时代“风口”上国内“互联网+家居”系统性著作*多角度展现智能建筑、智慧城市、智能社区、智能家居、智慧家庭及相关技术揭秘 “互联网+”时代下传统家居企业重构与创新模式72变创始人/CEO 吴奇新浪微博传播顾问 刘寅斌设计癖、36氪创始人 李艳波智能工坊（中国智能家居爱好者俱乐部）创始人 孙东波清华大学建筑学院博士 李久太控客科技／小K智能插座创始人 林立联袂鼎力推荐
（1）InterValue 是继IOTA、ByteBall、XDAG、Hedra Hashgraph等之后的新一代基于DAG技术的项目，技术更先，效率更高，更安全，作者团队由InterValue的CEO、CTO和核心成员构成。 （2）技术理论维度，本书系统讲解了DAG区块技术的通信机制、智能合约、共识机制、密码学技术和安全技术；工程时间维度，本书深剖析了目前具有代表性的3个基于DAG技术的区块项目：IOTA、ByteBall和InterValue。
（1）作者背景权威：作者是触脉咨询合伙人，前Webtrekk（德国最大在线数据分析服务提供商）中国区前技术和咨询负责人，中国商业联合会数据分析专业委员会专家组成员。（2）作者经验丰富：作者有15年数据分析相关工作经验，是AIGC领域的布道者，为SHEIN、联合利华、顺丰优选等企业提供服务。（3）覆盖流行AI工具：本书所使用的AI工具均是免费的且是当下流行的，包括ChatGPT、Bing Copilot及第三方插件，突出这些工具的强大能力、易用性等特。 （4）覆盖核心数据分析工具：本书同时讲解了如何用ChatGPT等AIGC工具辅助Excel、SQL和Python这3种数据分析工具来行数据分析与挖掘。（5）多元 AI 交互方法：全面介绍多种与 AI 交互的方法，涵盖高效提示词撰写、AI 交互反馈、多模态信息交互、个性化参数设定等，保证了AIGC 知识的完整性和实用性。 （6）以案例为核心：通过大
多年沉淀、大厂精华：从对外交付到对内交付，从普通逻辑到算法实现聚焦项目、AI实践：关注新模型、方法、应用，符合对项目管理的诉求漫画贯穿、图文并茂：60 个问题结合200 幅多格漫画串联多交互场景16节教学视频：涵盖6大章节、60 个子节，高效展示核心逻辑免费问题答疑：以邮件形式和作者探讨项目管理细节与实操问题
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本书是由多年从事软件工程教学的教师和科研人员根据教学的特点精心组织和编写的。
（1）作者背景权威：中国数据中台领先服务商数澜科技出品，由两位联合创始人和首席科学家领衔撰写。 （2）作者经验丰富：数澜科技7年来为1000余家大中型政企客户提供数据基础设施方面的服务，本书是他们实践经验的总结。 （3）畅销书大升级：第1版累计印刷16次，销量超过100000册，第2版更新和新增的内容超过60%。 （4）四个维度展：围绕数据中台的建设方法与架构设计、建设内容与运营方法、工程化交付体系、行业解决方案与案例4个维度全面、深度展。 （5）数据中台标准实践指南：本书第1版两网评论近40000条，好评率超过99.9%，是数据中台领域公认的标准性著作。 （6）数据要素与数字化转型：围绕数字中国战略，从数据要素实践和数字化转型双重视角，指导企业通过数据中台管好数据、用好数据。
1. 为什么与其说我们是智人，不如说我们是幻人——精于想象和幻想的人？ 2. 许多动物都拥有这样或那样的超人能力，为什么偏偏是人类从进化的长河中脱颖而出？想象力在其中起了什么样的重要作用？ 3. 瑞典语版的《错把妻子当帽子》和《脑中魅影》，用令人称奇的临床病例展现想象力无处不在的影响。 4. 想象力是如何让我们擅于反思过去、前瞻未来、精于“脑补”的？
本书对程式语的研究历史和现状进行了深入分析，并通过基于语料库和语料库驱动的研究方法，对程式语意义的实现方式进行了研究。读者通过此书，可以对程式语的分类系统构建、程式语的系统构拟以及程式语的研究方法等有一个全面和深入的了解。
本书既可以作为任意学科的课外读物, 也可以作为基础统计学的参考书.四 盲目地受他人结论的人不会有创造性. 只有持怀疑的态度, 基于事实不断地对现 有理论行质疑和挑战的人, 才能在科学探索的征途上有所作为.
