《云計算與大數(shù)據(jù)實踐研究》是一本信息技術(shù)研究與經(jīng)濟管理類圖書。本書旨在研究云計算與大數(shù)據(jù)的實踐應用，開篇章節(jié)首先介紹了云計算與大數(shù)據(jù)的基本概念，接著基于云計算分別闡述了數(shù)據(jù)處理技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云存儲技術(shù)的詳細內(nèi)容，對近年來云計算的應用實踐進行了簡單敘述；本書包含大數(shù)據(jù)的采集與預處理、存儲管理以及分析與挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)理

本書針對目前大數(shù)據(jù)發(fā)展的方向，就數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域介紹數(shù)據(jù)獲取原理和技術(shù)而專門編寫的教材。本選題在講解理論的同時突出實踐，在實踐中理解爬蟲的原理、爬蟲庫的使用，在講解技術(shù)的同時輔以案例來幫助讀者領(lǐng)會和掌握技術(shù)。本選題分為三大板塊，分別是基礎(chǔ)篇、實踐篇和拓展篇�；�礎(chǔ)篇主要講述了爬蟲的基本原理、爬蟲的基本配置以及爬蟲相關(guān)庫的使用

工業(yè)機器人，即面向工業(yè)領(lǐng)域的機器人，是廣泛用于工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度的機器裝置。它具有一定的自動性、可對3個或3個以上軸進行重復編程，可依靠自身的動力能源和控制能力實現(xiàn)各種工業(yè)加工制造功能。工業(yè)機器人是多用途的固定或移動式操作機，可以是由(多)工業(yè)機器人、(多)末端執(zhí)行器和為使機器人完成其任務所需的任何機械、

本書主要講解數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)知識以及基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具Hive的安裝、使用方法。本選題共分三個部分，分別是基礎(chǔ)篇、實踐篇和拓展篇。基礎(chǔ)篇是對整個選題的歷史、背景和技術(shù)原理的解釋部分。實踐篇則是偏重于理論的實驗部分，實驗內(nèi)容較多，在編寫時偏向于簡單、易學和實用等原則。拓展篇則通過行業(yè)項目來鞏固所學內(nèi)容。本選題主

本書分為基礎(chǔ)篇和技術(shù)篇兩部分，在每部分的章節(jié)中貫穿課程思政，通過本書的學習，能夠讓讀者在了解和掌握大數(shù)據(jù)的基本知識和基本技能的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)讀者的家國情懷、工匠精神；同時，本書系統(tǒng)、全面地介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)在“數(shù)據(jù)經(jīng)濟”政策引領(lǐng)下的學習指導。以“數(shù)字經(jīng)濟”的大數(shù)據(jù)驅(qū)動為出發(fā)點，一是介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識，包括大數(shù)據(jù)的概念及

影視特效制作是一門涉及計算機圖形學、動畫、合成和編輯等技術(shù)的復雜的藝術(shù)形式。本教材的開發(fā)與使用主要服務于動漫專業(yè)的這門核心課程，適合本專業(yè)學生做教材或者主要參考書。主要內(nèi)容包括影視特效的基本概念原理、3D建模、動畫制作、合成和后期制作等方面的知識。同時對軟件工具的使用方法進行詳細的介紹，以項目化形式展開教學，結(jié)構(gòu)清晰、

本書全面講述了分布式系統(tǒng)框架的原理和應用。全書分三大部分：緒論、基礎(chǔ)構(gòu)架和分布式組件。其中，緒論闡述分布式系統(tǒng)框架研究的背景及意義，并就分布式系統(tǒng)框架整體研究進行綜述。基礎(chǔ)框架主要分析了基礎(chǔ)框架應有的功能和實現(xiàn)的原理。本書中主要以SpringBoot框架為例，所述內(nèi)容包括：基礎(chǔ)框架啟動流程分析、內(nèi)置服務器啟動原理、注解

大數(shù)據(jù)開發(fā)是一項綜合性和實踐性都非常強的技術(shù)，學習大數(shù)據(jù)開發(fā)要求掌握大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算及數(shù)據(jù)可視化所需要的框架、組件等實戰(zhàn)應用知識。本教材通過通俗易懂的語言、有趣的實例，詳細地介紹了hive數(shù)據(jù)倉庫的環(huán)境搭建、表的創(chuàng)建及操作、數(shù)據(jù)的加載以及數(shù)據(jù)的查詢等，還介紹了hbase列式數(shù)據(jù)庫的環(huán)境搭建、基本操作、Phoeni

本書從現(xiàn)代工業(yè)機器人的組成入手，主要講解ABB工業(yè)機器人的系統(tǒng)集成、編程等內(nèi)容。書稿中梳理分析了機器人編程、電氣及機器人集成、系統(tǒng)集成應用集成。本書內(nèi)容詳盡，理念與國際接軌，具有一定的科學性與專業(yè)性。

大多數(shù)中級機器學習教材側(cè)重于通過提高準確性或降低預測誤差來優(yōu)化模型。但這種方法往往忽視了理解您的機器學習模型為什么以及如何做出預測的重要性。可解釋性方法提供了更好理解模型行為的基本工具包，而這本實用指南《面向從業(yè)者的可解釋人工智能》集結(jié)了最佳的模型可解釋性技術(shù)。介紹可解釋人工智能技術(shù)，包括技術(shù)的特點、實施方法和技巧、技