本書采用一種創(chuàng)新的模型論進行邏輯編程，從數(shù)據(jù)集的基本概念(即閉原子集)開始。沿著這一基本概念，我們引入視圖(即虛擬關(guān)系)；我們將經(jīng)典邏輯程序定義為視圖定義集，使用傳統(tǒng)的類似于Prolog的表示法編寫，但語義是根據(jù)數(shù)據(jù)集而不是根據(jù)實現(xiàn)方式給出。然后介紹了一些閉原子操作，如添加和刪除。

《大數(shù)據(jù)分析指南》是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域為數(shù)不多的理論與實踐相結(jié)合的基礎(chǔ)性、實用型專業(yè)圖書，它通過詳細剖析大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論和企業(yè)實際案例，全景展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析各個階段的基礎(chǔ)知識、相關(guān)方法、關(guān)鍵技術(shù)和實用工具。全書全面、系統(tǒng)的講解了大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論、體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)（采集與存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘

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本書屬于工學(xué)及電子信息學(xué)方面的著作,由人工智能的基本概念及原理、相應(yīng)領(lǐng)域的算法及應(yīng)用、不確定性推理、自動規(guī)劃求解系統(tǒng)、知識表示和問題求解、自然語言處理技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、分布式人工智能和Agent技術(shù)等部分組成。全書以大數(shù)據(jù)為背景,從人工智能技術(shù)的基本理論著手編寫,與實際相結(jié)合分析它在生活中的應(yīng)用,并思考人工智能的

大數(shù)據(jù)導(dǎo)論是一門理論性和實踐性都很強的課程。本教材針對信息管理、經(jīng)濟管理和其他相關(guān)專業(yè)學(xué)生的發(fā)展需求，系統(tǒng)、全面地介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用的基本知識和技能，詳細介紹了大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時代、大數(shù)據(jù)的可視化、大數(shù)據(jù)的商業(yè)規(guī)則、大數(shù)據(jù)時代的思維變革、大數(shù)據(jù)促進醫(yī)療與健康、大數(shù)據(jù)激發(fā)創(chuàng)造力、大數(shù)據(jù)預(yù)測分析、大數(shù)據(jù)促進學(xué)習(xí)、大數(shù)

數(shù)據(jù)治理

本書從技術(shù)實戰(zhàn)的角度，帶領(lǐng)讀者一步一步掌握大數(shù)據(jù)的相關(guān)技能。本書不僅提供相應(yīng)命令、配置文件，還提供模擬環(huán)境演示等，并盡可能通過案例和實操降低大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的門檻，力求讓讀者學(xué)以致用。 本書主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Linux基礎(chǔ)與集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式編程、Hive大數(shù)據(jù)倉庫、

Spark?SQL是Spark用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個模塊。本書共8章內(nèi)容，由淺入深地講解Spark?SQL的基礎(chǔ)知識、安裝部署、編程基礎(chǔ)、編程進階、函數(shù)、性能調(diào)優(yōu)技巧以及編程實踐等知識。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握Spark?SQL核心技術(shù)。本書每章安排了習(xí)題和總結(jié)，以便使讀者能更好地學(xué)習(xí)和更牢固地掌握Spark?S

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