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。
《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。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野,这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热,也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读,也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学,以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物,涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中,四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富,涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等,是一本非常全面的实践指南。
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。
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。
深入解析Python反爬虫
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本书主要介绍了反爬虫的相关技术,内容涵盖了爬虫工具、加密算法、App爬虫等,从理论到案例实践,深浅出。本书详细讲解了常用的抓包工具、反爬虫机制、验证码识别、动态网页反爬虫、JavaScript文件处理。本书聚焦加密数据的破解、App应用爬虫以及破解方法、部署爬虫程序。对于以上内容,本书行细分总结,将相关知识都纳其中,形成一套完整的体系。 本书适合Python爱好者、爬虫工程师、数据分析师,以及高等院校计算机科学技术、软件工程、网络工程等相关专业的师生。
金融数据风控:数据合规与应用逻辑
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这是一本建设数字中国的实战性著作,讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据,并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要,通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑,帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书,你将掌握以下内容:?合规数据源的特?金融机构数据采评估的要?各类公共数据、企业数据及个人数据资源的放背景、产品形态及应用场景?反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析?消费金融反欺诈路径的设计?车险风险防控的策略?小微企业金融风险防控的逻辑?物流金融风险防控的机制?车联网及工业互联网数据应用情况?数据交易所对金融机构数据采及应用的影响及合作思路
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容,详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能,在提高研发效率和质量的同时,提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法,全部以实战项目案例的方式展讲解,有具体的工程化思路,也有可复用的提示词,还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍,就能顺利跃迁为AI时代的新程序员,与AI共同化,成为不被AI淘汰的人。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写,辅以大量验证式案例,提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手,之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书,不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知,还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品,构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1~2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分(第3~12章)介绍嵌式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分(第13~15章)介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划,涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性? 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射? 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言? 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统? 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力? 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果? 在实际产品中如何应用语义解析技术? 以上所有问题都能在本书中找到答案! 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写,通过本书的学习,读者可以了解NLP的相关技术,掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分(第1章):从具体的语义解析问题手,引出了各种主流技术,讨论了不同技术方案的对比和实现路径,并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分(第2~6章):详细讲解了5种语义解析技术路线,即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分(第7~11章):讲解了如何从零始构建一个语义解析系统,并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时,阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识; 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演; 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现; 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程; 第11章对GPT的未来发展趋势行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
