本書以北京亞控科技發(fā)展有限公司開發(fā)研制的組態(tài)軟件“組態(tài)王7.5”為基礎(chǔ)(也有“組態(tài)王6.53”),通過設(shè)計(jì)一個化學(xué)反應(yīng)監(jiān)控畫面,闡述了組態(tài)王軟件的基本理論與應(yīng)用,并對工程管理器及組態(tài)王運(yùn)行系統(tǒng)、組態(tài)王信息窗口及用戶管理與系統(tǒng)安全、配方管理、冗余系統(tǒng)、組態(tài)王歷史庫、組態(tài)王與其他應(yīng)用程序的動態(tài)數(shù)據(jù)交換、OPC設(shè)備等內(nèi)容做了
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù),因此有必要保護(hù)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(hù)發(fā)生在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的每個環(huán)節(jié)。這本實(shí)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(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)》通過面部識別、云數(shù)據(jù)存儲等真實(shí)世界中的用例來探討隱私保護(hù)技術(shù)。你將了解到現(xiàn)在就可以部署的切實(shí)
"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(xiàng)目,內(nèi)容包括走進(jìn)大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)與云計(jì)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(shí)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(jì)職業(yè)教育如何轉(zhuǎn)型開展“業(yè)財(cái)稅”融合實(shí)踐教學(xué)改革。改革研究包括“業(yè)財(cái)”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)、“財(cái)稅”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)、“業(yè)稅”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)三項(xiàng),涉及營運(yùn)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(bào)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(yùn)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(jìn)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
本書將關(guān)注大模型超參調(diào)優(yōu)這類昂貴的多目標(biāo)優(yōu)化問題,針對其經(jīng)典的求解方法即貝葉斯優(yōu)化優(yōu)化方法,開展理論方法探索。針對低維和高維決策空間中的并行化函數(shù)評估問題、獲取函數(shù)優(yōu)化效率問題以及維度災(zāi)難和邊界問題,本書對多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化方法進(jìn)行了四個方面的研究,旨在有效地求解低維和高維昂貴的多目標(biāo)優(yōu)化問題。
本書全面講解指標(biāo)體系與指標(biāo)平臺的設(shè)計(jì)方法和實(shí)踐案例,全書共10章。第1章介紹指標(biāo)驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營。第2章著重介紹指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方法。第3、4章深入講解指標(biāo)平臺的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)架構(gòu),包括如何構(gòu)建“一處定義,全局使用”的指標(biāo)平臺。第5-8章介紹零售、金融、制造、連鎖加盟等行業(yè)的指標(biāo)平臺設(shè)計(jì)、建設(shè)和應(yīng)用案例,展示不同行業(yè)的指
《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》全面講解了大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)及如何解答大數(shù)據(jù)工程師面試筆試中的常見問題,還引入了相關(guān)知識點(diǎn)輔以說明,讓讀者對所學(xué)知識進(jìn)行查漏補(bǔ)缺,幫助讀者順利通過大數(shù)據(jù)工程師面試筆試!洞髷(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》的題目均來自一線互聯(lián)網(wǎng)公司面試筆試真題,涵蓋大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)組件以及大數(shù)據(jù)不同崗位的面
本書以Spark大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)與真實(shí)項(xiàng)目相結(jié)合的方式,深入淺出地介紹Spark大數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。全書共8個項(xiàng)目,內(nèi)容包括廣告流量檢測違規(guī)識別流程分析、Spark大數(shù)據(jù)環(huán)境安裝搭建、基于Hive實(shí)現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)存儲、基于SparkSQL實(shí)現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)探索分析、基于SparkSQL實(shí)現(xiàn)廣告流量檢測數(shù)據(jù)預(yù)