网络服务
-
工业大数据融合体系结构与关键技术高聪，王忠民，陈彦萍本书针对工业大数据的融合架构与关键技术进行了研究，在对工业4.0、物联网和云计算进行分析的基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据进行了阐述，给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景，充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术，阐述了现有方法的利弊，分析了存在的问题，并提出了一系列创新的解决方案。 -
大数据湖最佳实践Alex Gorelikl数据仓库、大数据、数据科学的简单介绍。 l了解企业建立数据湖的各种途径。 l探索如何构建自助服务模型，以及如何让分析师便捷访问数据的最佳实践。 l使用不同的方法来构建数据湖。 l了解不同行业专家实现数据湖的方法。 -
智慧水利大数据理论与方法冶运涛等智慧水利大数据是大数据在水利系统内的应用实践，是大数据的理论、技术和方法与传统水利行业的融合，《智慧水利大数据理论与方法》在该领域开展了相关研究工作。第一，解析了智慧水利大数据理论框架；第二，提出了智慧水利大数据的基础体系架构、关键技术体系、平台构建方法和智能应用模式；第三，探索了水利大数据分析方法在规律分析、态势研判、趋势预测和决策优化四个维度的应用；第四，总结了智慧水利大数据应用保障条件；第五，总结了智慧水利大数据的趋势与建议。 -
数控技术黄国权，舒海生《数控技术》内容主要覆盖了两个方面：一方面是数控系统，系统地介绍了数控技术、数控机床、计算机数控（CNC）装置和进给伺服系统；另一方面是数控编程，系统地介绍了数控编程基础、数控编程技术，主要有数控车床编程、数控铣床及加工中心编程和轮廓控制系统编程等。《数控技术》内容丰富，重点突出，逻辑性强，层次清晰，结构严谨，并突出课程思政的基本要素内容。该书各章均提供了小结和复习题，便于掌握好所学内容。《数控技术》适合作为高等学校机械设计制造及其自动化专业的本科生的教材，也适合作为高等职业学院学生\ -
大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究匡芳君《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》阐述了大数据技术在金融领域的应用和发展现状，从大数据视角加以思考和探索，具有全面性、实用性和前瞻性等特色。《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》共分9章，主要内容包括绪论、大数据挖掘与分析技术、大数据挖掘的新技术与应用、大数据在商业银行中的应用及其案例分析、大数据在证券行业中的应用及其案例分析、银行数据挖掘与分析、证券数据挖掘与分析、大数据挖掘技术在互联网金融中的应用以及对大数据金融的展望等。《大数据挖掘与分析在金融领域中的应用研究》可作为高等院校金融信息、计算机类数据科学等专业的教材，也可作为金融行业从业人员、数据科学研究人员等的参考书。 -
Anylogic建模与仿真郭晓鹏，杨晓宇，王怡 著《Anylogic建模与仿真》共有8章：章概述了仿真建模的基础性知识；第2章以一个市场模型为例，介绍了智能体建模的基本操作；第3章以库存管理为例介绍了系统动力学仿真建模的方法（值得注意的是，AnyLogic当前的版本（8.0）中没有提供绘制因果关系图的功能模块，读者可借助Vensim等工具来绘图分析）；第4章和第5章都涉及到了智能体建模和GIS地图的应用，但第4章侧重车辆状态控制，第5章则侧重配送路径优化控制；第6章以配送中心为例介绍了离散事件建模方法；第7章以分拣中心为例进一步介绍离散事件建模方法；第8章以旅客进出地铁站为例介绍了行人库仿真。通过《Anylogic建模与仿真》的学习，学生能够熟悉Anylogic仿真软件，并掌握复杂系统建模与仿真分析方法，有助于提升其科研和实践能力。 -
Scala和Spark大数据分析雷扎尔·卡里姆，斯里达尔·阿拉 著，史跃东 译主要内容 ◆ 理解Scala的面向对象和函数式编程概念 ◆ 深入理解Scala的集合API ◆ 学习RDD和数据帧等Spark核心概念 ◆ 使用Spark SQL和GraphX分析结构化与非结构化数据 ◆ 使用Spark结构化流来开发具备可扩展性和容错能力的流式应用 ◆ 学习分类、回归、降维和推荐系统等机器学习最佳实践，以便使用Spark ML和Spark MLlib中的流行算法来建立预测模型 ◆ 建立聚类模型，以便聚类大量数据 ◆ 理解Spark应用的调优、调试和监控技术 ◆使用独立服务器模式、Mesos和YARN模式在集群上部署Spark应用 -
量子计算数论（英）颜松远《量子计算数论》全面介绍了针对整数分解问题、离散对数问题及椭圆曲线离散对数问题的经典及量子算法。同时对经典计算和量子计算中的基本概念及结论进行了介绍，并简单讨论了一些针对其他数论问题和代数问题的量子算法，完备地描述相关数论问题及其密码应用，简明扼要地讨论了对应经典算法。在量子算法的描述过程中，系统性强、实例清晰、深入浅出。 -
Spark大数据编程实用教程文艾本书是一本讲解Spark基础应用及编程的实用教程，基于 Spark 2.3 版本，内容包括 Spark 与大数据、构建 Spark 运行环境、开发一个Spark 程序、深入理解 Spark 程序代码、RDD 编程、Spark SQL 结构化数据处理、Spark Streaming、Structured Streaming、SparkR和GraphX。本书总结了Spark 学习的关键点；提出了 Spark 快速学习路线图；提供配套的 Spark前置课程学习资源链接，包括虚拟机、Linux 和 Shell 免费高清视频、《零基础快速入门Scala》免费电子书等，帮助零基础读者迅速夯实Spark基础。 本书配以大量的示例、源代码和注释，可以帮助读者快速、全面而又深入地掌握Spark编程技能。 本书既可作为高等院校大数据、云计算和人工智能相关专业的教材，也可以作为Spark学习者和大数据研发人员的技术参考书。 -
AWS解决方案架构师学习指南[美] 本·派伯（Ben Piper） 著，王晓海，王颖，吴桐 译涵盖AWS认证解决方案架构师-助理级考试的考试目标： ● 设计弹性架构 ● 定义性能架构 ● 指定安全应用程序 ● 设计成本优化架构 ● 定义卓越的运营架构 ● 理解良好架构框架 ● 应用优良设计五大支柱