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。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地,读完并学会本书,读者将能掌握以下知识: (1)AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法; (2)AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战,以及HR的AI能力模型; (3)针对人力资源的提示词方法和技巧; (4)AI辅助HR的日常工作,包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景; (5)AI辅助人力资源战略管理,包括战略规划、人力需求预测等场景; (6)AI辅助招聘管理,包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景; (7)AI辅助培训与人才管理,包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景; (8)AI辅助绩效管理,包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景; (9)AI辅助薪酬与福利管理,包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景; (10)AI辅助员工管理,包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景; (11)AI辅助企业文化建设,包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景; (12)大模型在各种规模的企业的部署和实践; (13)HR在使用AI时应该防范的风险,包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章,分四部分。*部分是“数据准备与清洗”(第1~4章),首先介绍自助式数据分析的六大应用场景(第1章),然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作(第2~4章),为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”(第5~7章),深入探讨数据管理(第5章)、数据查询(第6章)以及多表合并技术(第7章),涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计,并通过M函数实现动态路径管理,以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”(第8~14章),首先分析Power Pivot在数据加载(第8章)、数据建模(第9章)以及数据模型的管理与优化(第10章)方面的应用,然后系统讲解DAX函数体系(第11~13章),并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术(第14章),从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例:看板搭建”(第15章)。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计,完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
*交付之道
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这是一部汇聚和浓缩了淘宝近20年软件交付方法与经验的著作,由阿里巴巴集团大淘宝技术部历时36个月撰写而成,得到了阿里巴巴合伙人程立(鲁肃)的高度评价。 这本书围绕软件价值交付的全生命周期展,完整讲解了淘宝高效交付的体系化建设,从目标确定到需求拆分,从高效发的技术架构、研发流程到工具平台建设,再到完善的全路质量保障和用户体验保障实践,后用横向的项目管理串联起全路交付的每个环节,实现价值的高效流动。 全书具体内容从以下8个维度展: (1)目标与需求管理:淘宝的战略目标管理、项目 目标管理以及不同类型的需求管理流程。 (2)高效发:确保淘宝内部的软件发工作能够 高效行的各种技术架构。 (3)高效质量保障:在业务和系统飞速演的过程 中,如何从手工测试到自动化平台工具,不断寻求更高效、更全面的质量保障方案。 (4) 用户体验保障:在面对庞大的用户群体时,在 “千人千面”的推荐、直播、视频等新的电商内容化业务形态下,如何度量用户体验、快速感知并解决用户需求,从而持续提升淘宝的质量水准。 (5)集成发布:淘宝客户端集成发布的演历史、 优化策略和操作实践。 (6)线上保障:结合团队多年的探索和尝试,讲解 了监控、快速恢复和攻防演练等的有效手段。 (7) 淘宝交付项目管理实践:通过重大战役项目、 “双11”项目、用户增长项目、创新业务项目等方面的实际案例讲解了淘宝的项目管理体系。 (8)软件交付的未来:总结了淘宝对一些前瞻问题 的思考,比如如何以智能化的手段和云原生技术来提升研发与交付的质量和效率。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球,2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带,更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价,从人工出价到智能投放,掌握广告系统的底层逻辑,已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角,构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进: *篇 初识广告系统:梳理核心概念与运行机制,解析主流广告模式与计费体系,搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析:深入召回、粗排、精排三大核心模块,详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解:拆解召回、粗排以及精排模型原理,剖析机制策略与实验系统设计,提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题:聚焦冷启动、效果达成与智能投放,针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知:围绕广告诊断、流量提收与大推场景,输出排查方法论与全流程推广方案,助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践,既有竞价机制、归因模型的深度解析,又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理,还是寻求突破的营销专家与企业决策者,都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力,在数字广告的浪潮中把握脉搏,实现商业价值的双赢。
商业操盘
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内容简介 本书聚焦于商业银行在数字经济时代释放数据价值的新范式,系统阐述了以“场景、数据、产品、价值”四位一体为核心的转型路径与方法论,目的是打破场景、数据、产品相互割裂的传统思维,打通从业务落地到盈利变现的全链路。书中既有理论体系的构建,也有方法、工具的总结,更有对典型案例的深度解析。 搭建了场景却没有有效客户沉淀?手握海量数据却难以赋能业务?产品迭代跟不上市场变化?投入与实际收益严重错配?如果你是面临这些问题的银行管理者、业务人员、数字化转型从业者、金融科技研究者,那就阅读这本书吧,它会帮你破解这些行业困局。 本书分为理论篇与实战篇。 理论篇从实践与理论双重背景出发,深入剖析银行在数据时代的天然优势与主要困境,提出以“场景、数据、产品、价值”四位一体模式突破增长瓶颈的底层逻辑,明确了价值是场景之魂、场景是数据之源、数据是产品之基、产品是价值之体的闭环关系。 实战篇围绕“场景、数据、产品、价值”四大核心要素展开专题论述。第2章详细阐述如何从0到1打造高价值场景,涵盖场景筛选、流量吸引、源头获客、圈链经营与资源整合的全流程方法;第3章系统讲解如何在场景中提炼、注入、迭代并分析数据,实现从高价值场景到高价值数据的转化;第4章重点探讨如何基于数据设计场景化、定制化的金融产品,包括信贷、支付结算与存款理财产品的创新逻辑与参数设定;第5章则着眼于价值的系统度量、全量互换与战略布局,构建银行盈利范式跃迁的实现路径。

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