产品自适应设计理论与方法
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本书以针对制造企业数据/知识与设计业务融用不足、产品动态需求适应性差、协同响应设计周期长等现实问题,围绕数据驱动的产品自适应在线设计模式和架构、制造企业全周期数据处理与知识管理、产品自适应在线交互协同设计等 3 个关键技术问题,以“数据驱动的产品自适应设计”模式创新应用为主线,阐明数据涌现和多源需求条件下的产品自适应设计动态演化机理,研究并陈述了基于设计约束网络的产品自适应设计决策、产品性能多目标参数设计优化、全域异构跨尺度大数据分析融合等关键技术,建立包括异构数据处理、知识管理、自适应设计、在线交互设计在内的产品自适应在线设计集成技术方法体系,产品自适应在线交互设计平台,面向工程机械、特种设备、航天装备三家企业,展应用,提升企业对产品全生命周期动态需求的设计响应能力。
Web漏洞分析与防范实战:卷1
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知道创宇核心的安全研究部门,持续在网络安全领域行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的源分享和推广。本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础,结合团队多年的网络安全研究和实践经验,系统地介绍了网络安全中常见的漏洞类型、攻手段以及相应的防御策略。每个章节都以实际案例为例,通过分析案例中的漏洞成因、攻过程和防御方法,使读者能够直观地理解网络安全的实战操作。此外,本书还注重于工具和技术的介绍,以一个章节的篇幅介绍了代化的防御工具体系,使读者能够在实际工作中快速应用。在写作风格上,采用通俗易懂的语言,避免过多的专业术语和复杂的技术细节,力求使即使没有专业计算机背景的读者也能够顺利阅读和理解。通过学习本书,你可以获得以下知识。(1)从前端安全方向真实案例中总结出的知道创宇实验室的前端安全攻和防护的相关思路。(2)从各种后端安全漏洞的真实案例中总结出的不同类型漏洞的攻方式和技巧。(3)各类客户端和服务端中存在的文件读取漏洞。(4)渗透测试中各种常见的各种攻手段及其防御策略。(5)以Pocsuite3的流量监控规则来预防、检测和响应安全威胁的重要手段。(6)利用防御工具如Pocsuite3和pfSense防火墙来构建强大网络安全防线。(7)现代防御体系中10个具有代表性的领域的基本防御思路、防御效果和常用工具。
大数据SQL优化:原理与实践
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这是一本站在一线发人员的视角,从SQL的本质出发,采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式,深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员,期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理,掌握SQL优化的落地实践方法,从而真正“玩转”大数据SQL优化技术,根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。本书共分为4篇,包括10章。认知篇(第1章)主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今最终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊,大数据SQL从业者目前面临的主要问题,以及调优的两个根本目标。原理篇(第2章)以深浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛,本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例,从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。实践篇(第3~9章)首先深解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性,然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本,探索SQL优化(包括结构与参数调优、子查询优化、连优化、聚合优化)的解决思路和方法论,并给出作者多年总结的一些“坑”。案例篇(第10章)以实践篇的各种真实需求调优历程为基础,以带面,以小明大,分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例,还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写,带你一次性学透BEV,实现快速落地与创新。在内容设计上,本书以BEV主流技术与工程实践为主线,系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法,助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架,强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集,如KITTI、nuScenes和Waymo,并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术,涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法,如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
Java Web程序员面试笔试宝典
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本书专门为Java Web程序员面试而编写,主要是对一些面试中常见的技术问题做出解答。本书所涉及的知识面较广,内容涵盖了Java Web基础、Web服务器、常用MVC框架、Spring框架体系及Spring Boot和Spring Cloud、传统的关系型数据库、NoSQL与缓存框架、常用消息队列、电商及互联网知识、互联网安全与分布式系统知识、Alibaba源生态体系、设计模式、软件发人员常用Linux命令等与Java Web编程相关的技术知识,另外还包括其他一些常用的框架组件或容器工具,如Docker、Elasticsearch、Nginx、Maven、ZooKeeper等。 Java知识体系庞大,本书不能面面俱到,但整体而言,本书涉及的知识较为丰富,基本涵盖了Java Web编程的各个方面,且都来源于程序员的实际面试经历。 相信本书能增加读者的知识积累,有了更多的积累,必定会在面试时多一份从容和自信,也更容易获得面试官的青睐,找到一份理想的工作。对于一些知识面缺少广度的Java软件工程师,本书还能起到扩展知识面、丰富知识体系的作用。 为方便读者深学习,本书还赠送百余道真实面试真题及程序员常用Linux命令或工具,读者可参考封底说明文字下载。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。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、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
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。
MATLAB 2020从入门到精通
