本書通過魯棒優(yōu)化的核心原理和應(yīng)用，揭開不確定性的神秘面紗，為讀者提供應(yīng)對不可預(yù)測的挑戰(zhàn)所需的見解和工具。作者首先簡要介紹了不確定線性規(guī)劃，然后深入分析了適當(dāng)不確定性集的構(gòu)建與經(jīng)典機會約束（概率）方法之間的相互聯(lián)系。接著，提出了針對不確定的錐二次優(yōu)化和半定優(yōu)化問題以及動態(tài)（多階段）問題的魯棒優(yōu)化理論。最后，通過來自金融、

本教材是大數(shù)據(jù)時代下，大數(shù)據(jù)行業(yè)蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也在不斷涌現(xiàn)革新，本書對大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)lambda進行梳理，介紹了一些重要的大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)原理與編程實踐，包括數(shù)據(jù)收集層的Kafka，數(shù)據(jù)存儲層的HDFS、HBase，計算框架層的MapReduce、Spark、Flink，資源管理與協(xié)調(diào)層的YARN、ZooKeepe

本書首先介紹了大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)：重點講解了如何搭建Hadoop分布式集群平臺，使用Java語言進行MapReduce分布式編程；HBase及Hive數(shù)據(jù)庫環(huán)境的安裝和數(shù)據(jù)的增、刪、改、查操作；Spark平臺的搭建、RDD操作及SparkSQL查詢；Flink平臺的搭建，Kafka消息中間件的使用及流批一體計算。其次對數(shù)據(jù)

本書共分兩部分：第一部分是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的基礎(chǔ)理論實踐，包括任務(wù)1-任務(wù)6，主要講解如何使用Python編寫網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理程序，內(nèi)容包括Python環(huán)境搭建，Python基礎(chǔ)語法、語句與函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，常用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理庫和解析庫、數(shù)據(jù)持久化保存，以及requests庫、Numpy庫、Pandas

本書針對本科生控制理論課程中的典型難點問題開展了針對性的研究，包括物理建模、實驗辨識建模、動態(tài)誤差系數(shù)法、時滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、描述函數(shù)法、串聯(lián)校正、狀態(tài)反饋和最優(yōu)控制數(shù)值解法等內(nèi)容。書中給出了典型案例的Matlab源程序及Simulink模型。通過對本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠?qū)�控制理論有更加清晰的把握，提高編程能力�?/p>

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)，因此有必要保護這些數(shù)據(jù)集中敏感信息的隱私和安全。從數(shù)據(jù)收集和導(dǎo)入到模型開發(fā)和部署，隱私保護發(fā)生在機器學(xué)習(xí)過程中的每個環(huán)節(jié)。這本實用的圖書將講授確保數(shù)據(jù)管道端到端安全所需的技能。 《隱私保護機器學(xué)習(xí)》通過面部識別、云數(shù)據(jù)存儲等真實世界中的用例來探討隱私保護技術(shù)。你將了解到現(xiàn)在就可以部署的切實

"本書是“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材。本書主要介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念與應(yīng)用。全書共分為8個項目，內(nèi)容包括走進大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)與云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，大數(shù)據(jù)采集與清洗，數(shù)據(jù)存儲和管理，數(shù)據(jù)挖掘和分析，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)安全，以及綜合實戰(zhàn)案例。本書

本書以“三教”改革為抓手，研究在大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等新興技術(shù)環(huán)境下，會計職業(yè)教育如何轉(zhuǎn)型開展“業(yè)財稅”融合實踐教學(xué)改革。改革研究包括“業(yè)財”融合實踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計、“財稅”融合實踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計、“業(yè)稅”融合實踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計三項，涉及營運管理崗位、資金管理崗位、成本管理崗位、績效管理崗位、納稅申報崗位、稅務(wù)檢查崗位、納稅

本書基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺，講解大數(shù)據(jù)平臺的搭建與運維、數(shù)據(jù)的采集與存儲、數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的可視化等完整的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，不僅全面、詳細(xì)地講述Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技術(shù)的相關(guān)知識，還詳細(xì)介紹Hadoop集群和HadoopHA集群的部署等內(nèi)容

本書針對現(xiàn)代工業(yè)控制專業(yè)技術(shù)崗位對基本技能的需求，選取變頻器的基本知識和使用技能訓(xùn)練、工業(yè)變頻器的安裝與調(diào)試及應(yīng)用分析、可編程序控制器編程學(xué)習(xí)、組態(tài)工程的制作及應(yīng)用等方面內(nèi)容，以任務(wù)的方式循序漸進地講解。本書提供的思路和方法，涵蓋了工作領(lǐng)域、工作任務(wù)和職業(yè)技能要求，幫助讀者走出學(xué)習(xí)困境，突破難關(guān)，成為社會急需的高技能人