本书是关于6G无线网络的系统性著作,展现了万物智能时代的6G总体愿景,阐述了6G的驱动因素、关键能力、应用场景、关键性能指标,以及相关的技术创新。6G创新包含以人为中心的沉浸式通信、感知、定位、成像、分布式机器学习、互联AI、基于智慧联接的后工业4.0、智慧城市与智慧生活,以及用于3D全球无线覆盖的超级星座卫星等技术。本书还介绍了新的空口和组网技术、通信感知一体化技术,以及地面与非地面一体化网络技术,并探讨了用以实现互联AI、以用户为中心的网络、原生可信等功能的新型网络架构。本书可作为学术界和业内人士在B5G移动通信(Beyond 5G)方面的基础书目。
本书以翔实的原理讲解和充实的实战代码剖析,全面阐述了Spark Streaming流式处理平台,便于读者能够从入门开始了解搭建Spark平台,在此基础上学习流式处理框架,并动手实践,进行Spark Streaming流式大数据处理,包括与主流平台框架,如Kafka、Redis和ZooKeeper的对接应用等,并介绍了项目实战中的一些开发和调优策略。读者能够通过本书快速搭建Spark平台,并根据自己面临的使用场景快速搭建处理平台,同时能够了解背后的原理,对调优、开发都能起到的指导作用。本书适合大数据处理人员,尤其是基于流式大数据处理的人员阅读,本书也可以作为大数据处理人员的常备工具书随时翻阅。
本书以当前主流的虚拟化和云计算平台为例,介绍虚拟化系统和云计算系统的部署与运维,包括 VMware vSphere虚拟化平台、Linux KVM虚拟化平台、oVirt虚拟化平台、Docker容器平台、
本书完整而详细地介绍了TCP/IP协议是如何实现的。书中给出了约500个图例,15000行实际操作的C代码,采用举例教学的方法帮助你掌握TCP/IP实现。本书不仅说明了插口API和协议族的关系以及主机实现与路由器实现的差别。还介绍了4.4BSD-Lite版的新的特点。本书适用于希望理解TCP/IP协议如何实现的人,包括编写网络应用程序的程序员以及利用TCP/IP维护计算机网络的系统管理员。
《零距离接触物联网》通过生动有趣的漫画和深入浅出的文字,向读者介绍了物联网的起源、物联网感知识别技术、物联网主要通信技术、物联网智能视频技术、物联网智能电网技术以及物联网的智能应用案例。 本书图文并茂,用趣味漫画诠释科普知识,传达全新的科学学习理念,教会孩子用科学的方法探索知识,感知科学的奇妙,激 发青少年的好奇心和想象力,养成科学的思维方法,适合所有对新科技感兴趣的读者和青少年阅读。
Kaldi是目前语音识别领域,广受欢迎并流行的开源工具包。Kaldi设计之初对通用性,可拓展性等一系列源代码层次的考量,大大降低了Kaldi作为语音识别工具包的门槛,?同时拥有非常完整的语音识别系统训练脚本。本书通过对Kaldi已有训练脚本的梳理和引导,帮助读者快速搭建可用的语音识别系统。
为了更好地分析电子商务产品质量舆情信息,本书有效利用网络爬虫技术获取网络热门话题的相关舆情信息,构建中文分词情感词库,分析公众的情感倾向,通过设计实现的电子商务产品质量舆情数据分析平台,掌握电子商务产品质量舆情信息的传播规律。本书基于信息服务供应链理论研究纵向一体化、市场化和网络化的电子商务产品质量监管模式;基于互联思维提出构建政府监管制度供给、生产企业产品监管、电商平台信息整合与信用环境培育下的多层次电子商务产品质量协同治理机制,为政府相关部门科学监测处置电子商务产品质量风险提供方法工具和理论依据。本书适合相关领域的研究人员、科技工作者、高年级的本科生与研究生使用。
《Ceph分布式存储学习指南》将展示规划、部署和有效管理Ceph集群所需的所有技能,指导你了解Ceph的技术、架构和组件。通过分步骤解释每个Ceph组件的部署,本书将带你学习Ceph存储配置以及Ceph与OpenStack的集成。然后,你将了解如何部署和设置Ceph集群,探索各种组件以及为什么需要它们。通过学习本书,你不仅会了解Ceph的基础知识,甚至会成为熟悉Ceph高级特性的专家。
《基于云计算的监狱数据安全与大数据挖掘》首先对监狱信息化及其应用现状进行了介绍和分析,在此基础上,对云计算、物联网、大数据等IT新技术在监狱中的深入应用进行了研究。 《基于云计算的监狱数据安全与大数据挖掘》可以帮助临狱技术人员利用大数据技术对服刑人员的犯罪模式进行总结,帮助其实现个性化、精细化教育改造,为监狱的安全事件预防提供帮助,为社会安全稳定提供参考。
《大数据科技译丛 大数据与物联网:面向智慧环境路线图》反映了物联网和大数据领域的基本主题,分为3篇:篇主要介绍了当前探究内容的基础和原理,并给出了与大数据管理相关的挑战和进展;第2篇主要介绍了理论和成熟的模型、架构、网络基础设施和算法;第3篇主要介绍与物联网相关的前沿相关应用。 《大数据科技译丛 大数据与物联网:面向智慧环境路线图》可供工作在物联网传感器、分布式技术、集成和计算智能领域的学者,相关计算专家、从业者、管理者和咨询顾问学习参考。
网络的“小世界特性”和“无标度特性”的发现,掀起了网络科学持续10多年至今丝毫没有降温的研究热潮。网络科学研究的热点逐渐从早期发现跨越不同网络的宏观上的普适规律转变为着眼于从中观层面(社团结构、群组结构)和微观层面(节点、链路)去解释不同网络所具有的不同特征。其中,节点重要性排序问题作为复杂网络分析领域的一个关键问题,在许多重要场景中有着广泛的应用,如帮助人们防范和控制疾病暴发、制订营销策略、保持通信网络的连通性、促进或抑制信息传播、推广新的产品或行为、避免电力网等基础设施级联失效等意义重大。 尽管目前已经有很多种方法可以对节点重要性进行区分,且已取得的效果,但在大数据时代,实际网络节点数目庞大,网络结构功能十分复杂,已有算法或多或少仍存在一些问题,如算法复杂度过高在大规模