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本书以MATLAB 2020版本的功能叙述为主,由浅深地全面讲解MATLAB软件的知识。本书自始至终采用实例描述,内容完整且各章相对独立,是一本简明的MATLAB参考书。 本书涉及面广,涵盖一般用户需要使用的各种功能,并详细介绍MATLAB常用工具箱的使用。全书共15章,前12章主要介绍MATLAB的基础知识、数组及其操作、数值计算、数据分析、符号运算、关系运算与逻辑运算、函数、程序设计、数据图形可视化、句柄图形对象、Simulink仿真等内容,后3章重介绍MATLAB在图像处理、信号处理、小波分析中的应用。 本书以实用为目标,讲解细致,既适合作为高等院校理工科研究生、本科生教学用书,也可作为广大科研人员和工程技术人员的参考用书。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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【免费视频课】作者亲授“数字化能力与平台构建”,搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:舞动数字 这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作,得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。 本书的作者曾在硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年,随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验行深度融合,并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践,对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。 全书共18章,分为四个部分: 第1部分(第1~4章) 数据中台与硅谷大数据平台 首先,从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍;其次,讲解了数据中台如何驱动数字化转型;Z后,通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台行对比,给出了这两种架构之间的异同。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。 第二部分(第5~8章) 数据中台架构与方法论 结合硅谷的数据平台的架构方法,讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论,以及云原生架构与数据中台的融合。 第三部分(第9~15章)数据中台技术选型与核心内容 首先,全方位地介绍了建设数据中台时如何行技术选型,然后重讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用发、数据门户等数据中台建设的核心内容。 第四部分(第16~18章)数据中台案例分析 通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
集成电路测试指南
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作者通过分享自身经验,为读者提供一本以工程实践为主的集成电路测试参考书。本书分为五篇共10章节来介绍实际芯片验证及量产中半导体集成电路测试的概念和知识。第1篇由第1章和第2章组成,从测试流程和测试相关设备始,力图使读者对于集成电路测试有一个整体的概念。第二篇由第3~5章组成,主要讲解半导体集成电路的自动测试原理。第三篇始工程实践部分,本篇由第6章的集成运算放大器芯片和第7章的电源管理芯片测试原理及实现方法等内容构成。通过本篇的学习,读者可以掌握一般模拟芯片的测试方法。第四篇为数字集成电路的具体实践。我们选取了市场上应用需求量大的存储芯片(第8章)和微控制器芯片(第9章),为读者讲述其测试项目和相关测试资源的使用方法。第五篇即第10章节,使读者了解混合信号测试的实现方式,为后续的阶下一个坚实的基础。 本书主要的受众是想要或即将成为集成电路测试工程师的读者,我们假设读者已经学习过相应的基础课程,主要包括电路分析、模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、数字信号处理以及计算机程序设计语言。通过本书的学习,读者将对半导体集成电路测试有一个总体的概念,并可以掌握能直应用到工作中的实战技术,并借此以“术”“道”。对于已经从事半导体集成电路测试的工程技术人员、集成电路产品工程师、设计工程师,本书也具有一定的参考意义。
从零构建知识图谱:技术、方法与案例
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这是一本能让读者快速从零始构建工业级知识图谱的著作。作者是知识图谱和自然语言处理领域的专家,本书得到了OpenKG联合创始人王昊奋、清华大学教授李涓子、东南大学教授漆桂林、美团知识图谱团队负责人张富峥、文因互联创始人鲍捷等学界和业界知识图谱扛旗人的一致好评和推荐。 本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具,而且还循序渐地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例,并且放了源代码,确保读者能学会并落地。 全书一共8章: 第1章介绍了知识图谱的概念、模式、应用场景和技术架构; 第2章围绕知识图谱的技术体系,详细阐述了知识的表示与建模、抽取与挖掘、存储与融合,以及检索与推理; 第3章通过具体的实例介绍了各种知识图谱工具的使用; 第4章和第5章从工业实践的角度讲解了从0到1构建通用知识图谱和领域知识图谱的步骤和方法,并配备详细的代码解读; 第6~7章讲解了知识图谱的具体应用和一个综合性的知识图谱案例——问答系统,一步指导读者实践; 第8章对知识图谱的未来发展行了总结和展望。
大数据技能竞赛知识点解析与实践
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本书以大学生大数据技能竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛为背景,全面系统地讲述了大数据技术的基本原理和应用。 本书共5章,主要介绍了Linux操作系统的常用命令和服务的使用;MySQL数据库操作与管理、非关系型数据库NoSQL;围绕大数据框架讲述了Hadoop技术、Hive数据仓库等大数据组件架构的应用;数据采集与分析;数据挖掘与数据可视化、业务分析报告撰写等内容。 本书内容循序渐,条理性强,全部内容基于项目需求行设计,同时对所需的系统环境、软件版本、数据等信息行详细说明,有助于读者本地环境的复现和练习。 为提升学习效果,书中结合实际应用提供了大量的案例,并配以完善的学习资料,包括课件、软件、数据、源码、答案、在线竞赛模拟平台,为读者带来全方位的学习体验。扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊,回复“73112”。即可获取本书配套资源下载。 本书既可作为大数据技能竞赛的参赛辅导书,也可作为高等院校本、专科数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业大数据技术综合实训教材。
一本书读懂支付
