门里面带字的所有字

本書分為三個部分，分別介紹了數據要素市場、數據安全和隱私計算。第一部分介紹了數據要素市場的基本情況，包括數據要素制度體系和數據要素市場發展；第二部分結合數字化轉型的背景，講述了多個具備代表性的數據安全理論及實踐框架、數據安全常見風險、數據安全保護最佳實踐、代表性行業數據安全實踐，以及數據安全技術原理、大模型與數據安全等內容；第三部分詳細講解了可信數據流通交易空間數據流通利用基礎設施、隱私計算技術原理、隱私保護大模型基礎設施等內容。本書可以作為高校學生、數據要素市場從業者、數據安全行業從業者的入門讀物，也可作為相關機構或組織進行數據要素市場流通體系建設實踐的參考指南。

·34.9萬字

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數據產品開發與經營：從數據資源到數據資本

本書全面介紹數據產品開發與經營，全書共13章，分為數據產品基礎、數據產品開發、數據產品實踐、數據產品經營四篇。第一篇深入分析國家和地方層面的數據資產政策，提出數據資產運營框架，并介紹數據資源的治理和數據產品。第二篇詳細闡述數據產品開發三大策略、數據產品設計五步法、數據產品開發方法以及數據產品運營方法。第三篇全面介紹數據產品開發的實踐案例，特別從數據要素型企業、數商型企業兩個角度說明數據產品開發的實踐，以便讀者更加直觀地理解數據產品的開發方法。第四篇系統闡述數據產品交易、數據資產運營、數據資本創新的前沿思考。

·33.6萬字

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穩敏兼顧：數字化研發管理實戰

本書探討軟件研發領域數字化管理的策略與實踐，涵蓋從數字化轉型的重要性、實施步驟到效果評估的全過程。本書分9篇，共19章，第一篇介紹為什么轉型和核心管理概念，幫助讀者尋找問題出在哪里，出路又在哪里；第二篇聚焦組織戰略，探索如何構建團隊及明確戰略定位和目標；第三篇講解研發過程，強調需求層級體系、產品研發過程和團隊協作；第四篇討論人才體系，聚焦如何做到把工作目標和能力提升相結合，提供測試行會和效能行會的建設和運營；第五篇介紹度量體系，既有“多”“快”“好”“贊”的體系，又有案例、實踐誤區、深入思考點；第六篇談到整合管理，從敏捷項目管理與版本火車的視角，串聯完整的研發過程管理；第七篇從引導技術的視角幫助轉型者清掃轉型中的障礙，讓轉型在組織中傳播更容易，效果更理想；第八篇介紹硬核技術，幫助讀者在技術上做好基本功，為軟件研發保駕護航；第九篇提供方法論指導和案例參考，幫助讀者構建自己的規模化轉型路徑。

·30.8萬字

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城市計算

本書概述了城市計算的定義、框架和主要研究問題，以典型應用為案例著重介紹大數據中異構數據的融合和協同計算技術，根據城市計算的框架分成四個部分：概念和框架、城市感知和數據采集、城市數據管理、城市數據分析。第一部分（第1章和第2章）給出城市計算的概述。第二部分（第3章）介紹了數據的來源和收集方法。第三部分由第4~6章組成，介紹了空間和時空數據的數據管理。第四部分由第7~10章組成，介紹了從城市大數據中挖掘知識的基本技術和高級主題。本書適合計算機及人工智能專業的本科生、研究生和其他感興趣的讀者閱讀。

·30.4萬字

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架構現代化：方法與實踐

作者憑借在全球不同國家和行業內的多年實踐經驗，從戰略規劃、技術選型、架構設計到人力資源管理、團隊建設和流程優化等多個維度，為企業的現代化改造提供了全面的指導。本書討論了通過引入沃德利地圖、事件風暴、產品分類、領域劃分、團隊拓撲、松耦合軟件架構、內部開發者平臺、數據網格、現代化戰略、學習與提升技能來加快企業的產品創新和服務優化，同時有效地管理變革，減少風險。本書適合技術領導者、技術人員、產品負責人等架構相關人員閱讀。

