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區(qū)塊鏈社會:區(qū)塊鏈助力國家治理能力現(xiàn)代化
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本書從比特幣談起,詳細(xì)分析區(qū)塊鏈技術(shù)的潛在經(jīng)濟意義,然后對區(qū)塊鏈的每一個發(fā)展階段進行詳盡的技術(shù)與經(jīng)濟、法律分析。在第四次產(chǎn)業(yè)革命和中國經(jīng)濟服務(wù)化轉(zhuǎn)型的大背景下,詳盡分析了區(qū)塊鏈在各個領(lǐng)域的場景需求并給出了相關(guān)的應(yīng)用案例。首次提出了數(shù)據(jù)要素化時代的自主權(quán)數(shù)據(jù)管理模型,及其在政務(wù)數(shù)據(jù)中心和醫(yī)療健康場景的應(yīng)用;首次詳細(xì)論述了基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈金融在建設(shè)產(chǎn)業(yè)命運共同體及區(qū)塊鏈商品溯源在重塑商業(yè)信用形成機制中的作用;首次搭建了基于社會信用治理的數(shù)字政務(wù)框架模型;首次提出了基于通證化的方法實現(xiàn)社區(qū)治理、“1099經(jīng)濟”及5G網(wǎng)絡(luò)等分布式基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);對新金融時代的區(qū)塊鏈應(yīng)用創(chuàng)新進行了系統(tǒng)化梳理,指出新金融的主要生產(chǎn)方式將是建設(shè)基于區(qū)塊鏈技術(shù)之上的平臺生態(tài);首次提出了完整的金融科技沙箱模型;首次提出了在具體判斷某個場景是否適合區(qū)塊鏈應(yīng)用時使用的“強、弱、偽、非”四個標(biāo)準(zhǔn)。本書是區(qū)塊鏈技術(shù)學(xué)習(xí)者、從業(yè)者、研究者和政策制定者的必選讀物。

王煥然等 ·程序設(shè)計 ·21.6萬字

OpenShift在企業(yè)中的實踐:PaaS DevOps微服務(wù)(第2版)
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本書以紅帽O(jiān)penShiftv4為核心編寫,從客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型入手,介紹如何通過OpenShift構(gòu)建PaaS平臺、實現(xiàn)DevOps、云原生、微服務(wù),共分為四大部分:PaaS能力建設(shè)。即本書的“PaaS五部曲”,包含第2~6章的內(nèi)容,分別是OpenShift技術(shù)解密及架構(gòu)設(shè)計、基于OpenShift構(gòu)建企業(yè)級PaaS平臺、OpenShift在企業(yè)中的開發(fā)實踐、OpenShift在企業(yè)中的運維實踐、OpenShift在公有云上的實踐。DevOps能力建設(shè)。即本書的“DevOps兩部曲”,包含第7~8章的內(nèi)容,分別是在OpenShift上實現(xiàn)DevOps、DevOps在企業(yè)中的實踐。云原生能力建設(shè)。即本書的第9章,介紹如何為單體應(yīng)用提速以及云原生開發(fā)和運行環(huán)境的選擇。微服務(wù)能力建設(shè)。即本書的第10章,包括微服務(wù)介紹及SpringCloud在OpenShift上的落地、Istio架構(gòu)介紹與安裝部署、基于OpenShift和Istio實現(xiàn)微服務(wù)落地。內(nèi)容亮點:全面基于OpenShiftv4,系統(tǒng)闡述PaaS、DevOps、云原生、微服務(wù)治理的書籍。多位全球知名企業(yè)(涵蓋銀行、保險、金融科技、汽車制造、航空信息行業(yè))IT負(fù)責(zé)人聯(lián)名推薦,體現(xiàn)了本書巨大的含金量。內(nèi)容均來自兩名作者一線的售前和實施經(jīng)驗,具有較強的技術(shù)指導(dǎo)性。不是基本概念或?qū)嶒灢襟E的介紹,而是從企業(yè)客戶實戰(zhàn)角度,為客戶通過OpenShift實現(xiàn)IT轉(zhuǎn)型給出具體建議和參考架構(gòu)。秉承全棧理念,內(nèi)容兼顧運維和開發(fā)。

魏新宇 郭躍軍 ·程序設(shè)計 ·25.1萬字

Python機器學(xué)習(xí)原理與算法實現(xiàn)
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下,Python作為一門簡單、易學(xué)、速度快、免費、開源的主流編程語言,廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、人工智能、云計算等各個領(lǐng)域,是眾多高等院校學(xué)生的必修基礎(chǔ)課程,也是堪與Office辦公軟件應(yīng)用比肩的職場人士的必備技能。同時隨著數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速進步,機器學(xué)習(xí)的各種算法在各行各業(yè)得以廣泛應(yīng)用,同樣成為高校師生、職場人士迎接數(shù)字化浪潮、與時俱進提升專業(yè)技能的必修課程。本書將“Python課程學(xué)習(xí)”與“機器學(xué)習(xí)課程學(xué)習(xí)”有機結(jié)合,推動數(shù)字化人才的培養(yǎng),提升人才的實踐應(yīng)用能力。全書內(nèi)容共17章。第1、2章介紹Python的入門知識和進階知識;第3章介紹機器學(xué)習(xí)的概念及各種術(shù)語及評價標(biāo)準(zhǔn);第4~10章介紹相對簡單的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法,包括線性回歸算法、二元Logistic回歸算法、多元Logistic回歸算法、判別分析算法、樸素貝葉斯算法、高維數(shù)據(jù)懲罰回歸算法、K近鄰算法;第11、12章介紹主成分分析算法、聚類分析算法兩種非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;第13~15章介紹相對復(fù)雜的監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法,包括決策樹算法和隨機森林算法、提升法兩種集成學(xué)習(xí)算法;第16、17章介紹支持向量機算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法兩種高級監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法。本書可以作為經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)、社會學(xué)、醫(yī)學(xué)、電子商務(wù)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)Python或機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的專業(yè)教材、參考書;也可以作為企事業(yè)單位數(shù)字化人才培養(yǎng)的教科書、工具書,還可以作為職場人士自學(xué)掌握Python機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、提升數(shù)據(jù)挖掘分析能力進而提高工作效能和改善績效水平的工具書。

楊維忠 張?zhí)?/a> ·程序設(shè)計 ·22.9萬字

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