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Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
￥59.00
内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目，为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础，以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础，以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考，以近3.7万人的收费视频课程为蓝本，从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员，还是项目管理者或决策者，都能在本书中找到自己想要的内容，比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章，外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎，包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理，并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目，制定规则资源的管理方案，包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎，真正做到活学活用，学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法，介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野，站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用，为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
￥59.00
【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。
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。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
￥59.00
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。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
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。
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！
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。
架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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本书分三大部分： 首先是部分，架构设计方法论。这部分首先侃侃而谈，为架构师成长指引道路。然后，以“5视图法”架构设计为主线，同时穿插领域驱动设计、整洁架构设计、大前端+技术中台等思想，为读者展现一整套严密、完整，且落地可操作的架构设计方法。后，探讨另一个难题：技术架构改造，并提出架构跑道、使能故事、架构重构等一系列方法。 之后是第二部分，分布式架构设计与实践。这部分从实践的角度讲解目前非常流行的互联网分布式架构的设计思路、软件架构，以及涉及的软件技术，让读者在应对这一类型的系统时，对架构设计、技术选型、架构演化，都有一个清楚的认识。 第三部分，大数据架构设计。这部分首先从宏观的角度描绘未来大数据、人工智能的发展方向、商业应用，以及技术发展趋势，以及5G/物联网背景下新的发展动向。然后，从大数据技术、数据治理、数据分析和人工智能等几个方面，讲解大数据架构设计。
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！
Python数据分析与数据化运营
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本书内容从逻辑上共分为两大部分，第壹部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。第壹部分的内容包括1/2/3/4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理以及数据分析和挖掘的关键经验。第二部分的内容包括5/6/7/8/9章的内容，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四个大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个应用案例。
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。
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。
银行数字化业态风控:原理与实践
￥59.00
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。
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。
一本书讲透首席数据官:CDO知识体系与能力模型详解
￥59.00
这是一本能指导首席数据官（CDO）快速构建知识体系和能力模型的标准指南。本书融合了作者对CDO角色的深刻理解和深厚的工程实践经验，系统而全面地介绍了CDO所需的核心知识体系与能力模型。 本书从CDO的基本概念出发，逐步深探讨了CDO在政策环境、数字化转型、组织数据体系建设与管理、数据价值创造等方面的关键作用。书中不仅详细阐述了CDO应具备的基础数据知识和组织数据管理能力，还通过丰富的案例和实战技巧，展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中，推动数据驱动决策的实现。 通过阅读本书，你将： ?透彻理解CDO的角色定位、职责范围及发展趋势； ?掌握组织数据管理的精髓，构建高效的数据体系； ?深了解CDO在数字化转型中的核心作用与价值； ?实战演练数据战略制定、数据资源管理、数据资产管理与流通等关键任务； ?探索CDO的能力模型与知识体系，规划个人职业发展道路。 本书旨在帮助读者从零基础始，逐步成长为具备深厚数据功底和卓越领导能力的首席数据官，为企业的数据战略转型与升级提供有力支持。
数据驱动的工业人工智能:建模方法与应用
￥59.00
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。
用故事点亮设计:产品设计中的叙事艺术
￥59.00
本书是一本揭示叙事力量在设计领域应用的创新之作。作者通过深剖析，展示了如何运用故事的力量来指导产品设计，创造出既美观又富有意义的用户体验。书中不仅阐述了叙事设计的基本原理和方法，还通过丰富的实践案例，向读者展示了如何将这一理念应用于实际项目中。无论你是希望提升产品设计水平的专业人士，还是对设计思维感兴趣的普通读者，都能从这本书中获得宝贵的启示和灵感。通过学习书中的叙事设计技巧，你将能够更好地理解和满足用户需求，创造出更加引人胜、富有情感共鸣的产品体验。
一本书讲透数据跨境流动
￥59.00
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。
《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。
