本书对大数据分析的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用sklearn和Matplotlib分别进行程序实现及数据可视化。本书共8章，内容包括大数据分析概述、Python数据分析与可视化基础、关联规则与推荐算法、聚类算法及其应用、分类算法及其应用、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等。本书在理

《组态控制技术》以北京昆仑通态自动化软件科技有限公司MCGS通用版组态软件为例，介绍了通用工业自动化软件的应用技术。全书共设有4个学习项目，项目1为MCGS组态软件简介，项目2～项目4采用“模块化”设计，分别讲述储液罐水位监控系统、机械手监控系统与电动大门监控系统设计方法。《组态控制技术》可作为职业院校以及应用型本科院

本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。第一部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、

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

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

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MapReduc

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

《数据科学导论（面向新工科专业建设计算机系列教材）》主要介绍数据科学的通识入门知识，可以作为高等院校数据科学与大数据专业的专业基础课程教材。该书以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为数据科学与大数据及相关专业的学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。该书系统讲授数据科学的基本概念和知识

本教材在选题与整体结构设计时，对大数据基础知识和技术应用做了详细的解析，同时全面介绍了如何运用方法和工具对大数据应用案例进行分析，是一本特色鲜明、理论与实践相结合、具有广泛使用价值的教材。使本科生从整体上了解大数据基础的内容与技能。

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。本书可作为高职院校大数据应用技术、软件技术等专业学生的专业基础课