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小微信贷智能风控
￥59.00
这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
￥59.00
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。
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面，结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景，对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析，特别是人、货、场之间的博弈关系，以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面，基于前置的业务剖析，深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法，并结合内容风控技术，提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践，通过丰富的案例分析，帮助读者深理解风控技术的应用，并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者，既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员，也包括负向的风险控制业务方向，以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外，对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书，你可以收获以下知识。（1）互联网广告的发展历程和演变过程，以及常见的互联网广告形态。（2）互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。（3）基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。（4）图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。（5）在线、近线、离线互补的风控系统架构，风控领域MLOps循环。（6）AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中，能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容，知行合一，把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景，让知识发挥更大的价值，一起“建设更安全的互联网”！
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！
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。
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。
《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读，为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者，可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
一本书讲透首席数据官:CDO知识体系与能力模型详解
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这是一本能指导首席数据官（CDO）快速构建知识体系和能力模型的标准指南。本书融合了作者对CDO角色的深刻理解和深厚的工程实践经验，系统而全面地介绍了CDO所需的核心知识体系与能力模型。 本书从CDO的基本概念出发，逐步深探讨了CDO在政策环境、数字化转型、组织数据体系建设与管理、数据价值创造等方面的关键作用。书中不仅详细阐述了CDO应具备的基础数据知识和组织数据管理能力，还通过丰富的案例和实战技巧，展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中，推动数据驱动决策的实现。 通过阅读本书，你将： ?透彻理解CDO的角色定位、职责范围及发展趋势； ?掌握组织数据管理的精髓，构建高效的数据体系； ?深了解CDO在数字化转型中的核心作用与价值； ?实战演练数据战略制定、数据资源管理、数据资产管理与流通等关键任务； ?探索CDO的能力模型与知识体系，规划个人职业发展道路。 本书旨在帮助读者从零基础始，逐步成长为具备深厚数据功底和卓越领导能力的首席数据官，为企业的数据战略转型与升级提供有力支持。
一本书讲透数据跨境流动
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这是一本从理论与实践双重角度讲解数据跨境流动的著作，既系统讲解了数据跨境流动的经济价值、制度建设、技术路径、企业管理、场景识别，又给出了数据跨境流动面向未来的解释框架，包括经济形态、表征行为、应用架构与底层技术等。 本书覆盖了数据跨境流动所需的知识，详细讨论了在实际操作中的落地实操方法，具备系统性、落地性与前瞻性三大特，融合了作者多年研究与落地经验，中国电子信息产业集团原总法律顾问、中国信息化百人会执委、上海数据交易所党总支书记、广东省数据要素产业协会秘书长等17位来自学界和业界的专家联袂推荐。 本书共9章，分为4个部分，全面讲述了数据跨境流动的定义、政策法律体系以及展数据跨境流动的合规方法与技术保障选择，并从经济形态、应用框架和底层技术对数据跨境流动的未来发展趋势做出研判，帮助读者掌握数据跨境流动的发展动向。 第一部分 基础概览（第1章和第2章） 介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及数据跨境流动的内涵，同时从全球治理、全球经济发展、全球科技发展3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。 第二部分 核心规则体系（第3章和第4章） 详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系，梳理了基本的合规规则，为后续的实操奠定了基础。 第三部分 操作指引（第5章至第7章） 介绍数据处理者的内部实操，包括数据出境业务的梳理、内部合规制度建设等，并列举了重行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法，同时介绍了相关安全保障技术的技术原理及应用价值等。 第四部分 域外规则要（第8章和第9章） 介绍了国际机构、国际贸易协定、全球主要经济体有关数据跨境流动的规则，以及这些规则对我国境内数据处理者展数据跨境流动的影响，另外还描述了全球未来经济形态和相关技术的发展路径，并探讨了它们与数据跨境流动的关系。
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。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
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这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是，本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。 除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
全域运营增长12G模型:从0到1构建增长体系,实现可持续增长
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增长12G模型是一套可以帮助大中小不同体量的企业实现高效且可持续增长的方法论，这套方法论来自作者多年一线实践经验的高度凝练。按照这套方法论去落地执行，企业可以构建一个全面、系统、可持续运营和增长的体系，从而实现从0到1的突破，以及从1到100的持续增长。增长12G模型涵盖思维、运营和管理3个维度，定位、用户、产品、传播、私域、自媒体、电商、投放、数据、团队、战略、项目12个增长。本书就是对12G模型的完整解读。 ?基本认知篇：首先深解读增长的规律，帮助读者树立争取的增长观，然后系统介绍12G模型，让读者对这套模型有一个完整认识。 ?底层思维篇：通过解读定位、用户、产品和传播的底层思维，帮助读者形成增长基础，获得持续增长的增长基因，这也是洞察市场、塑造价值，并通过统一的传播策略赢得用户认同的基本逻辑。 ?运营领域篇：深度解读私域运营、电商运营、自媒体运营、投放运营，帮助读者形成覆盖全域的增长矩阵，让业绩不再受限于领域，实现积蓄力量、提高转化、整合资源、放大特权的目标。 ?管理机制篇：管理是增长的保障，也是实现可持续增长的关键，本篇从数据管理、团队管理、战略管理、项目管理4个角度帮企业诊断问题，培养人才，掌控形势，最终支夯实增长体系的基础。 ?总结融合篇：从内到外、从上到下，整体解读12G模型的落地实践，并给出紧跟互联网发展落地方法。
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。
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。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
Hadoop HDFS深度剖析与实践
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本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1 1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
迁移学习算法:应用与实践
￥59.00
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。
生成对抗网络GAN:原理与实践
￥59.00
这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理；然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等； 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善，GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及；内容丰富、循序渐，覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景；实战性强，9个综合案例，提供案例源代码和解读，以及实验数据和实验结果对比分析；图文并茂，包含大量原创图表，可读性强。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
￥59.00
这是一本系统梳理并深解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识： ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究ChatGPT本身，还是正在研发或使用其他大模型，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
