本书作者比尔·钱伯斯和马太·扎哈里亚在强调Spark 2.0的改进和新功能的同时，将Spark题分为不同的部分，每个部分都有其独特的目标。你将探索Spark的结构化API的基本操作和常见功能以及Structured Streaming，后者是用于构建端到端流应用的一种全新的高层API。开发人员和系统管理员会学Spark监控、调优、调试的基础知识，探索机器学习技术以及Spark可扩展机器学习库MLlib的部署场景。

本书共分为5章理论知识和3个课程实验，深入浅出地介绍了视讯技术的基本概念和原理。第1章视频监控系统的基础知识主要介绍了视频监控系统的基本概念、常用的术语、涉及的主要技术及发展趋势。第2章摄像机原理及实训主要介绍了摄像机的基本概念、常用的术语、摄像机的分类、配置及维护。第3章NVR原理及实训主要介绍了NVR的基本概念、原理、业务配置与管理、常见故障定位与排除。第4章商业解决方案主要介绍了商业监控系统的概念、原理、常见平台功

本书以THJDQG-1型自动化生产线和YL-335B型自动化生产线实训装置为载体，分为上篇和下篇，主要内容是自动化生产线实训装置各个工作单元的安装与调试。本书坚持“理论够用、实践为主”原则，把专业知识与技能训练有机相结合，让学生“做中学、学中做”，老师“做中教、教中做”，真正体现了“以学生为中心，以能力为本位”的职业教育理念，将机械安装、传感技术、PLC控制技术、变频控制技术、步进控制技术、伺服控制技术、网络控制技术等相关技术有效嵌入各个任务中，以培养学生电路识图与安装、PLC控制系统的编程、变

本书从应用角度出发，全面系统地介绍了MATLAB软件及其在自动控制中的应用。全书通过大量实际应用案例详细阐述利用MATLAB进行控制系统分析与设计的方法。 全书内容精练、实用，案例典型，图文并茂，是教学团队多年实践教学成果的总结。

本教材从过程装备自动控制技术的应用角度，主要介绍过程装备控制系统的基本概念，基本组成、原理及应用；常见过程参数如压力、温度、流量、液位、物质成分等的测量方法原理及所用仪器、仪表的结构；常用过程控制仪表的结构原理；以及计算机控制系统的构成原理和可编程控制器技术；典型过程装备控制系统应用实例；最后简要介绍了几种先进的过程控制技术。
本教材可供过程装备与控制工程专业本科和研究生使用，也可供有关院校石油、化工、能源、环境工程、安全工程等专业学生使用，也可供从事过程装备与控制行业的工程技术人员参考

本书以德国FESTO公司生产的 PCS过程控制实训装置为主线，简明扼要地阐述了仪表知识和过程控制知识。全书共五章：靠前章介绍了过程控制及检测技术的基础知识；第二章介绍了物位仪表、实训装置中的液位控制系统、Fluid Lab软件以及双位控制方法等；第三章介绍了压力仪表、实训装置中的压力控制系统以及比例控制方法等；第四章介绍了流量仪表、实训装置中的流量控制系统以及比例积分控制方法等；第五章介绍了温度仪表、实训装置中的温度控制系统以及PID控制方法等。本书在内容上注意知识的连贯性，

本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。本书可以作为高等院校计算机专业本科生和研究生，以及其他专业研究生的人工智能课程的教材，也可以作为相关教师和数据分析技术人员的参考书。

《大数据导论》内容包括大数据基础、大数据下的云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全、数据可视化、大数据与社交媒体的融合、大数据促进电子病历的改革、大数据在旅游业中的应用、大数据在金融业的应用和大数据在制造业的应用，既包括大数据的基本知识，也涵盖大数据在典型行业的具体应用，读者通过学习能更深入地认识和掌握大数据的应用价值。书中每章都设有习题与实践，便于巩固所学内容。
《大数据导论》是为高等院校各专业学习大数据基本课程而设计编写的，既能满足人文社会科学学科的相关专业需求，也可以满足理工

　　《数据挖掘与应用：以SAS和R为工具（第二版）》是数据挖掘领域的经典教材，基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。
　　书中在每种数据挖掘技术后，均辅以大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应用案例，并均配有相关

本书主要讲解了大数据的概念、特点、重要性、价值，大数据处理的基础理念，大数据的处理流程、方法和技术，并结合实际案例构建了大数据应用的战略蓝图、管理流程和实施策略等内容，可作为高等院校教材，也可供大数据学习研究者参考。