AIGC驱动工业智能设备:系统设计与行业实践
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(1)AI与AIGC基础知识:从基础手,深讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例,帮助读者建立坚实的理论基础,为后续章节的深学习下良好基础。(2)智能设备上的AIGC系统设计:详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节,通过丰富的技术细节和设计策略,帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要。(3)AIGC关键工业领域的应用:深剖析具体的案例,展示AIGC技术在不同工业领域中的实际应用。通过分析成功应用案例中的挑战和解决方案,提供实战经验,便于读者在实际工作中更好地应用AIGC技术。
MCP与A2A企业级开发:核心原理、架构设计与应用实践
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内容简介 这是一本来自一线从业者的协议驱动开发实战笔记,目标是帮助AI开发人员、架构师与技术决策者构建完整的协议驱动开发的能力,帮助企业构建模型、工具、数据与多智能体*协作的数字员工体系,让AI真正自动化赋能企业业务。 本书围绕MCP与A2A的核心原理、架构设计与应用实践展开,系统解析MCP如何打通大语言模型与外部资源的交互壁垒,A2A如何支撑多智能体间的能力发现、任务协同与可信通信,深度呈现二者在企业级AI系统中的协同价值,兼顾底层设计思想与生产级工程落地,助力读者。 本书分为三篇。 原理篇帮助读者理解AI系统从“单一模型驱动”走向“工具增强与群体智能协作”的底层逻辑,核心内容包括模型能力边界、系统协作瓶颈与协议化基础设施分析,MCP设计策略,A2A在多智能体协作中的工作原理。 实战篇聚焦MCP工程开发全流程,覆盖MCP主机、客户端、服务端等核心组件,系统讲解Stdio、SSE、Streamable HTTP等通信方式的适用场景,以及MCP服务端开发、MCP客户端开发、错误处理、健壮性设计、测试部署与性能优化等关键工程主题。这部分还以Apache Doris MCP服务为案例,展示企业级数据库服务如何通过MCP完成架构设计、能力封装、生产部署与工程化治理。 生态篇面向AI产业落地,比较工具交互模式,探讨MCP与知识管理、知识图谱、RAG、多智能体系统和AI Agent协同进化的融合路径,并延伸到智能交通、应急救援、工业互联网、流媒体推荐、智能城市等前沿场景。
Kimi*办公:AI10倍提升工作效率的方法和技巧
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AI已成为职场的场券,你准备好了吗? 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南,它以流行的Kimi为工具,从实战的角度讲解了如何借助AI 大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论,得到了Kimi官方、LangGPT社区和多位AI领域专家的高度认可。 工欲善其事,必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面揭示了Kimi、Kimi (Kimi内置的智能体)和Kimi浏览器插件的功能和使用,带你认识不一样的Kimi;然后,奉上了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法,以及7种好用的结构化提示词框架,帮你掌握使用任何AI的核心能力。 授人以渔,本书针对文本创作、PPT制作、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景,以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案;也授人以鱼,本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板,可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用Kimi,轻松驾驭AI,提升职场核心竞争力,成为AI时代的弄潮儿!