·30.2萬字

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解決方案架構師修煉之道（原書第2版）

本書將帶你了解成為一名成功的解決方案架構師所需要了解的基本概念、設計原則和模式、架構考量以及相關的新技術。本書是一部深度解讀并實踐解決方案架構師這一角色的綜合性指南。書中不僅詳細介紹了設計支柱、高級設計模式、反模式以及現代軟件設計的云原生方面的知識，還闡述了解決方案架構師在不同層次的任務和責任——從技術架構設計的基本原則到實際項目中的難點突破，再到面對新興技術挑戰時的應對手段，都有著詳盡而實用的解說。同時，作者并未忽視那些在架構設計之外同樣至關重要的軟技能，如溝通協調、團隊領導力、創新能力，以及對于行業趨勢的敏銳度等，這些都是決定一位解決方案架構師能否在實踐中游刃有余、脫穎而出的關鍵品質。相較于第1版，第2版與時俱進地更新了大量前沿內容，特別是針對當前熱門的IT趨勢，如大數據架構、人工智能架構、物聯網架構等方面，進行了深度探討和案例解析。值得一提的是，本書還前瞻性地介紹了量子計算這一尖端領域，讓你有機會接觸未來可能重塑IT行業的關鍵技術趨勢，為你的職業發展鋪設更加寬廣的道路。

·29.3萬字

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Python編程：從入門到實踐（第3版）

本書是享譽全球的Python入門書，影響了超過250萬讀者。全書分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括強大的Python庫和工具，以及列表、字典、if語句、類、文件和異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的2D游戲、利用數據生成交互式的信息圖以及創建和定制簡單的Web應用，并幫助讀者解決常見編程問題和困惑。第3版進行了全面修訂：使用了文本編輯器VSCode，新增了介紹removeprefix（）方法和removesuffix（）方法的內容，并且在項目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。

·24.2萬字

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生成式人工智能（基于PyTorch實現）

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、擴散模型、大語言模型（LLM）和LangChain等技術原理之后，能構建可生成形狀、數字、圖像、文本和音樂的生成式人工智能模型。本書適合各種商業領域中的人工智能技術工程師和數據科學家在實踐生成式人工智能模型時隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學者作為入門指南。

·22萬字

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Spring Boot 3：入門與應用實戰

隨著JDK的升級與迭代，SpringFramework與SpringBoot也分別升級到了全新的6.0與3.0版本，全新的版本帶來了更加強大的功能和特性。本書側重于核心功能和特性的講解，重點講解SpringFramework與SpringBoot在應用開發中的核心與應用，通過多個方面介紹應用開發中涉及的場景。本書分為六個部分，共15章。第一部分～第三部分介紹SpringFramework與SpringBoot的基礎與核心機制，包括IOC、AOP、SpringBoot應用特性；第四部分講解基于SpringBoot的WebMvc應用開發；第五部分對Dao層整合開發進行講解；第六部分則是SpringBoot的應用打包和生產級特性。閱讀本書之前，建議讀者至少對JavaWeb有一定的了解。本書適合想要迅速上手SpringFramework和SpringBoot的入門級開發者，也適合想要深入提升Java開發能力的初級或中級開發者。

·21.5萬字

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“硬”核：硬件產品成功密碼

本書全面闡述了硬件產品經理的能力模型、知識結構和工作流程，并配有豐富的圖表、示例。本書在介紹硬件產品經理工作中涉及的三大業務板塊（產品準備、產品落地和產品運維）的具體事務時，依次從產品需求管理、規劃和定義、設計與研發、項目管理、上市、維護和退市等方面詳細闡述了硬件產品經理的實操細節，并給出了立項任務書、產品需求文檔、產品體驗報告、GTM（GoToMarket，上市）文檔、評審報告等的詳細撰寫方法。本書適合硬件行業的各層級產品經理、設計師、工程師、項目管理人員、市場營銷人員、銷售人員、電商從業者和采購人員學習和參考，也適合各類經營者、管理者和人力資源從業者閱讀和參考。

·21萬字

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AI時代的數據價值創造：從數據底座到大模型應用落地

本書旨在幫助數據行業的從業者在AI時代提升數據管理和數據技術認知水平，內容覆蓋數據價值創造的理論、技術和實踐。本書共8章。第1章回顧企業數據的發展歷史，并講解現代企業數據組織。第2章從多維度解析數據價值的創造路徑，包括從構建數字化決策、加速業務創新和推動AI變革等視角介紹數據價值創造的方法和成果。第3章系統講解數據管理的方法與技術，包括數據資產管理、數據資產運營、數據平臺架構的規劃及實踐案例。第4章講解數據要素價值化的路徑探索，包括數據要素在多行業的應用、基礎體系、可信數據流通技術及數據資產入表。第5章講解數據底座的技術與實踐，包括數據底座的架構要求、分布式存儲技術、分布式計算技術等，以及多種架構介紹。第6章講解數據與AI的融合，包括推薦系統、基于LLM的數據治理分析、數據標注等。第7章介紹企業AI應用的方法論與知識融合。第8章是數據領域技術趨勢與思考，包括數據技術的自主可控、開源技術的發展與挑戰、數據中臺的發展歷程與思考、數據編織技術的原理與展望。

·20.2萬字

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數據安全與隱私計算（第3版）