超融合数据库
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本书旨在*介绍超融合数据库的出现、基本原理、核心技术和应用案例。全书包括三个部分,首先从数据库发展历史的角度讨论超融合数据库出现的必然性;接着,介绍如何打造超融合数据库,重点介绍超融合数据库的核心技术和实现原理,涉及微内核、一体化、高性能、分布式、易用性等方面。书中给出了超融合数据库的典型应用案例,包括新能源制造企业的大数据平台、车企的车机信号系统、装备制造业企业的智能平台的超融合改造。本书还对超融合数据库的未来发展进行了展望。本书内容前沿、理论与实践并重,适合作为数据库、大数据等领域研究人员、技术人员的参考书,也适合作为希望进行数字化转型的企业决策者的参考书。
OpenClaw时代的OPC:一人公司从0到1方法论
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本书是一部系统研究AI时代OPC这一新型商业组织形态的著作。它既是一部关于AI时代组织进化的认知之书,也是一部关于超级个体如何完成系统化跃迁的实践手册。本书试图回应我们这个时代的核心命题:随着大模型、AI Agent、自动化工作流与数字基础设施日益成熟,当技术把过去属于公司的能力重新交还给个体时,我们是否已经准备好像经营一家公司那样重新经营自己。
新智:从工业革命走向全业革命
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作者将新一代AI技术置于工业文明的延长线上,揭示其作为“时代级通用技术”——如蒸汽机、电力和计算机——如何驱动生产方式、社会结构乃至人类认知范式的重塑。书中既有对新范式、新生态、新AI等前沿话题的热点追踪,也有对新工软、新工网、新智机等技术逻辑的冷静剖析,更饱含对人类命运的深切关怀。本书既是一部产业变革的观察记录,也是一场关于文明走向的思想对话,为身处变革洪流的读者呈现一份兼具理性深度与人文温度的价值坐标。
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。
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。
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。
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。
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。
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!
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。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式,全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章,其中第1~3章为第1篇Web安全,从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题,以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用;第4~6章为第2篇Crypto密码,主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容;第7~10章为第3篇MISC安全,主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容;第11~13章为第4篇Reverse逆向工程,主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容;第14~17章为第5篇PWN,主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容,能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架,并通过案例学习相关技能,完成从门到提升,适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读,也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下,这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人,基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下:(1)基础篇首先,探讨大模型在制造业中的应用与价值,使读者对二者的关联建立基本认知。然后,介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后,深讨论大模型构建路径,包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时,指出预训练模型的局限性,并提出相应的优化策略,如指令微调和混合专家模型。此外,本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术,以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。(2)应用篇首先,介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法,包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG(检索增强生成)技术。然后,围绕 AI Agent,介绍其内部原理、应用案例、与 RPA(机器人流程自动化)的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着,详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术(如蒸馏、量化、剪枝等)以及软硬件适配策略。并且,通过两个实践案例,展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用,涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后,综合全书内容,对大模型的技术与应用行梳理和总结,并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验,将理论与实务紧密结合,为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书,你将收获以下10个方面知识:(1)大模型安全的范畴、现状和挑战:包括安全、监管与合规的关键问题,以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。(2)大模型技术层面的安全风险:包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战,以及大模型的固有脆弱性。(3)大模型监管与合规的法律框架:包括全球范围内的AIGC的监管现状,如诉讼压力、执法调查和立法展,以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。(4)大模型知识产权合规:在大模型的发和应用中,如何确保知识产权的合规性,包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。(5)大模型数据合规:在大模型的构建过程中如何确保数据合规,包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。(6)大模型内容安全:在大模型的应用过程中如何确保内容安全,包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。(7)大模型算法合规:在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规,包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。(8)大模型伦理安全:在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全,包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。(9)大模型的安全保障方案:如何构建一个既安全又可信的大模型环境,包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。(10)生成式人工智能的发展趋势:从技术视角和法律视角,洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
《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。
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。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改,提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分:基础知识部分(第1~3章),介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程,以及它们如何协同工作;实战部分(第4~9章),介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应(IDIR)的流程,包括查找、定位、消除、利用、分析和传播;未来之路部分(第10~11章),探索IDIR的未来发展方向,包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验,系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架,又适配智能化趋势的安全设计,涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容,为从业者提供从理论到实践的完整框架,意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系,更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值。 (1)*理解数字化风控体系:系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入,构建完整的数字化风控知识体系。 (2)洞悉前沿技术应用:深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践,包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用,助您驾驭未来风控挑战。 (3)掌握合规与伦理治理:厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系,理解金融科技伦理治理路径,有效规避法律与声誉风险。 (4)获取实战解决方案:学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式,以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 (5)提升职业竞争力:借鉴作者30余年国有大行管理经验,将理论研究与实践策略深度融合,为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南,助您在数字化转型中脱颖而出。 (6)紧跟政策法规动态:全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规,包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等,确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂,更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果,融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略,旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略,以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
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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