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数据分析的结构化表征学习
张正,徐勇,卢光明 著
结构化表征学习是机器学习研究的核心问题之一,旨在探索如何从高维可观测数据中获取有效的结构化信息表示,以实现高精度、鲁棒、快速的数据分析,是由数据到知识的关键渠道。本书重点介绍如何从具有不确定性的海量大媒体数据中挖掘和提取结构化、鲁棒、高效的特征,并实现高性能的信息挖掘和知识推断。本书内容包含近年来涌现的一些高效、鲁棒的结构化表征学习模型,介绍了基于鲁棒且紧凑的表征学习的一体化表征学习理论和方法,并为应对真实世界中的数据分析任务,如数据简约特征表达、紧凑特征压缩、有效特征筛选以及隐含知识挖掘等,提供了较为全面且切实可靠的解决方案。本书作者所在的团队多年来一直从事机器学习、计算机视觉、多媒体分析的研究,承担过众多***和省部级科研项目,具备从理论研究到工程应用的相关基础。本书是对作者近五年研究成果的总结和梳理,书中介绍的理论和方法能够很好地和实际应用结合在一起,行文流畅易读,适合具有一定专业基础的高年级本科生、研究生,以及相关领域的科研工作者和工程师阅读。
数据中心低压供配电系统运维
叶社文,汪俊宇,兰凡璧 著
数据中心低压供配电系统运维以培养实践能力和职业能力为目标,围绕数据中心低压供配电设备的正确维护与保养方法、用电负荷与配电系统的可靠性、各种低压配电系统的方案以及数据中心分级对电源的要求进行了系统论述。 全书共分16章,主要内容包括概述、电工基础知识、电击及现场救护、低压配电系统接地形式、防电击技术、电气防火与防爆、防雷和防静电、常用电气仪表及测量、电工安全用具与安全标志、电工常用工具、低压电器及其成套开关设备、异步电动机、电力电容器、照明装置、电气线路和临时用电等专业知识,并配有常见安全隐患排查和典型事故案例分析。 数据中心低压供配电系统运维注重安全操作技能的培养,严格执行数据中心的用电规范,具有较强的针对性和实用性,是数据中心低压供配电系统从业人员培训考试的必备教材。
Hadoop大数据分析技术
迟殿委 陈鹏程
伴随Hadoop的成长,Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具,已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本,系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。 本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。 本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书,也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册,还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。
物联网大数据分析实战
[美]安德烈·敏特尔 著,吴骅 译
《物联网大数据分析实战 》详细阐述了与物联网大数据分析相关的基本解决方案,主要包括物联网分析和挑战、物联网设备和网络协议、云和物联网分析、创建AWS云分析环境、收集所有数据的策略和技术、探索物联网数据、增强数据价值、可视化和仪表板、对物联网数据应用地理空间分析、物联网分析和数据科学、组织数据的策略、物联网分析的经济意义等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
数据科学与机器学习
[澳]迪尔克·P. 克洛泽,[澳]兹德拉夫科·I. 波提夫,[澳]托马斯·泰姆勒,[澳]拉迪斯拉夫·维斯曼 著
本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书,这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础。
MongoDB性能调优实战
[澳]盖伊·哈里森,[澳]迈克尔·哈里森
本书分为以下几个主要部分:第 1-3 章介绍方法和技术。在这些章节中,我们描述了一种性能调优方法。还提供了一些关于 MongoDB 架构和 MongoDB 提供的用于调查、监控和诊断 MongoDB 性能的工具的背景知识。第 4 章和第 5 章介绍应用程序和数据库设计。第 6-10 章介绍应用程序代码的优化。第 11-14 章讨论MongoDB 服务器及其运行硬件的优化。
MySQL运维进阶指南
贺春旸 著
本书以构建高性能MySQL服务器为核心,先介绍MySQL 8.0和MariaDB 10.5的新特性,然后以实战为导向,从故障诊断与优化、性能调优、备份与恢复、MySQL高可用集群搭建与管理、MySQL性能与服务监控、SQL自助上线等角度深入讲解了如何管理与维护MySQL服务器。书中内容均是基于笔者多年的实践经验整理而成,对于有代表性的疑难问题,还给出了实用的情景模拟以及解决方案。51CTO官方推荐 MySQL以其轻便、快捷、运营成本低等优点成为一款*受企业欢迎的数据库产品。贺春旸老师在MySQL领域深耕数十年,有着丰富的一线工作经验。日常在51CTO博客更文也是深受读者的喜欢,更是成为MySQL领域不可多得的博客专家。本书是贺春旸老师的又一佳作,他将多年实操经验融入字里行间,让读者能更快速理解并掌握知识点,在面对自己工作中实际问题时,如虎添翼、从容应对! ——51CTO博客(https://blog.51cto.com/)
k-均值问题的近似算法
张冬梅、李敏、徐大川
k-均值问题是经典组合优化问题, 也是著名的NP-难问题之一, 相应的Lloyd算法是数据挖掘的 十大经典算法之一. k-均值问题在人工智能、数据挖掘、理论计算机科学、运筹学和管理科学中有 着广泛的应用. 本书介绍k-均值问题及其变形的基于随机抽样、降维、核心集、近似质心集、局部 搜索、线性规划舍入等技术的近似算法. 主要内容包括: 经典k-均值问题的近似算法, k-中位, 球面 k-均值, 鲁棒k-均值, 带约束的k-均值, 隐私保护k-均值, k-均值的其他变形等.
Spark大数据实时计算
杨力
本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala入手,第1~4章重点介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等,再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际开发应用,为读者后面学习Spark框架打下牢固的编程基础。第5~10章重点介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等,对它们进行详细的剖析和解读。最后,在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战开发项目,让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。
数据流挖掘与在线学习算法
李志杰
本书是一本关于数据流挖掘与在线学习算法的著作,该书全面、系统阐述了数据流机器学习的模型、算法、平台与实例。全书共10 章,分为4 个部分:第1 部分包括第1~3 章,介绍数据流机器学习基础知识;第2 部分(第4~6章)介绍基于频繁模式的数据挖掘与在线学习算法;第3 部分是基于模型的在线学习算法,包括第7 章在线稀疏学习模型和第8 章在线低秩表示模型;第4 部分(第9、10 章)介绍基于实例的数据流概念演变检测和在线学习算法。对每种典型在线学习算法的背景、模型定义、算法设计思想以及相关实验分析等,书中都有都完整的阐述。同时,也详细分析了一些与在线学习密切相关的离线数据挖掘和机器学习算法与应用。本书的实验平台开源、简单易用。每章后面都设计了操作性强的课程实验。在图书“下载专区”目录下,免费提供了本书代码和相关教学配套资源的在线浏览与下载。本书适合作为高等学校数据科学与大数据应用、智能科学与技术、人工智能等专业本科生和研究生的教材与教学参考书,也可供研究数据流挖掘与在线学习算法的科技人员阅读和使用。
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