7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

8.1-机器人规划的作用与任务 8.2积木机器的机器人规划 8.3 STRIPS规划系统 8.4具有学习能力的规划系统 8.5基于专家系统的机器人规划 8.6小结

7.1 机器学习概述 7 . 2 从例子中学习 7 . 3 类比学习 7 . 4 解释学习

6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

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1-1本课程的内容、性质及学习要求 一、课程内容 机械机器、机构的总称 组成机器的基本单元: 机构运动单元→机械原理; 零件制造单元→机械设计

一、机器的作用及组成机器的基本要素—零件 二、本课程的基本内容、性质、特点及学习方法

2.1 C++入门 2.2 在Ubuntu Linux中运行C++ 2.3 从实例中学习OOP概念 2.4 建立一个C++工程

综合了Raibert和Craig提出的机器人位置/力的Hybrid Control及Yoshikawa提出的机器人动态混合控制算法的基本思想,针对作业环境及其力学扰动难以辨识及机构振动等问题,提出了基于机器人装配作业的PI自学习混合控制方法,并根据此方法实现了三自由度机器人的圆柱二维插入作业。实验结果表明,该方法可以有效地实现机器人的销孔装配作业并抑制或缓冲机构的振动现象