本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強(qiáng)，注重對技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過對本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時的實現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短

要成為RPA的專家，需要參與到引進(jìn)該技術(shù)的相關(guān)活動中，也需要了解RPA軟件，并了解一部分機(jī)器人系統(tǒng)是如何開發(fā)的。本書將對RPA的引進(jìn)形式、結(jié)構(gòu)、程序到機(jī)器人開發(fā)、系統(tǒng)開發(fā)、引進(jìn)流程、運行管理和安全以及相關(guān)互補(bǔ)技術(shù)進(jìn)行介紹，全方面講解RPA的“原理”。當(dāng)然，不需要樣樣精通，讀者可以結(jié)合自己擅長的領(lǐng)域，參與到創(chuàng)新、機(jī)器人開

全書共有12章，從Hadoop概述開始，介紹了Hadoop的安裝與配置管理，并對Hadoop的生態(tài)體系架構(gòu)進(jìn)行了介紹，包括HDFS技術(shù)、YARN技術(shù)、MapReduce技術(shù)、HadoopI/O操作、海量數(shù)據(jù)庫技術(shù)HBase、ZooKeeper技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)Hive、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig，以及數(shù)據(jù)遷移工具S

本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點、市場、技術(shù)、分析、應(yīng)用，還專門討論了云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等熱點新技術(shù)及應(yīng)用，教學(xué)設(shè)計層次清晰，每個單元都遵循同樣的編排體系，內(nèi)容圖文并茂，對口語技能、閱讀技能、翻譯技能的學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行了合理的設(shè)計。而且，本書還對每個單元的教學(xué)重點和專業(yè)詞匯進(jìn)行了注釋，設(shè)置了基于內(nèi)容的閱讀理解練習(xí)、詞匯練

本書將古典、非線性和現(xiàn)代控制理論結(jié)合起來，借助MATLAB庫函數(shù)、仿真工具、硬件平臺對象完成控制理論的分析和設(shè)計實驗。通過實時觀察實物的動作，增強(qiáng)學(xué)生的興趣和感知能力，幫助學(xué)生更好理解自動控制理論,并增強(qiáng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。學(xué)術(shù)價值體現(xiàn)在： （1）利用硬件實驗平臺，學(xué)生可以理解控制器參數(shù)的作用，掌握調(diào)整直流伺服

本書的主要章節(jié)包括分位數(shù)回歸、等分線性回歸、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、隨機(jī)前沿分析法、層次分析法、灰關(guān)聯(lián)分析、模糊理論、粗糙集理論、小波時間序列、組合優(yōu)化問題等。此外，本書引入了最新的R數(shù)據(jù)挖掘方法；摒除掉艱深難懂的理論，以最淺顯的方式介紹數(shù)據(jù)挖掘理論，讓讀者迅速掌握，輕松入門；力求最簡單的R程序或安裝包運行數(shù)據(jù)挖掘案例分析，詳

圖分析可以揭示復(fù)雜系統(tǒng)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的運作機(jī)制，圖算法為構(gòu)建智能應(yīng)用程序提供了快速建模的框架，有助于更準(zhǔn)確、更快速地做出預(yù)測。包括商品推薦和欺詐檢測在內(nèi)的許多人工智能問題能轉(zhuǎn)換為圖論問題。本書基于Spark和Neo4j講解近20種常用的圖算法，幫助讀者拓展重要圖分析類型的相關(guān)知識和能力，更快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式并找到更優(yōu)

本書以培養(yǎng)職業(yè)崗位能力為目標(biāo)，融知識、理論、實踐為一體，體現(xiàn)“理實一體化”教學(xué)思想，涵蓋省級“十二五”規(guī)劃課題的研究成果。

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