本书将通过具有中国特色的具体案例来讲授Python编程的基本语法规则，并通过Python语言来介绍数据科学的基本内容以及数据分析方法的基本思想。内容分为两部分，第一部分介绍Python编程的基本概念，包括常用表达式、数据类型、表格处理、数据可视化等；第二部分结合Python语言介绍数据分析方法的基本思想，比如假设检验、置信区间、参数估计、线性回归、分类问题等。

本书以任务为载体，以实施过程为主线，将知识点穿插到任务实施过程中，知识
体系的构建循序渐进、由易到难、由浅入深，符合普遍认知规律。
本书以Hadoop 大数据平台为重点，主要内容包括预备知识、准备Hadoop 环境、
搭建Hadoop 大数据平台、使用Java 语言编写MapReduce 程序、使用Python 语言编
写MapReduce 程序、Hadoop 系统的常见故障及应对和Hadoop 系统运维。
本书适合作为各类职业院校大数据技术与应用等相关专业的教材，

本书通俗地讲解数据科学与并行计算的基本概念、方法和原理，系统地介绍基于典型大数据场景的并行计算解决思路，同时涵盖常用的数据并行计算工具的操作实践，使读者知其然更知其所以然。
本书的特色在于：注重对大数据科学方法核心应用的讲解，突出以并行计算思维解决大数据场景问题的案例教学。基于典型大数据场景案例数据集，循序渐进地引导读者利用Parallel、Sparklyr、Dask和PySpark等主流并行计算工具实现数据的清洗、转换、描述和建模分析。帮助读者系统全面地构建数据科学的基本知识体系，领会

非线性系统的控制问题近年来受到越来越广泛的重视，也极大地推动了非线性控制理论及其应用的进展。本书从系统分析和设计角度，系统地介绍了非线性控制系统的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来一直从事非线性控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。全书分为三大部分。第一部分（第1章～第4章）介绍用于非线性系统分析的主要方法与工具。即，非线性控制系统概述、相平面分析、李雅普诺夫稳定性及输入输出稳定性理论。第二部分（第5章～第8章）讨论非线性控制器的主要设计方法。如，精确线

本书是“数字系统设计”课程的配套教材。全书共6章，包括C8051F360单片机结构、C8051F360的数字I/O端口、C8051F360的模拟外设、开发工具简介、实验平台概述、综合设计实例。本书提供实验平台所有模块的详细电路原理图、设计方案、底层控制程序、例程应用等。在每个综合设计实例后提供拓展任务，以便学生深入理解并掌握设计方法。本书可作为高等院校电子信息类、电气类、自动化类专业数字系统设计、电子技术综合实验等实践类课程及大学生电子设计竞赛赛前培训的教材，也可作为具备模拟电子技术、数字电子技

本书较全面地介绍智能控制的基本理论、方法和应用。全书共12章，主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的基本原理和应用；智能算法及其应用；迭代学习控制原理及应用。本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合初学者学习。书中给出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定数量的思考题与习题。 本书可作为高等院校自动化、计算机应用、电子工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可供自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

Hadoop是目前比较流行的大数据框架之一，可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。 本书以Hadoop的概念、集群搭建、核心组件、实战案例等为主线，较为全面地介绍了Hadoop大数据存储及处理技术的相关知识。全书共10章，前9章主要讲解Hadoop基础，内容包括初识Hadoop、Hadoop的安装与配置、高可用与联邦、分布式文件系统HDFS、集群资源管理系统YARN、分布式计算框架MapRecuer、Hadoop的I/O操作、Hadoop3.x新特性、Hadoop商业发行版等

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本书旨在指导高职院校学生对大数据技术进行入门学习，以任务驱动为导向，系统介绍了大数据技术基础知识及应用案例。全书共分为六大项目，具体包括大数据与大数据时代、大数据处理平台、Hadoop开发环境的搭建、数据采集与预处理、数据计算与数据存储、数据分析与可视化。

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