數(shù)據(jù)科學(xué)與智能技術(shù)概論（劉培勝）

第1章 計(jì)算思維 001
1.1 計(jì)算概述 001
1.1.1 計(jì)算的概念 001
1.1.2 計(jì)算工具 001
1.1.3 新的計(jì)算模式 002
1.2 計(jì)算思維概述 005
1.3 計(jì)算機(jī)求解問題實(shí)例 007
1.4 程序與計(jì)算機(jī) 008
1.4.1 計(jì)算機(jī)與指令 008
1.4.2 存儲(chǔ)程序與運(yùn)行程序 011
1.5 程序設(shè)計(jì)與算法 011
1.5.1 程序設(shè)計(jì)語言 011
1.5.2 程序設(shè)計(jì)方法 014
1.5.3 算法的概述 022
1.6 算法復(fù)雜性分析 024
1.7 常用算法舉例 025
1.7.1 枚舉法 025
1.7.2 迭代法 029
1.7.3 遞歸法 030
1.7.4 分治法 033
1.7.5 回溯法 036
1.7.6 排序法 037
1.7.7 查找法 042
1.7.8 貪心法 043
1.7.9 動(dòng)態(tài)規(guī)劃法 044
1.8 信息基礎(chǔ) 047
1.8.1 數(shù)制與進(jìn)位計(jì)數(shù)制 047
1.8.2 二進(jìn)制數(shù)的運(yùn)算 049
1.8.3 數(shù)制轉(zhuǎn)換 051
1.8.4 數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)中的表示 053
1.8.5 計(jì)算機(jī)中信息的表示方法和編碼技術(shù) 055

第2章 云計(jì)算 058
2.1 云計(jì)算概述 058
2.1.1 云計(jì)算概念及特征 058
2.1.2 云計(jì)算的發(fā)展過程 060
2.1.3 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì) 062
2.2 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu) 065
2.2.1 云計(jì)算架構(gòu) 065
2.2.2 云架構(gòu)示例 068
2.3 云服務(wù) 069
2.3.1 云服務(wù)的部署模型 069
2.3.2 云服務(wù)的類型 070
2.4 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 070
2.4.1 云存儲(chǔ) 070
2.4.2 虛擬化 075
2.5 云安全 078
2.5.1 云安全概述 078
2.5.2 云安全技術(shù) 081
2.5.3 云安全問題及研究 083
2.6 云計(jì)算應(yīng)用 085
2.6.1 云計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域 085
2.6.2 云計(jì)算應(yīng)用實(shí)例分析 088

第3章 大數(shù)據(jù) 094
3.1 大數(shù)據(jù)概述 094
3.1.1 大數(shù)據(jù)興起的背景 094
3.1.2 大數(shù)據(jù)的特性 095
3.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu) 095
3.2 大數(shù)據(jù)采集 096
3.2.1 數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集的區(qū)別 096
3.2.2 大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來源 097
3.2.3 數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方法 097
3.3 大數(shù)據(jù)預(yù)處理 098
3.3.1 數(shù)據(jù)清洗 099
3.3.2 數(shù)據(jù)集成 101
3.3.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 102
3.3.4 數(shù)據(jù)消減 103
3.4 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 107
3.4.1 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式 107
3.4.2 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)路線 107
3.5 大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 108
3.5.1 分布式計(jì)算 108
3.5.2 服務(wù)器集群 108
3.5.3 Google的三項(xiàng)大數(shù)據(jù)技術(shù) 108
3.6 大數(shù)據(jù)挖掘與分析 112
3.6.1 大數(shù)據(jù)挖掘 112
3.6.2 大數(shù)據(jù)分析 113
3.7 Hadoop架構(gòu) 113
3.7.1 什么是Hadoop 113
3.7.2 Hadoop的發(fā)展歷史 114
3.7.3 Hadoop的優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用領(lǐng)域 114
3.7.4 Hadoop的組成 115
3.7.5 Hadoop與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間的關(guān)系 116
3.7.6 Hadoop的應(yīng)用實(shí)例 117
3.8 基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷 118
3.8.1 精準(zhǔn)營銷概述 119
3.8.2 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷過程 119
3.8.3 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷方式 120
3.9 大數(shù)據(jù)預(yù)測 121
3.9.1 預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值 122
3.9.2 大數(shù)據(jù)預(yù)測的思維改變 122
3.9.3 大數(shù)據(jù)預(yù)測的典型應(yīng)用領(lǐng)域 123
3.9.4 大數(shù)據(jù)的其他應(yīng)用領(lǐng)域 125

第4章 人工智能及應(yīng)用 127
4.1 人工智能概述 127
4.1.1 人工智能的定義 127
4.1.2 人工智能的起源與發(fā)展 128
4.1.3 人工智能的現(xiàn)狀 131
4.1.4 人工智能的研究內(nèi)容 131
4.1.5 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 136
4.2 知識(shí)表示 141
4.2.1 知識(shí)概述 141
4.2.2 一階謂詞邏輯表示法 144
4.2.3 產(chǎn)生式表示法 151
4.2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法 155
4.2.5 框架表示法 161
4.2.6 腳本表示法 165
4.3 人工智能的應(yīng)用 168
4.3.1 人工智能的應(yīng)用案例 168
4.3.2 人工智能的開發(fā)平臺(tái) 177

第5章 虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí) 180
5.1 虛擬現(xiàn)實(shí) 180
5.1.1 VR的概念和特點(diǎn) 180
5.1.2 VR的發(fā)展歷史 181
5.1.3 VR的表現(xiàn)形式 182
5.1.4 VR的應(yīng)用 182
5.1.5 VR系統(tǒng)的基本組成 186
5.1.6 VR系統(tǒng)的分類 186
5.2 AR和MR 188
5.2.1 AR概述 188
5.2.2 MR概述 189
5.3 VR、AR、MR的區(qū)別與聯(lián)系 189

第6章 游戲開發(fā)工具Unity3D 190
6.1 Unity3D簡介 190
6.2 Unity3D案例應(yīng)用 195
6.2.1 Unity3D軟件安裝 195
6.2.2 Unity3D的基本界面介紹 196
6.2.3 Unity3D的簡單預(yù)覽 199
6.2.4 創(chuàng)建、漫游山勢(shì)地形圖實(shí)例 200

參考文獻(xiàn) 212