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。
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。
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!
从零开始学ARM
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本书主要介绍ARM发的相关知识,详细讲解常用的ARM指令及如何基于ARM架构的外设编写驱动程序,并分析了源软件U-Boot的启动源代码和网络协议栈。 本书第1~4章为基础篇,主要介绍CPU与ARM、搭建环境、ARM编程、异常等;第5~13章为编程篇,主要介绍基于Exynos 4412的常用外设的工作原理及驱动程序编写等;第14~17章为应用篇,主要介绍源软件U-Boot的使用及启动程序,并分析网卡DM9000AE的驱动和网络协议栈;以及关于汇编的两补充。 本书适合从事嵌式发的工程师和有一定计算机基础和C语言编程经验的初学者学习参考。
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。
《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。
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。
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。
高能效类脑智能:算法与体系架构
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本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件,并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键。 本书从对脉冲型神经元网络的概述始,讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练,介绍实现神经网络的多种方法,如通用处理器和专用硬件,数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器,验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法,简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例(两个基于传统CMOS工艺,一个基于新兴的纳米工艺)。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件行总结与展望。
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。
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。
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!
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。
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果,本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想,系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用,包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战,以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算,可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角,也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
Linux集群之美
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随着云原生技术的流行和普及,除了传统的Linux高可用集群技术,云原生的负载均衡技术在产品或系统中的比重也越来越大,因此本书基于这两方面讲解Linux集群的实现。 书中内容除了介绍传统的Linux集群和分布式系统以外,还介绍了微服务环境(包括Kubernetes和Mesos)下各组件(如Kong和Istio)的用法,以及如何在复杂的项目环境中保证Linux集群服务的高可用。 在实际工作中,系统架构设计绝不轻松,成熟的架构实现都是经过生产环境逐渐演变完善的。 本书也以笔者维护过的高并发、高流量网站架构与秒杀系统说明了网站的系统架构设计思想。书中内容都是基于项目实践或工作内容提炼而来的,相信对读者会有一定的启发!
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。
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。

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