这本畅销书将回答你在C# 10或.NET 6中遇到的各种问题。C#是一门拥有惊人的灵活性和生命力的语言，它的持续发展也促使我们不断学习新内容。本书行了全面更新，是广受好评的C#一站式参考书。本书围绕概念和用例行组织，不但为中高级程序员提供了C#和.NET的简明知识体系，还行了一系列深度探索。
随着大数据和人工智能技术的发展，各行各业积累的数据越来越丰富，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，助力科学、合理的决策变得日益重要。数据挖掘技术可以从大量异构、随机数据中提取有用的信息和知识，已经广泛应用于工作和生活的各个领域。本书基于作者长期从事数据挖掘科研、工程和教学工作的经验编写而成，通过案例牵引，帮助读者掌握常用的数据挖掘算法、模型和技术，并解决常见的数据挖掘实际问题。本书特：以实践为目标，系统介绍数据挖掘的流程，并给出代码实现。内容涵盖数据清洗、数据转换、数据降维、回归分析、聚类、神经网络分类等常用的数据挖掘技术和方法，使读者能够利用Python编程来解决基本的数据挖掘问题。本书提供了丰富的案例，规模由小到大，帮助读者循序渐地掌握各类数据挖掘模型和算法。掌握这些案例后，读
R语言是源代码放、功能强大的数据分析软件，它在数据清洗与探索、数据分析与建模、数据可视化、机器学习、深度学习等方面具有优秀的表现，广泛应用于数学、统计学、数据科学、计算机科学、人工智能、云计算、生物医学、工业统计等方向，发展前景十分广阔。本书结合作者多年的科研与教学经验，将数据科学基础理论与其应用相结合，内容编排由到面、由易到难，并通过实际操作演示讲授理论知识，帮助读者快速掌握利用R语言行数据分析和数据挖掘的技能。
（1）作者背景权威：作者是国有大型商业银行网络金融资深经理，在国有大行各层级风控管理从业30余年。 （2）作者经验丰富：作者历经业务风险处理者、风控项目组织者、安全经营管理者和合规策略设计者等多个角色，实战经验丰富。 （3）业务脉络清晰：紧扣数字金融风控，从横（线上渠道 / 互金知识）、纵（风控实践 / 银行理论）、斜（技术安全 / 合规应用）三向展。 （4）技术应用前沿：以智能风控方法论为主轴，结合 AI 等技术与新业态风险应对策略，讲决策，推智能化、谈 “无数据不风控”，构想 AI Agent 愿景。 （5）规制案例翔实：剖析线上银行客户旅程安全，梳理最新监管政策等，传法规、供指引、完善防控管，倡金融科技伦理与合规文化。 （6）风控策略系统：总结线上银行风控核心与重策略，描述新业态规则引擎等，结合业务讲数字风控实现方法
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在数字化浪潮重塑经济与社会格局的今天，网络安全已成为企业生存与发展的命脉。然而，碎片化的防护模式早已无法应对日益复杂、智能的威胁。本书正是为这一困境而生 它不是安全产品的简单堆砌，而是一套系统化、可落地的网络安全架构方法论。 两位作者均为深耕行业二十余年的资深专家：黛安娜 凯利现任Protect AI首席信息安全官，拥有从微软到顶尖安全厂商的丰富实战经验；埃德 莫伊尔身兼SecurityCurve合伙人及Taxwell安全总监，兼具技术深度与管理视野。他们从战略高度出发，将风险管理、业务目标与架构设计深度融合，构建起从零信任、SASE到云安全、DevSecOps、AI安全的完整知识体系。 全书以 系统性思维 贯穿始终，既有架构蓝图，又包含大量实践模式、设计考量与风险规避建议，帮助读者在安全成本、业务敏捷性与风险承受度之间找到最佳平衡。无论你
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