这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰,来自中科院、公共大数据国家重点实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案,从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链,深度解读了国内外重点政策、法规,汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通进行深度解读。通过这部分,读者可以从整体上认识数据要素安全流通,并形成落地数据要素安全流通的思
Oracle数据库存储管理与性能优化 这本书以Oracle 11g为蓝本,在某些实践应用中也讲到了12c版本,全面系统地介绍了大型对象关系型数据库服务器Oracle性能优化方面的大部分内容,包括看懂SQL执行计划、Oracle存储管理、Oracle内存管理、Oracle性能指标及追踪、Oracle性能报告、Oracle实战案例等内容
本书定位为NVIDIA BlueField DPU和NVIDA DOCA的入门学习参考,内容涵盖DPU的简介、技术优势及未来技术发展路径,包括NVIDIA BlueField DPU在结构通用化、功能多样化、应用广泛化和场景丰富化方面的前景展望,NVIDA DOCA软件框架开发环境配置,以及基于NVIDIA BlueField DPU利用NVIDA DOCA软件框架的应用程序开发实践案例。读者可以通过本书对DPU硬件架构与软件开发有一个整体了解,学习如何启用NVIDIA BlueField DPU以及搭建NVIDIA DOCA软件开发环境,并通过深入了解NVIDIA DOCA应用程序开发用例来掌握如何实现软件定义、硬件加速数据中心基础设施的应用程序或服务,并据此开启自己的开发之旅。
本书是来自一线MySQL DBA的技能进阶笔记,凝结了作者多年数据库管理心得。全书从运维管理、架构优化和运维开发三个层面娓娓道来,精心筛选了作者在实际工作中总结的技巧、对常见问题的处理方法以及对于运维体系的思考和实践;尤其是运维开发章节从0 到1 构建运维体系,能够对DBA已有知识体系和技能栈做到全新梳理。
内容简介本书按照 基本入门 数据清洗实操 技能提升 的顺序安排内容,首先介绍新手入门要掌握的基本操作,然后讲解利用PowerQuery对数据进行清洗的实战技能,以及查询表的结构化与分组合并操作,最后讲解认识M语言并学会使用M语言对查询表及表数据进行处理的实用操作。全书内容实用,实战性强,特别适合有一定Excel使用基础,想要提升数据清洗和处理能力的PowerQuery初学者。此外,对PowerQuery工具有一定使用经验的数据处理人员,也可从本书中找到借鉴思路。
《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
数据治理是指通过建立组织架构,明确相关部门职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。数据治理有助于控制数据的开发和使用,降低与数据相关的风险,使相关主体可以战略性地利用数据,并从数据治理中获得价值。 数据治理应从以下三个方面进行理解: ,数据治理的对象是数据,即任何以电子或非电子形式记录的信息,以银行业金融机构为例,包括所有分支机构和附属机构的内部数据和外部数据,覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据。第二,数据治理的目标是实现数据价值。数据治理实质上是将数据视为资产,即可以被拥有、使用并产生价值的经济资源。第三,数据治理应关注三个重点:一是数据治理架构,数据治理架构是开展数据治理工作的前提和基
本书是数据管理协会(DAMA )组织众多 专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结,是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有 性的基础工具书。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。
本书主要介绍基于GraphPad Prism 9的学术图表绘制方法。本书以软件所定义的8种数据表为纲,按照“数据录入―数据分析―图表生成与美化”的顺序,结合科研实例,使用t检验、方差分析、生存分析和主
近年来,智能科技的迅猛发展对人类社会的法律伦理产生了相当深远的影响。在此背景下,本书应运而生。其脱胎于《法治 》于2019年创办的“智道”栏目,记录了自进入智能科技时代以来中国学者、实务界人士对智能科技与法律伦理问题所做的诸多探讨,囊括数据治理、算法问责、人脸识别、数字素养等领域的热点话题。这是一部“桥梁”之作。全书共十编,用通俗简明的语言,将智能科技与法律伦理之间的冲突、互动与辨证娓娓道来,旨在促进不同文化领域的沟通,拉近专业人士与业外人士之间的距离,为科技向善贡献一份力量。
本书以一个计算机教师的教学过程为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。 全书以趣味方式来叙述,大量引用各种各样的生活知识来类比,并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容,对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比,本书内容有趣易读,算法讲解细致深入,是一本 适合自学的读物。对于学习数据结构来说,难点之一是对相关算法的理解。本书创新性地采用全彩印刷,图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳,使得对一些难以理解的知识点的解析 加清晰顺畅,极大提升了阅读体验。 本书主要内容包含:数据结构介绍、算法推导大O阶的方法;顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用;串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法;二叉树前中后序遍历、哈夫曼树及应用;图的深度、广度遍历; 小