设计；第5~10章主要讲述Matlab在不同场景中的应用；第11~12章为Matlab遗传算法实例及案例分析。本书重点在于Matlab的基础应用，以简练的语言和代表性的实例向读者介绍Matlab的功能和使用方法，可为初识Matlab的用户提供指导。

本书可作为信息、数学、计算机等有关理工科专业本科生和研究生的教材，也可供相关专业工程技术人员阅读参考。

本书较为全面地介绍了Hadoop的应用与开发。全书共11个项目，主要介绍了大数据的基本概念及应用领域、Hadoop的产生及其生态系统、搭建Hadoop集群、HDFS、MapReduce分布式计算、ZooKeeper、Hive数据仓库、HBase实战、Flume实战、Kafka实战等，还提供了1个综合案例分析，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学内容。

本书以“西门子杯”中国智能制造挑战赛工程实践项目为载体，按照“项目引领、任务驱动”的编写模式，将自动化生产线安装与调试所需的理论知识与实践技能分解到不同项目和任务中，旨在加强对学生综合技术应用能力和实践技能的培养。本书的主要内容包括自动化生产线系统认知、共性技术准备、主件供料单元的安装与调试、次品分拣单元的安装与调试、旋转工作单元的安装与调试、方向调整单元的安装与调试、产品组装单元的安装与调试、产品分拣单元的安装与调试、自动化生产线总体安装与调试、自动化生产线数字化仿真与虚拟调试，共10个项目，

本书面向汽车工程和机械工程方向，重点介绍基于UG中的MCD模块对机床单机和自动化单元进行的虚拟仿真与调试，解决院校在智能产线教学中遇到的产线高投入、高损耗、高风险及难实施、难观摩、难再现等诸多问题。

本书是高等职业教育自动化类专业“智改数转”系列新形态教材之一。     本书是根据机器人工程技术人员、数字化解决方案设计师等新职业的岗位要求，结合高等职业院校装备制造大类专业转型升级需求编写的理实一体化教材。本书围绕机器人生产线虚拟调试技术应用设计了五个项目，分别为认识机器人生产线虚拟调试技术、半成品库仿真设计、螺钉锁付站仿真设计、AGV环线站仿真设计、智能仓储系统仿真设计。    本书配套有教学课件、微课和习题等数字化教学资源,读者可发送电子邮件至gzdz@pub.hep.cn 获取

本书系统介绍了 Hadoop 生态系统主要组件的基本概念、特点、主要组成、运行机制及存在的问题等内
容。全书共 11 章，内容包含大数据基本概念、大数据处理平台 Hadoop、分布式文件系统 HDFS、HDFS 2.0
新特性、分布式计算框架 MapReduce、数据仓库 Hive、分布式数据库 HBase、数据迁移工具 Sqoop、日志采
集系统 Flume、NoSQL 数据库及数据可视化等内容。每一部分都有相应的实验指导，以便读者更好地学习和
掌握 Hadoop 核心

本书根据自动化专业“中国工程教育专业认证”、“新工科建设”等需求编写而成，旨在培养学生解决冶金自动化领域复杂工程问题的能力，满足国家未来战略对高端复合型工程创新人才的需求。同时根据《高等学校课程思政建设指导纲要》要求，将学生解决复杂工程问题中的非技术因素与课程思政知识点相结合，提升学生综合素质，系统全面地培养具有过硬本领和勇于担当的新时代卓越工程师。全书共分为5章，各章节均按照工程项目标准开发流程，分类介绍冶金企业生产过程典型环节智能制造系统的设计与实现方法，包括实训项目的生产工艺简介

本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟，以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学习、机器人学、人工智能等领域解决更广泛的问题，同时使这些领域的科学