官术网_书友最值得收藏!

A+H股雙重審計(jì)管制取消的經(jīng)濟(jì)后果:基于權(quán)益成本和審計(jì)質(zhì)量的研究
會員

作為一項(xiàng)在促進(jìn)會計(jì)師事務(wù)所增強(qiáng)獨(dú)立性和積累經(jīng)驗(yàn)、提高上市公司治理水平和會計(jì)信息質(zhì)量等方面均具有重要作用的審計(jì)制度,雙重審計(jì)制度及其變遷一直是會計(jì)與審計(jì)理論界、實(shí)務(wù)界十分關(guān)注的話題。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)基本局限于研究雙重審計(jì)管制取消導(dǎo)致的審計(jì)方面的后果,未充分關(guān)注該政策變化對資本市場的潛在影響;此外,現(xiàn)存關(guān)于雙重審計(jì)管制取消的審計(jì)后果的研究缺乏對引起公司放棄雙重審計(jì)后審計(jì)質(zhì)量下降的內(nèi)在機(jī)制的深入探索。對此,本書基于審計(jì)需求、審計(jì)管制、審計(jì)供給以及遵循效應(yīng)相關(guān)理論,采用我國上市公司數(shù)據(jù),借助經(jīng)典模型測算權(quán)益成本,新建指標(biāo)反映驅(qū)動審計(jì)質(zhì)量變化的內(nèi)在機(jī)制,運(yùn)用多元回歸分析、傾向得分匹配、變化分析、混雜變量影響閾值分析等多種方法,對雙重審計(jì)管制取消在資本市場和審計(jì)市場上產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行理論闡釋與實(shí)證檢驗(yàn)。本書為理解雙重審計(jì)制度及其變遷的影響提供新的參考,對我國今后的審計(jì)制度安排與行業(yè)發(fā)展具有重要啟示。

張睿 ·統(tǒng)計(jì) ·12萬字

大數(shù)據(jù)搜索與挖掘及可視化管理方案 :Elastic Stack 5:Elasticsearch、Logstash、Kibana、X-Pack、Beats (第3版)
會員

對大數(shù)據(jù)的搜索、挖掘、可視化以及集群管理,在當(dāng)今的“互聯(lián)網(wǎng)+”時代是很有必要的。本書的分布式大數(shù)據(jù)搜索、日志挖掘、可視化、集群監(jiān)控與管理等方案是基于ElasticStack5而提出的,它能有效應(yīng)對海量大數(shù)據(jù)所帶來的分布式數(shù)據(jù)存儲與處理、全文檢索、日志挖掘、可視化、集群管理與性能監(jiān)控等問題。構(gòu)建在全文檢索開源軟件Lucene之上的Elasticsearch,不僅能對海量規(guī)模的數(shù)據(jù)完成分布式索引與檢索,還能提供數(shù)據(jù)聚合分析;Logstash能有效處理來源于各種數(shù)據(jù)源的日志信息;Kibana是為Elasticsearch提供數(shù)據(jù)分析的Web接口,可使用它對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的搜索、可視化、分析等操作;XPack監(jiān)控組件可通過Kibana監(jiān)控集群的狀態(tài);Beats是采集系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的代理。了解基于ElasticStack5的各相關(guān)組件并掌握它們的基本使用方法和技巧,對于大數(shù)據(jù)搜索與挖掘及管理是很有必要的。和第1版、第2版相比,本書力求反映基于ElasticStack5架構(gòu)的最新成果,內(nèi)容新穎,強(qiáng)調(diào)實(shí)踐。本書可為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)(如計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、物聯(lián)網(wǎng)、信息管理與信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù))學(xué)生的學(xué)習(xí)和科研工作提供幫助,同時對于從事大數(shù)據(jù)搜索與挖掘、日志分析、信息可視化、集群管理與性能監(jiān)控的工程技術(shù)人員和希望了解網(wǎng)絡(luò)信息檢索技術(shù)的人員也具有較高的參考價值和工程應(yīng)用價值。

