本书详细介绍了一个与60多年来的现代控制理论中最基本的设计原则分离原则完全不同的综合设计原则。这一设计新原则将综合根据观测器设计的结果和受控系统输出观测的关键参数，来设计一个允许只针对部分受控系统状态的状态反馈控制广义状态反馈控制。这一部分系统状态的数目等于观测器，即反馈控制器的阶数。这一阶数将首次根据不同的实际受控系统条件和不同的实际设计要求来完全自由地调整决定，也将因此完全统一现有的状态反馈控制和静态输出反馈控制。这一广义状态反馈控制的最重要的鲁棒性即可靠性，能保证在绝大部分受控系统条

本书以过程控制系统组成和结构为线索, 介绍了过程控制的基本概念, 过程控制常用仪表的原理和工程选用, 过程对象及建模方法, 过程执行器的原理和选择, 过程控制器的设计和整定及先进过程控制策略, 串级过程控制系统, 各种复杂过程控制系统的控制方案与工程设计, 计算机过程控制系统的原理、组成与应用, 过程优化技术, 工业过程故障检测等。本书除过程控制的基础知识外, 还介绍了基于计算机及先进控制理论等在内的过程控制新技术, 如现场总线技术、组态软件以及控制与管理信息集成技术等。

本书以大数据分析的相关理论和方法为主线，首先介绍了大数据分析所需的预备知识和常用的降维方法，然后介绍了数据挖掘、时间序列分析、人工神经网络等大数据分析方法，最后介绍了大数据分析和大数据可视化的常用工具，并讲解了其相应的操作。 本书既可以作为高等院校和高职院校数据科学与大数据、大数据管理与应用、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理以及其他学习大数据技术的读者阅读和参考。

本书主要内容包括大数据概论、初识Hadoop、Linux基础、Hadoop集群搭建、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、以及项目实战--美国新冠疫情covid-19分析。
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本教材基于数据技术概念的提出，建立由数据生成、数据组织管理与数据信息汲取三个模块构成的数据技术应用全流程体系框架。通过对计算机信息系统、抽样技术与数据库系统等基础技术原理的概念化解读，以及对网络爬虫与文本数据生成、SQL语言、数据预处理、回归模型、Logistic建模、关联规则、决策树分类规则、K-平均聚类、神经网络、支持向量机，集成学习、数据可视化等一系列代表性经典应用技术的提出意义、基本概念与操作规则的分层讲授逻辑构建，并通过技术应用综合系统示例，为非计算机和非统计专业的各领域人员的数据素质

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数据是非常重要的资产，是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经类等非大数据技术、计算机科学与技术等专业的学生，旨在培养学生大数据处理能力。本书重点讲解 MySQL 数据库基础、Python 程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容，根据岗位典型工作任务，MySQL 数据库重点讲解库表操作、结构化查询部分，Python 重点讲解数据采集、数据整理与数据分析部分，同时拓展浪潮可视化数据处理应用。 本书以企业真实项目为例讲解大数据基础知识、主流大数据分析工具与方法，以及浪潮可视化大数据分析工具

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