新一代网络信息内容安全技术与实践
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本书针对真假难辨的信息内容、隐晦难懂的立场表达和错综隐秘的传播方式给网络信息内容安全领域带来的新挑战进行研究,深入分析各类新威胁的特点及危害,并从对抗条件下的信息内容检测、面向社交媒体的细粒度情感分析、基于传播关系的群体发现与角色挖掘等角度介绍相关技术,提出相应的解决方案,并展示实战应用效果。本书共8章,包括网络信息内容安全概述、融合多特征的虚假信息检测、对抗条件下的文本信息内容处理、对抗条件下的视觉信息内容处理、社交媒体方面级细粒度情感分析、社交媒体立场分析、社交网络用户行为及信息传播规律分析、网络用户身份识别技术。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
难倒你没商量:最冷最冷的冷门知识大全
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本书汇集那些随时都会从我们身边冒出来的既新奇有趣又包罗万象的冷门知识,涉及自然科学、人文历史、社会生活、古今中外等方方面面,从天马行空般的疑问到值得讨论的学术应有尽有。这些知识看似有些稀奇古怪,而一旦走近,你会有曲径通幽、豁然朗之感,不觉一个异彩纷呈的别样世界,备感新鲜好玩,既增长见识,又阔视野,兼具益智、解颐之功效。全书共有条目800 多则,几乎将你所不知道的冷门知识一网尽。它立足于“冷”,从特别的角度,以千奇百怪的提问直读者知识体系的“死穴”,启迪思维,引发强烈求知欲;然后给出科学的答案、情理的解释、绘声绘色的描述,让人恍然大悟,受益无穷,直至成为一个无所不知的“神人”。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验,全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践;然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分;最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外,本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说,主要分为两部分内容: 部分介绍性能分析,包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述,还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会,以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外,还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单,包括循环优化、向量化、函数内联等,并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题(如缓存未命中、分支预测错误等)的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说,这本书也很有用。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书,也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍,还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角,围绕AWD竞赛的内容全面展,包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节,还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题,详细讲解了解题的方法和经验。此外,书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练,让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的,本书包含如下内容,它将助力你造攻防一体的安全战线。(1)安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。(2)AWD竞赛中常用的安全工具,如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。(3)主机加固的方式,包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。(4)AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。(5)PWN漏洞类型以及修复方式,包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。(6)Linux系统常规的后门部署方式,包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 (7)Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧,对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。(8)常见的源自动化利用工具,帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。(9)通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操,包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等,一步加深理解安全技术知识。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手,通过一系列由浅深的工程案例,让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法,熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具,并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程,而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑,内容由浅深,是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员,以及在校相关专业师生阅读。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作,是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典,从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用,是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值,并结合大量的代码案例分析,深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理,同时也讲述了可能引的安全风险,帮助读者从零基础快速了解eBPF技术,始eBPF安全编程。 通过阅读本书,你将了解: ?云原生安全面临的主要挑战,发展现状和理论基础; ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用; ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理; ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理; ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息; ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段; ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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基瑞编著的《HTML5Canvas核心技术:图形动画与游戏发》是HTML5Canvas领域的标杆之作,也是迄今为止该领域内容为全面和深的著作之一,是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家DavidGeary*力作。它不仅全面讲解了Canvas元素的API,以及如何利用Canvas行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏发、移动应用发,还包含大量实例:可操作性极强。 《HTML5Canvas核心技术:图形动画与游戏发》共分11章。第1章介绍了canvas元素及如何在网络应用程序中使用它;第2章深研究了如何使用Canvas的API行绘制;第3章告诉读者如何绘制并操作Canvas中的文本;第4章专门讲解图像、图像的操作及视频处理;第5章介绍如何实现平滑的动画效果;第6章讲解如何用JavaScript语言来实现精灵;第7章展示了如何在动画中模拟物理效果;第8章介绍了行碰撞检测所用的技术;第9章以一个简单但是高效的游戏引擎始,提供了游戏制作所需的全部支持功能:第10章讨论了实现自定义控件的通用方法;第11章专门讲述如何实现基于Canvas的手机应用程序。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册,全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特,以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章:ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3~8章是本书核心内容,充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上,本书将具体场景、人的需求,如市场营销人员如何生成好的文案创意,英语学习者如何练习与反馈,家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等,与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上,本书遵循“授人以鱼,不如授人以渔”的原则,先介绍基础的知识和方法,再具体的例子场景。这样,读者可以在好基础,获得一些启发与思考后,再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展,但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性,能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者,各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内,语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型(LLM)这一细分领域,在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景,并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章,内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异;依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力,并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此,作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合,指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中,并通过Copilot 提升生产效率;同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型(LLM)——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵;它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图,而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
大模型赋能工业应用
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本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。
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。

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