数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
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。
知识增强大模型
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全书共分10 章,全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术,涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容,并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析,帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论,引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书,指导实际工作;也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”(AI Agent)时,我们怎么让机器真正懂业务?这本书基于本体方法论,给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南,旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”,再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验,提出以“业务本体”为核心的全新范式:通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型,将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合,为AI提供可理解的业务语义框架,使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动,贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇,层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系: 战略认知篇(第1~3章):剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑,阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性,提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇(第4和5章):系统阐述本体的思想渊源与理论体系,从哲学本源到计算科学演进,揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值;提出“事实–事理–行动”一体化动态模型,构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式;围绕“7+1”语义规范,建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇(第6~8章):提供本体工程化的完整方法论,通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模,将建模周期从数周缩短至分钟级;围绕六类核心应用模式,形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇(第9和10章):展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径,提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架;探讨多模态本体、世界模型等前沿方向;描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
数据驱动的工业人工智能:建模方法与应用
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本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线,介绍数据驱动的工业智能,使得理论与应用实践深度融合;将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中,使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程,做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型发的介绍中既注重对理论知识的介绍,也将各章节知识串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统,提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。 本书可作为工业界企业技术专家、IT系统研发人员、学术界智能制造、人工智能、工业互联网、数据科学等领域研究者的参考书,也可以作为高等院校计算机、自动化、机械等相关专业工业人工智能课程的教材,同时还可作为工业领域新一代人工智能、深度学习、区块爱好者、发者的自学教材或参考书。
DeepSeek银行实战手册:银行全场景AI实践指南(下册)
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内容简介 这是一本面向银行业所有从业者的全场景AI实战指南,它直击AI时代各种银行业务的痛点,提供“提示词技术+工具使用+业务实操”三位一体的AI实战路径,旨在帮助银行人摆脱重复劳动、应对“AI 平权”带来的职业颠覆,实现从“流程执行”向“价值创造”的转型。 作者深耕银行业20余年,本书是他多年银行业务实战经验、为1000余家银行的30000余人提供培训和咨询的经验、深度的DeepSeek等AI工具的使用经验三者的融合,具有非常强的针对性和实用性,得到了10余位金融领域专家的一致好评和推荐。 在银行业面临客户“代际变革”、竞争“跨界打击”和监管“数字规制”三重倒逼机制的当下,本书以 DeepSeek 核心能力为基座,构建“技术原理 + 场景落地 + 工具赋能”的立体化知识体系,深度解析银行 AI 应用全链路方法论,覆盖对公零售、风控营销、财富管理、智能客服等超过15大类银行核心场景,详解 500+典型场景的 AI 实战路径。 本书分为上下两册,一共19章,上册为第1~9章,下册为10-19章。掌握本书内容,你将收获以下价值: (1)根除行业痼疾:揭示 AI 驱动下银行业从“效率革命”到“人机共生”的五阶段进化路径,阐述银行业从“流程执行”向“价值创造”的转型逻辑。 (2)掌握核心能力:详解 DeepSeek 在银行场景的五大核心能力(智能服务中枢、合规风控体系、业务决策引擎、数据管理体系、开放银行生态)及应用实践。 (3)实现*协作:学习作者独创的“三板斧”提示词方法论(角色+任务+追问、复盘优化、自生成框架),实现银行业务人员零门槛人机*协作。 (4)覆盖全场景实战:聚焦银行各项业务数智化转型痛点,提供对公业务、零售业务、普惠金融、财富管理、授信审批、贷后管理等超过15大类核心业务的AI实战方法。 (5)坚守合规底线:强调合规与风险防控,提供银行场景 AI 幻觉治理体系,确保技术应用符合各种监管要求。
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。
AI数据分析极简入门:零基础用AI做数据分析与可视化
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内容简介 这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心,学会“提问”,剩下的交给AI和本书的指导。 本书由资深数据科学与AI算法专家(微软MVP连续10年获得者)、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书,确保内容既权威又易懂。 掌握本书内容,您将收获: (1)掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流,实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式; (2)学会用自然语言驱动数据清洗与预处理,几分钟完成原来几小时的重复性工作; (3)精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术,零安装、一键出图; (4)掌握pyecharts交互可视化,制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘; (5)学会Mermaid文本绘图,实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成; (6)构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。 在数据成为核心生产要素的今天,本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径,是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头手册。
征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧
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《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI阶知识的实战类图书,将Power BI的主要功能融45个高级应用技巧中,每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块:数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法;DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列,以及DAX建模等核心知识;可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体,以及整体提升报表效果的方法;数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场,创建和管理指标、管道,创建多语言和视角等数据分享功能;Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例;企业应用模块介绍了与Power BI报表发相关的功能。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向阶用户,适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。
计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今,计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合,以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展,让社会科学研究呈现出崭新面貌,为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路,以人工智能的经典模型为基础理论支撑,从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸,围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念,突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释,是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料,同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
等级保护测评理论及应用
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本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展,从等级保护工作的需求分析手,介绍等级保护工作的核心理论模型,讲述等级保护的定级备案方法及流程,解读网络安全等级保护的基本要求,一步阐述等级测评所需的支撑技术,包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库,并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用,最后介绍等级测评挑战,展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习,以指导读者深地行学习。 通过学习本书,信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系,掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改,提高系统的安全保障能力;测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力,还可以了解一系列的测评工具和知识库;网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书,也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
构建新型网络形态下的网络空间安全体系
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本书围绕着网络空间与网络空间安全的概念展,提出了在新型的网络形态下企业如何构建一个符合安全趋势和潮流的网络空间安全体系,能够用安全为企业的业务保驾护航。
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。
内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分,首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念,并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备,并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练,系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段,快速掌握大量的内网渗透实战技能。
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。
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
移动终端人工智能技术与应用开发
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本书适合那些对人工智能感兴趣,且具备一定移动终端应用程序发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C 或Python语言发知识,同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的发经验,将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣,相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。
微课学人工智能Python编程
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本书以Python编程语言为载体,以微课为媒介,从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化,通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范,同时还剖析了18个综合应用案例,从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力,完成Python算法库的建构与应用,终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材,也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作,它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系,并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结,系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具,用户研究在产品研发全流程中的应用,以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章,主要分为三篇。 第1篇(第1~5章) 主要介绍用户研究的基础知识,以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知,掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇(第6~8章) 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用,手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇(第9~10章) 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务,然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案,希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生,还是有经验的职场从业者;不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师,还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位,本书都能帮助你更懂你的用户,从而造出用户需要的产品。
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作,被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言,畅销不衰,并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分(第1~8章)介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题,并给出了这些问题的初步解决方案;第二部分(第9~18章)在对这些解决方案行细化的同时,总结出了51种实用的软件架构模式,每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构,以及如何设计好的企业应用架构,不管企业应用发的技术和平台如何变化,这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用,是不可或缺的内功心法。
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。

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