数据标注工程(第2版) 帮助读者了解数据标注,学习数据标注为宗旨,叙述简明扼要,内容通俗易懂。可以帮助读者快速建立信息,提升技巧。
《数据标注工程(第2版)》可作为人工智能训练师专业教材,也可作为大数据和人工智能应用人才的专业教材以及广大数据标注行业从业者的学习资料。
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画法几何与机械制图习题及解答(周佳新) 实用的机械制图案头书
《画法几何与机械制图习题及解答》的编者具有丰富的相关教学经验,学生经过《画法几何与机械制图习题及解答》的绘图训练能够巩固基本概念,培养空间构思能力。
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数据清洗是大数据技术不可缺少的环节,用来发现并纠正数据中可能存在的错误,针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用适当方法进行 清理 ,把 脏 的数据变为 干净 的数据。本书详细讲解了ETL技术方法和常用工具、常用的数据清洗工具、数据抽取、数据转换与加载、对Web数据的采集、对RDBMS数据的清洗操作。目前市面上此类书还很少,对数据清洗从业人员是一本不可多得的技术参考书,也可以作为应用型院校的课程教材。
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大数据导论 本书详细介绍了大数据相关概念,大数据在各个行业的应用,重点介绍了大数据相关技术及其应用。
本书作者为大数据专业一线教师。本书首先详细介绍了大数据相关概念,接着介绍了大数据相关技术及其应用,*后介绍了大数据在各个行业的应用。在了解大数据的相关概念后,对大数据行业需要用到哪些技术有详细的了解,每种技术都给出了相应的运用工具,读者可以使用相应的工具来验证对应的技术;*后介绍的行业运用让读者对大数据在各个各业中起到的作用有深入的了解。本书侧重理论和实践的结合。
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大数据系统运维 金融系统资深专家主编,从基础理论到运维实践,重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。
作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发,对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心,没有配置管理,就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图,随时可能迷失方向;同时,在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具,掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理,故障管理,变更管理和升级管理是基础性的,也是日常性的运维工作;安全管理,性能管理,服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶,也是比较复杂的内容;且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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本书介绍了目前大数据处理的两套主流框架Hadoop和Spark,包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算框架、HBase数据库、Hive结构化数据处理模块、Spark计算框架和Spark SQL 结构化数据处理模块。书中按照顺序由浅入深地介绍了各模块的系统原理、部署方法、配置方法、基本操作等内容。本书侧重于实践操作,通过实践学习大数据技术,在使用大数据工具的过程中使读者逐步了解大数据处理的基本概念、方法和步骤,强化实际操作能力。可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
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本书讲述了数据挖掘概念,数据挖掘的常用算法,包括分类方法、聚类方法和关联规则方法。本书注重实战,给出了综合实战方法和在不同行业的应用案例。
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信息系统分析与设计(第2版) 本书吸取了国内外同类教材先进的教学思想和教学内容,反映了这一领域的新的发展,同时融入了作者多年信息系统分析与设计课程教学和信息系统建设的实践经验。
本书是根据我国高等学校信息管理与信息系统本科专业核心课程 信息系统分析与设计 的教学大纲编写的。这门课程的教学目标是:在学生已经具备了计算机、网络、数据库等技术知识和有关的经济管理知识的基础上,通过课堂教学与实践性教学环节,综合地、全面地掌握信息系统建设的基本方法与技术。
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本教材紧密结合物理化学理论课教学体系,围绕基本原理及其应用,重视基础理论,避免了市面现有同类教材内容繁杂的现状,重组知识架构,择优精选物理化学经典习题,不仅适用于化学、化工、环境科学、环境工程、材料、生物和生化、药学、医学专业等理、工、医、农类本科生,而且可作为化学及相关专业考研指南、科研参考。
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