这本书对GDPR进行了详细的评论,解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改,并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南,解释了该法规,并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。
随着数据被纳入第五生产要素,数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力,也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的 数据中枢 ,汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据,因此在众多企业中,财务数据成了企业整体数据治理落地实践的** 试验基地 。 财务数据治理指从财务视角出发,以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据,通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要,它是企业实现数字战略的基础,是一个管理体系,包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践,针对财务工作场景阐释数据治理方法论,总结财务数据管理的六大常见问题,分析五大财务数据问题场
本书以 的开源关系数据库和主流的非关系NoSQL数据库为背景,介绍数据库系统原理及其应用开发技术。全书共7章,主要内容包括数据库系统概论、数据库关系模型、数据库SQL操作语言、数据库设计与实现、数据库管理、数据库编程、NoSQL数据库技术。本书除介绍数据库系统原理外,还针对数据库应用系统开发,介绍数据库建模设计、数据库SQL编程、数据库应用程序Java编程,以及NoSQL数据库应用实践方法。 本书取材新颖、内容详实、案例丰富,在数据库知识结构组织、项目案例设计、课后习题编写等方面强调工程教育特点。针对高水平数据库人才培养需求,本书突出对学生数据库设计能力、数据库编程能力、数据库管理能力及数据库新技术应用能力的培养。本书配套提供课程教学PPT、案例设计模型、案例编程代码、习题参考答案、课程教学大纲等学习资源。 本
本书共包括7章,涵盖了从基础理论到实际应用的 内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调,提供了一系列实用的代码示例、案例分析和 实践。第4章介绍了多轮对话难题,这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2 行业大模型,以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读,也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书,读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术,还能学会如何将这些知识应用于实际问题,从而在这一快速发展的领域中取得优势。
本书主要内容包括:基本模式篇介绍构建以及运行基于容器的云原生应用程序的核心原则与实践。行为模式篇介绍各类容器和平台交互的管理。结构化模式篇介绍通过组织容器解决特定的用例。配置模式篇介绍如何处理Kubernetes中应用程序的配置。安全模式篇介绍如何提高运行在Kubernetes之上的应用程序的安全性。高级模式篇涵盖更复杂的主题,例如操作器、自动伸缩以及集群内镜像构建等。
DolphinDB不仅支持海量数据的高效存储与查询, 开创性地提供了功能完备的编程语言以支持复杂分析,以及高吞吐、低延时、开发便捷的流数据分析框架,是计算能力 的数据库系统之一。本书从入门概念开始介绍,到实践应用分析,讲解深入浅出、易于理解,是一本具有实践意义的数据分析工具书。本书介绍了如何使用 DolphinDB这一集存储和高性能计算的数据库系统进行数据分析实践,提供了大量金融和物联网等场景的实践案例,读者可以通过借鉴和修改案例中的解决方案,将它们应用于自己的数据分析系统之中。即使是零基础的读者,也能通过学习本书,快速上手实践。
Apache ShardingSphere 是一个基于可插拔特性和云原生原则的新开源生态系统,将其用于分布式数据基础设施有助于增强数据库性能。本书首先简要概述数据库管理系统在生产环境中面临的主要挑战和数据库软件的内核概念;然后介绍使用分布式数据库解决方案、弹性伸缩、用户身份认证、SOL授权、全链路监控、数据库网关和 DistSOL的真实示例,全面讲解 ShardingSphere 的架构组件,以及如何利用它们配置和插入现有的基础架构并管理数据和应用;接着介绍生态系统的客户端 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy,以及它们如何同时或独立地工作以满足实际需求; 讲解如何 可插拔架构以定义个性化的用户策略和无缝管理多个配置,并在各种场景下对数据库进行基准测试和性能测试。
《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》是DAMA国际(DAMA International)组织专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结,是一部综合了数据管理方方面面具有权威性的基础工具书。本书从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。DMBOK已经成为数据管理领域的“圣经”,是指导个人知识体系完善和企业数据管理能力建设的重要文献。本书适合各种组织负责信息化和数字化转型的领导(如CIO、CDO),从事数据管理的各种技术及业务人员,工作中涉及数据的会计、法律、咨询、教育、政务等领域的人士阅读。同时,也可作为高校MBA和计算机专业教学用