数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
计算机科学中的离散数学基础
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本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题,以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术,根据城市计算的框架分成四个部分:概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分(第1章和第2章)给出城市计算的概述。第二部分(第3章)介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成,介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成,介绍了从城市大数据中挖掘知识的基本技术和高级主题。本书适合计算机及人工智能专业的本科生、研究生和其他感兴趣的读者阅读。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
银行AI项目实战:典型业务场景的AI解决方案与案例实现
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这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作,也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。 作者在银行业从事技术工作20余年,本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发,聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务,用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块,手把手教读者实现案例的全过程。同时,每个案例还提供数据模型和示例数据,读者可以直在自己的业务中复用。 每个案例均使用不同类型的AI技术来实现,涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术,能给读者带来的具体业务价值如下: ? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘; ? 用图神经网络实现高价值客户识别; ? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐; ? 用强化学习技术评估营销推文的价值; ? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型; ? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人; ? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别; ? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控; ? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测; ? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动; ? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者,从基础概念讲起,逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章:第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识,比如发展历史、适用场景、优势与不足,以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容,比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法,包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发,系统地介绍每一类迁移学习算法,包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法,从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景,介绍典型的应用案例。后,介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法,熟悉各类应用场景,为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由到面的突破 我们塑料袋时,一般从易撕口始,这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”,所以我们在介绍BP算法时,先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口,再延伸到一般情况?;在介绍循环神经网络时,我们也先以一个简单实例为易撕口,再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易,把大事化小,把不可能转换为可能。 3.表达形式?:让图说话,一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能(AI)的重要性,想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段,那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了,而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ,给人“忽如一夜春风来,千树万树梨花”的感觉!
速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程,以适合实际应用为核心思想,将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目,由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程,通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章,包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷,包含64个案例动画(通过扫描对应二维码观看),并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者,都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
编程风格:程序设计与系统构建的艺术(原书第2版)
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本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分,采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格,每章都先介绍编程风格的约束条件,然后给出示例程序代码,着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格,从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种(不同)方式,可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码行了解释和补充。建议读者在阅读本书时,将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生,以及其他对编程风格感兴趣的发人员。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目,为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础,以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础,以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考,以近3.7万人的收费视频课程为蓝本,从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员,还是项目管理者或决策者,都能在本书中找到自己想要的内容,比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章,外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎,包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理,并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目,制定规则资源的管理方案,包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎,真正做到活学活用,学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法,介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野,站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用,为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
内容理解:技术、算法与实践
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这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作,由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写,全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。 第一部分 内容理解(第1~7章) 首先,详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解,帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着,讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后,介绍了两个主流的内容理解框架,并结合一个自研的多模态内容理解框架,阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成(第8~11章) 详细讲解了内容生成的技术细节,结合作者团队在业务实践中探索的应用案例,从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作,介绍了内容创作的全栈技术,能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量(第12~14章) 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题,比如标题党、假新闻、低俗图片等,介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外,还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。
Abaqus二次开发:内核与GUI应用实例详解
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本书详细阐述了Python语言基础知识、Abaqus内核二次发、Abaqus 插件GUI二次发和Abaqus 主窗口GUI二次发的相关知识,通过大量实例和详细说明,帮助读者掌握Abaqus 二次发基础知识和应用方法。 本书共14章,前两章为基础篇,包括Abaqus二次发概述和Python语言基础;第3~6章为内核发篇,包括Abaqus内核发和它的三个应用实例;第7~14章为GUI发篇,介绍了Abaqus RSG对话框生成器、Abaqus GUI二次发和它们的五个实例,以及Abaqus主窗口GUI的二次发。本书配套实例源文件,封底扫码即可下载。 本书适合企业及科研院所结构仿真工程师等岗位人员,以及理工科院校机械、汽车、航空航天、土木工程等专业的学生学习和参考。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
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【为宏观掌握Oracle基础(第1~3章)】,介绍了程管理、内存管理及存储等基础知识,并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法,旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和程组织方案。【微观理解Oracle原理(第4~8章)】,围绕Oracle内部运行原理展讲解。首先,在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次,引了排队论和排队系统中的概念,对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程(第9~11章)】,结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来,首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识,通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次,通过典型案例讲解AWR报告,让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次,介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后,对Oracle多租户架构的演过程及部分新特性行了简要讨论及总结。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作,它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系,并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结,系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具,用户研究在产品研发全流程中的应用,以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章,主要分为三篇。 第1篇(第1~5章) 主要介绍用户研究的基础知识,以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知,掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇(第6~8章) 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用,手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇(第9~10章) 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务,然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案,希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生,还是有经验的职场从业者;不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师,还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位,本书都能帮助你更懂你的用户,从而造出用户需要的产品。
Node-RED物联网应用开发工程实践
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内容简介本书从工程实践角度系统讲解了Node-RED高级知识和工程级物联网应用的发,是Node-RED领域的标准性著作,得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。具体地,本书讲解了物联网工程的系统架构、Node-RED官方的重要扩展节、Node-RED的团队发模式、自定义节发,以及如何将Node-RED嵌到其他系统中等Node-RED的高级知识,能指导读者快速掌握物联网应用的端到端发。此外,本书还详细讲解了数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4个工程级的实战案例。本书注重使用Node-RED发物联网应用的高级知识和工程实践,它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发技术详解》,介绍了Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法,以及解决常见需求的44个流程,几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识,能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。这两本书都配有大量辅助资源,包括流程实例、配置文件、实例代码等,可以通过本书的配套网站http://www.nodered.org.cn(Node-RED中文站)来获取。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论,是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节,还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外,还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者,都能从中获得一定的启发。读完本书,你将收获以下6个方面的知识。(1)SaaS产品的基础知识深了解SaaS(软件即服务)的概念,包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别,例如按需订阅、无需安装、在线访问等。(2)SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求,如高可用性、可扩展性、多租户架构等。(3)SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略,包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制,持续优化产品以满足用户需求。(4)用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道,收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求,提升用户满意度和忠诚度。(5)SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标(KPIs)。利用数据分析来指导产品决策,优化用户体验和提升业务成果。(6)AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景,如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱,甚至可能会扼杀项目,危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人,作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行,并融合亲身经历,用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验,教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能,还引导读者使用新的思维方式,更稳定、更自信地行优化。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统,从零始,带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章,主要包括以下4个方面: 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式,以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法,构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控,包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境,根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准,结合实操,探讨如何实现App合规。 总之,通过学习本书,读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术,还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中,您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标,了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官,以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者,这是一本难得的宝典级书籍!
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策者,你都能通过本书系统理解和掌握大模型,从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力,把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书,我们每个人都能从中收获以下知识:(1)AI的本质和AI发展的4个阶段;(2)大模型的核心技术和大模型的技术化路线;(3)大模型的算力基础设施和数据基础设施;(4)基座模型的智能涌现和3大应用模式;(5)大模型对互联网行业的影响以及带来的机会;(6)大模型的应用全景,以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案;(7)大模型的产业图谱和商业模式,以及大模型产业的发展趋势;(8)大模型带来的风险及其治理思路;(9)大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠,帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇,成为时代的引领者和弄潮儿。
智慧的云计算(试读本)
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本书系统地阐述了云计算的理念、架构、对产业的影响以及具体的应用,深分析了云计算即将带来的深刻变革,并分享了作者们在实施云计算“落地”过程中的手宝贵经验。本书清晰、翔实的内容对于身处IT大变革浪潮中的技术人员、管理者以及关注技术发展的各个群体都具有极为珍贵的参考价值。

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