非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的概念。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有固定的格式，看上去非常規(guī)整。與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相反，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)，例如，文本、網(wǎng)頁(yè)、圖像、視頻、數(shù)據(jù)流、序列、社交網(wǎng)絡(luò)、圖結(jié)構(gòu)等�，F(xiàn)有數(shù)據(jù)中絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本書(shū)介紹了四種典型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術(shù)，分別是：文本數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、數(shù)

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了圖對(duì)稱(chēng)性基礎(chǔ)理論，包括基于圖對(duì)稱(chēng)的復(fù)雜性度量模型與圖距離度量模型、復(fù)雜對(duì)稱(chēng)網(wǎng)絡(luò)生成模型以及基于圖對(duì)稱(chēng)的網(wǎng)絡(luò)約簡(jiǎn)理論等，介紹了一系列基于圖對(duì)稱(chēng)性的應(yīng)用方法，包括利用圖對(duì)稱(chēng)實(shí)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)、利用圖對(duì)稱(chēng)實(shí)現(xiàn)高效的*短路徑索引與查詢等。

本書(shū)主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項(xiàng)集挖掘問(wèn)題，詳細(xì)介紹了頻繁項(xiàng)集、高可用項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術(shù)、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。

《MATLAB語(yǔ)言與控制系統(tǒng)仿真》根據(jù)實(shí)際需要，系統(tǒng)地介紹數(shù)學(xué)軟件MATLAB7.0的基本功能，包括數(shù)值計(jì)算功能、符號(hào)運(yùn)算功能和圖形處理功能等，在此基礎(chǔ)上精心設(shè)計(jì)了豐富的實(shí)例，并且有一些導(dǎo)入案例、知識(shí)拓展和MATLAB實(shí)驗(yàn)，這樣可以更好地拓展知識(shí)，提高讀者的實(shí)踐應(yīng)用能力。MATLAB語(yǔ)言與控制系統(tǒng)仿真的結(jié)合，使得MAT

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》主要內(nèi)容包括：第1章緒論、第2章數(shù)據(jù)特征分析與預(yù)處理、第3章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、第4章分類(lèi)算法、第5章聚類(lèi)算法、第6章分布式大數(shù)據(jù)流挖掘、第7章綜合案例基于華為技術(shù)與設(shè)備。本書(shū)可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生教材。

本書(shū)主要內(nèi)容包括：第1章初識(shí)Hadoop、第2章Hadoop基礎(chǔ)、第3章Hadoop開(kāi)發(fā)環(huán)境配置與搭建、第4章Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、第5章資源管理器（Yarn）、第6章MapReduce基礎(chǔ)程序設(shè)計(jì)、第7章MapReduce程序設(shè)計(jì)、第8章分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、第9章分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、第10章

本書(shū)以Scala作為開(kāi)發(fā)Spark應(yīng)用程序的編程語(yǔ)言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎(chǔ)知識(shí)。全書(shū)共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Spark的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。

非線性系統(tǒng)自學(xué)習(xí)最優(yōu)控制：自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems

本書(shū)圍繞復(fù)雜非線性系統(tǒng)的故障診斷和智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問(wèn)題做了相關(guān)研究。結(jié)合作者多年的研究工作，介紹故障診斷與智能容錯(cuò)控制的發(fā)展歷史及演化趨勢(shì)、容錯(cuò)控制與經(jīng)典控制理論之間的關(guān)系；設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器和故障診斷觀測(cè)器來(lái)實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)和故障估計(jì)；研究基于模型驅(qū)動(dòng)的智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問(wèn)題和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的**容錯(cuò)控制問(wèn)題。本書(shū)構(gòu)建了一套

本書(shū)結(jié)合現(xiàn)代IT技術(shù)、地理信息系統(tǒng)軟件新技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，詳細(xì)介紹時(shí)空大數(shù)據(jù)概念與發(fā)展，基于云環(huán)境的時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系T-C-V軟件結(jié)構(gòu)和組成，重點(diǎn)闡述時(shí)空大數(shù)據(jù)中心、時(shí)空信息云服務(wù)中心和云應(yīng)用集成管理中心三大部件，*后以全空間一張圖平臺(tái)為例，介紹該平臺(tái)的實(shí)踐情況。