本書以BI負責(zé)人的視角介紹BI分析師的核心工作和應(yīng)具備的核心技能，并分析BI創(chuàng)造價值的專題，理論和實例并重。全書分為四部分： 第一部分（第1、2章）為BI概述與團隊組建，從介紹BI分析的基本概念說起，包含BI職責(zé)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的概述，以及組建團隊時需要考慮的能力模型、團隊選型、團隊管理。第二部分（第3、4章）為BI體系搭建基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)獲取與管理，指標(biāo)體系的概念、設(shè)計模型與使用場景。第三部分（第5～9章）為BI創(chuàng)造價值專題，包括增長、價值主張、盈利、體驗、風(fēng)控五大專題。第四部分（第10、

本書是一本全面介紹Flutter跨平臺框架的書籍，主要分為入門，進階和實戰(zhàn)三部分，細分為13章。入門篇包括背景知識、環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、組件和API等；進階篇包括網(wǎng)絡(luò)通信、第三方插件、熱更新和應(yīng)用打包發(fā)布等；實戰(zhàn)篇則是一個綜合的開發(fā)案例，讓讀者快速的上手項目開發(fā)。每個階段的知識都是層層深入且環(huán)環(huán)相扣的，能夠幫助讀者對Flutter框架的原理與應(yīng)用有一個全面的認(rèn)識。本書適合具有一定Android/iOS原生開發(fā)基礎(chǔ)的一線APP開發(fā)工程師、大中專院校相關(guān)專業(yè)師生、培訓(xùn)班學(xué)員學(xué)習(xí)，可用于夯實基礎(chǔ)，提F

圖強化學(xué)習(xí)是深度強化學(xué)習(xí)的重要分支領(lǐng)域。本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能覆蓋圖強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，并提供應(yīng)用實踐案例。全書共10章，大致分為三部分：第一部分（第1～3章）介紹圖強化學(xué)習(xí)研究對象（復(fù)雜系統(tǒng)、圖和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)）；第二部分（第4～7章）介紹圖強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識（圖嵌入、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強化學(xué)習(xí)）；第三部分（第8～10章）介紹圖強化學(xué)習(xí)模型框架和應(yīng)用實踐案例，并進行總結(jié)和展望。每章都附有習(xí)題并介紹了相關(guān)閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步深入探索。 本書可作為高等院校計算機、圖數(shù)據(jù)挖掘及相

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《AI覺醒：生成式人工智能產(chǎn)業(yè)機遇與數(shù)字治理》是一部介紹生成式人工智能前沿新知和落地實踐應(yīng)用的專業(yè)經(jīng)濟讀物。本書圍繞生成式人工智能帶來的產(chǎn)業(yè)新機遇和挑戰(zhàn)，從大模型背后的核心問題、生成式人工智能帶來的商業(yè)變革、對生活的改變以及國際視角下的治理問題等多個方面，為大家呈現(xiàn)出機遇與挑戰(zhàn)并存的產(chǎn)業(yè)圖譜。最終，本書力求助力我國生成式人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展走深、走實，助力我國科技驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展之路更寬、更遠。

本書作者史永翔，曾幫助數(shù)千家企業(yè)實施預(yù)算管理，本書收集了他十多年輔導(dǎo)企業(yè)的案例和實操。全書共分為7章：第1章從企業(yè)為什么要做預(yù)算開始，揭示企業(yè)老板是如何看預(yù)算的，以及財務(wù)的預(yù)算價值和各個部門的預(yù)算參與情況，說明了預(yù)算到底是什么；第2章通過一家制造類企業(yè)的案例實踐，闡述如何通過績效來保證預(yù)算的實施；第3章講述老板和財務(wù)總監(jiān)應(yīng)該如何配合轉(zhuǎn)預(yù)算；第4章通過一家貿(mào)易型公司的實踐，告訴讀者要學(xué)會用組織來推動預(yù)算的執(zhí)行；第5章從一家集團公司的層面，講述如何用預(yù)算打通戰(zhàn)略到經(jīng)營；第6章是預(yù)算落地表格，對全面預(yù)

本書是對DiffusionAI繪圖模型的綜合性講解書籍，書中包括最基礎(chǔ)的組件的用例演示，也包括具體的項目實戰(zhàn)，以及Diffusion模型的底層設(shè)計思路和實現(xiàn)原理的介紹。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可以快速掌握Diffusion模型的使用方法，掌握AI繪圖模型的訓(xùn)練、測試過程，并能研發(fā)屬于自己的AI繪圖模型。本書共19章，分為快速上手篇（第1~2章），概述了Diffusion模型的發(fā)展歷史，介紹了開發(fā)環(huán)境的部署方法，以及Diffusion模型的快速上手演示。以文生圖的Diffusion模型的訓(xùn)練方法篇（第

作為人工智能的核心技術(shù)，機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中具有舉足輕重的地位。本書在介紹機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識的基礎(chǔ)上，主要介紹了如何對有噪聲的數(shù)據(jù)進行魯棒回歸分析。全書共6章，除第1章外，各章對異常點或重尾分布數(shù)據(jù)中的具體問題進行了詳細分析與建模，所涉及的問題包括權(quán)值選擇問題、變量相關(guān)性問題以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)問題等。本書對于構(gòu)建具有魯棒性的機器學(xué)習(xí)模型具有很好的參考性，適用于含噪聲的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，可供數(shù)據(jù)分析、人工智能等相關(guān)專業(yè)師生及行業(yè)技術(shù)人員參考閱讀。

第?1?章著重講解數(shù)字化時代企業(yè)安全面臨的挑戰(zhàn)，包括：混合辦公、業(yè)務(wù)上云的安全挑戰(zhàn)，移動終端面臨的威脅，內(nèi)網(wǎng)邊界被突破的威脅，數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管合規(guī)約束，身份安全的治理難點，用戶訪問場景安全的平衡性挑戰(zhàn)。第?2?章對零信任的核心概念、解決方案及標(biāo)準(zhǔn)進行介紹。首先，講解零信任的理念和相關(guān)概念，以及重要的解決方案。其次，介紹國內(nèi)外零信任相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展進程。第?3?章對零信任體系結(jié)構(gòu)進行講解，包括NIST、SDP的零信任體系結(jié)構(gòu)及通用的零信任體系結(jié)構(gòu)，以及這些體系結(jié)構(gòu)在不同場景的應(yīng)用，后介紹了零信任體系結(jié)

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