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这是一本从支付常识、支付模式、支付工具、支付业务、支付技术、支付风险、行业趋势等维度360°全方位解读支付的著作。作者是中国支付领域的领军人物,本书融合了他在中国、美国、日本、新加坡4个国家近30年的支付工作经验,得到了中国银联执行副总裁等9位专家力荐。 围绕支付这个主题,本书内容可谓面面俱到,讲解方式深浅出,呈现形式图文并茂,包含大量案例及分析。阅读本书,你将掌握如下知识: ·支付和交易的各种概念以及二者的逻辑关系; ·支付模式的5种分类方式以及超过20种的支付模式; ·银行卡、二维码、物联网、电子钱包等4种支付和收单工具; ·刷脸、指纹、声纹、掌纹、虹膜和静脉等6种生物特征支付方式; ·支付的技术架构和整体架构,首次提出以参考架构的方法设计支付系统的架构; ·支付前、支付中和支付后的支付应用系统设计; ·支付系统技术实现过程中的常见问题及解决方案; ·支付的技术运维,包括云服务、分布式计算、容器、数据中心架构、系统环境、应用发布、服务监控、故障应急、灾备与自动化等; ·以ITIL为基础的支付信息技术管理蕞佳实践,包括可用性管理、容量管理、变更管理、服务水平协议管理、事件管理和故障管理等; ·支付的业务运营与管理; ·支付的信息安全与行业监管; ·支付行业的发展趋势和面临的挑战。 如果你是支付行业的新人,本书能带领你快速、系统地掌握支付领域的专业知识;如果你是支付行业的老兵,本书也能解决你的很多疑难问题并作为案头备查手册。不管你是关注支付业务,还是支付技术,抑或是从事支付相关的管理工作,都能从本书中找到对你有价值的内容。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起,世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中,作者帮助大家专注于产品体验,而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略,了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计,以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书,你将可以: 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统,围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书,又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验,是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者,而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题,直指问题的本质,并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章: 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况,包括构建推荐系统可能面临的问题,以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构,以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析,包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标,以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章,主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重,也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读,包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案,以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和强化学习在混排的应用)的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计,主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全,特别是混合云安全的著作,它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写,力求全面,全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设;力求实践,基于作者丰富安全经验,从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践;力求图解,利用大量图表辅助讲解,先整体后局部,让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章,各章的核心内容如下:第1章立足于网络安全理论,如纵深防御和红蓝对抗等,奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发,阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设,强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度,深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章,详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战,特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度,讲解了如何在混合云环境下紧跟时代,并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官(CSO)、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生,共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成,目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述,涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面,难度适中,适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者,都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读,提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”,互联网的特征是“放”,核心精神是“放共享,合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网(阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网)的代际更迭;然后,用通俗的语言,以IPv4和IPv6协议为基础,介绍了互联网标志性技术,科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展;最后,分析了如日中天的元宇宙的概念,对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑,提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议;分析了互联网面临的国际形势,并提出要警惕互联网领域的霸权行为;提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用,提出“信息素养的提高尤为重要”的观;重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级;并提出互联网发展的“五阶段模型”,得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
¥59.00
内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。

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