本书将数据及其描述作为开端,逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外,结合数据科学的实际应用,书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。
本书是数据管理领域的专业技术指南,书中从基础概念出发,全面系统地介绍了数据资源管理的原理、方法与技术。首先,本书在介绍数据资源管理的基本概念、发展历程、规划方法和管理模式等内容的基础上,详细论述了数据建模方法和治理方法,使读者对数据模型的组成、类型和建模方法及数据标准管理、数据质量管理等有一个基本认识;然后,深入讲解了
本书以普及数据采集与处理基础知识,培养数据采集与处理基本技能与素养为目标。全书共分为七个学习项目,分别为:电子商务数据概述、电子商务数据采集认知、市场数据采集、运营数据采集、产品数据采集、数据分类与处理、数据视觉化呈现。
混沌作为非线性领域的重要组成部分,针对异阶Rabinovich系统的混沌同步控制,分别利用无源控制和滑模控制理论实现了异阶Rabinovich系统的一种降阶同步控制和一种升阶同步控制;针对参数未知的不确定性异阶混沌系统的同步控制,提出了两种混沌同步控制器,包括自适应控制器和终端滑模控制器。基于自适应律方法,估计了系统模
大数据导论课程旨在普及大数据知识,帮助学生理解大数据的概念及现实意义,掌握大数据的分析、处理和应用技术。本书围绕大数据的基本概念和大数据处理的主要环节展开,共8章。第1章主要介绍大数据的概念和特征、价值和作用、相关的政策法规等;第2章主要介绍大数据相关技术,包括云计算、人工智能和物联网;第3章主要介绍大数据采集与预处理
在中国教育部的支持下,北京大学与国内外多所顶尖中学联合启动的“亚洲青少年交流计划”自2021年开始,接收来自国际顶尖高中学生共同参与线上课堂,相互学习、共同探讨。此项计划不仅凝聚了教育、科技界的智慧和资源,而且着眼于拔尖创新人才的培养,是一次大学与中学深度融合、共同育人的创新尝试,致力于在真实的科研课题学习与实践中,为
本书讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务,包括配置管理、基础运维管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、变更及升级管理、运维场景应用及服务资源管理,内容全面且翔实,兼具基础理论知识与运维实践经验,特别是重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能,以保障大数据系统的稳定可靠运行,更好地支撑大数据的
本书包含9章内容,第1章绪论介绍机器人的基本组成、分类、发展历程和应用,以及机器人机构创新设计的研究内容。第2章和第3章介绍机器人学研究涉及的数学基础,并根据机器人机构创新设计的流程重点介绍有限-瞬时旋量数学框架。第4章至第8章涵盖串联、并联机器人机构设计的全部环节,包括机构构型综合、运动学建模、静力学建模、动力学建模
本书主要内容涵盖大数据技术基础、大数据采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据处理与分析技术、大数据可视化与交互技术、大数据安全与隐私保护、大数据在金融行业的应用、大数据在医疗健康领域的应用、大数据在智慧城市建设中的应用等方面。本书致力于全面剖析大数据技术的核心原理、最新进展及其在各行各业中的广泛应用,旨在为读者
本书围绕弱耦合谐振梁结构,分别在线性模态范围,弱非线性模态范围及强非线性模态范围内探索弱耦合谐振梁模态特征并研究其高灵敏质量感应机制,通过耦合谐振梁结构的动力学参数模型构建、优化、耦合结构设计、引入达芬非线性,进而实现高灵敏质量感应,期望实现微物质传感灵敏度性能的进一步提升。本书具体内容包括:基于模态局部化的耦合谐振梁