高莘 ·統(tǒng)計(jì) ·11.8萬字

Learn Amazon SageMaker
會員

Quicklybuildanddeploymachinelearningmodelswithoutmanaginginfrastructure,andimproveproductivityusingAmazonSageMaker’scapabilitiessuchasAmazonSageMakerStudio,Autopilot,Experiments,Debugger,andModelMonitorKeyFeatures*Build,train,anddeploymachinelearningmodelsquicklyusingAmazonSageMaker*Analyze,detect,andreceivealertsrelatingtovariousbusinessproblemsusingmachinelearningalgorithmsandtechniques*Improveproductivitybytrainingandfine-tuningmachinelearningmodelsinproductionBookDescriptionAmazonSageMakerenablesyoutoquicklybuild,train,anddeploymachinelearning(ML)modelsatscale,withoutmanaginganyinfrastructure.IthelpsyoufocusontheMLproblemathandanddeployhigh-qualitymodelsbyremovingtheheavyliftingtypicallyinvolvedineachstepoftheMLprocess.ThisbookisacomprehensiveguidefordatascientistsandMLdeveloperswhowanttolearntheinsandoutsofAmazonSageMaker.You’llunderstandhowtousevariousmodulesofSageMakerasasingletoolsettosolvethechallengesfacedinML.Asyouprogress,you’llcoverfeaturessuchasAutoML,built-inalgorithmsandframeworks,andtheoptionforwritingyourowncodeandalgorithmstobuildMLmodels.Later,thebookwillshowyouhowtointegrateAmazonSageMakerwithpopulardeeplearninglibrariessuchasTensorFlowandPyTorchtoincreasethecapabilitiesofexistingmodels.You’llalsolearntogetthemodelstoproductionfasterwithminimumeffortandatalowercost.Finally,you’llexplorehowtouseAmazonSageMakerDebuggertoanalyze,detect,andhighlightproblemstounderstandthecurrentmodelstateandimprovemodelaccuracy.BytheendofthisAmazonbook,you’llbeabletouseAmazonSageMakeronthefullspectrumofMLworkflows,fromexperimentation,training,andmonitoringtoscaling,deployment,andautomation.Whatyouwilllearn*Createandautomateend-to-endmachinelearningworkflowsonAmazonWebServices(AWS)*Becomewell-versedwithdataannotationandpreparationtechniques*UseAutoMLfeaturestobuildandtrainmachinelearningmodelswithAutoPilot*Createmodelsusingbuilt-inalgorithmsandframeworksandyourowncode*TraincomputervisionandNLPmodelsusingreal-worldexamples*Covertrainingtechniquesforscaling,modeloptimization,modeldebugging,andcostoptimization*AutomatedeploymenttasksinavarietyofconfigurationsusingSDKandseveralautomationtoolsWhothisbookisforThisbookisforsoftwareengineers,machinelearningdevelopers,datascientists,andAWSuserswhoarenewtousingAmazonSageMakerandwanttobuildhigh-qualitymachinelearningmodelswithoutworryingaboutinfrastructure.KnowledgeofAWSbasicsisrequiredtograsptheconceptscoveredinthisbookmoreeffectively.SomeunderstandingofmachinelearningconceptsandthePythonprogramminglanguagewillalsobebeneficial.

Julien Simon;Francesco Pochetti ·統(tǒng)計(jì) ·10.1萬字

QQ閱讀手機(jī)版

主站蜘蛛池模板: 西城区| 洛宁县| 广安市| 左云县| 龙里县| 霍林郭勒市| 莎车县| 江川县| 龙里县| 开原市| 玉林市| 太和县| 襄城县| 囊谦县| 高雄县| 禄劝| 乌审旗| 阿拉善左旗| 凤凰县| 九龙县| 南阳市| 合肥市| 兴山县| 宜宾县| 景德镇市| 闽清县| 姜堰市| 和硕县| 遂平县| 荥阳市| 石泉县| 临沧市| 宣武区| 应用必备| 资中县| 广东省| 宽甸| 布尔津县| 姜堰市| 华亭县| 定结县|