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。
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。
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。
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。
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。
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。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
大语言模型原理、微调与Agent开发
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本书全面探讨了大语言模型(通常可简称“大模型”)在应用发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目发流程及高效实用的工程实践案例,通过结构化的模块设计和详细的代码解析,帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景,搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分,共10章,系统梳理了大语言模型的核心架构与原理,深讲解了Transformer模型的构造与训练机制,全面介绍了现代微调方法(如LoRA、P-Tuning等)以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景,本书结合多个企业级实际案例,包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件发工程师助理等,详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整发流程。这些案例不仅强调技术实现,还融了工程实践中常见的问题与解决方案,为读者提供了丰富的参考资料。本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能发的工程师和产品经理,同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时,随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT,读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术,还是工程师在一线工作中行实践发,本书都能提供系统化的知识体系和实用的发技能。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通,将四代NPU架构设计经验融为一体,将端侧和云侧NPU架构合二为一,总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面,尤其是芯片设计层面的内容,主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书,读者可以深了解主流的神经网络结构,掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书,你将: 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
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。
Go底层原理与工程化实践
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全书分为2篇:1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的,包括经典的GMP调度模型,Go语言调度器的实现,垃圾回收,以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战,手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时,如何调试、分析、解决。通过学习本书,读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识,具备一定的Go并发编程经验,能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计,并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验,首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系,能为风控实践提供扎实的理论指导;然后围绕风控的全生命周期,从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践,深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识:首先对基础信贷业务行了细致解析,读者可以从中了解其运作方式和重要性;然后,梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展:首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用,以及智能数据体系的构建;然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程;最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用,包括贷前评估、贷中监控、贷后管理,以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践,能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力,更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望,不仅为读者揭示了未来的机遇,也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式,可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写,而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计,深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践,并提供了丰富的案例和代码示例。
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。
银行数字化风控:业务与实践
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这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年,将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合,总结了一套全面的银行数字化风控方法论,为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系,给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下: 第 一部分(第1-2章)银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用,探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分(第3-8章)零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节手,着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容,特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收,是银行需要重关注的方向。 第三部分(第9-12章)对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性手,介绍银行业领先做法,涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分(第13-16章)普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难与解决方案的基础上,探讨普惠金融破解之道,并深阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长,在需要高算力的场景,例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合,源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理,包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化,对比KVM在云服务器上参考实现,重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践,以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书,通过对ACRN源软件的介绍,帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件,掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到筛选,直至微调训练的技术细节。(3)大模型人类偏好对齐方法,从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。(4)通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。(5)通过源模型在多种场景下搭建大模型应用,包括:表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管里是想深研究大模型本身,还是行大模型相关应用搭建,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
数字广告系统:技术、产品与市场
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本书深剖析了互联网主导下的数字广告系统,详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推广告主的数字营销,并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时,本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响,包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。 全书分为三篇(共10章):第一篇为基础篇(第1~3章),立足基础理论,阐述数字广告系统在互联网市场的视角,探讨数字广告到数字营销的演变,并将技术创新理论纳数字广告知识体系,以数据科学和触理论为基础,构建新型数字广告的理论框架;第二篇为核心篇(第4~6章),详细解释数字广告的三个主要化阶段,结合计算机科学的基础知识,以便读者更好地理解这一领域;第三篇为计算篇(第7~10章),聚焦于“数字”广告的核心,阐述“计算”如何成为数智时代广告产品的基石。 本书针对广告学专业的本科生、研究生以及青年教师设计,旨在提供全面的数字广告知识。它同样适用于新闻传播学等相关专业(如网络与新媒体专业)的学生。此外,经济管理学院的商科类专业学生,尤其是市场营销专业的学生,也会发现这本书极具价值。攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代数字广告与营销传播管理的前沿知识。
数据血缘分析原理与实践
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这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结,书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质,还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章,具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手,逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值,以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础,只有充分理解了这部分内容,才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型,即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级,这是数据血缘建设的基础模型;然后详细介绍了数据血缘实施路径,其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品,以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中,包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品,以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例,帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况,以求获得一些启发。
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。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统行轨迹规划的方法,以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材,也适合相关领域的技术人员参考。

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