大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。 本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、实时数据写入和高效数据分析等内容。第3部分主要介绍大模型下的数据资产，围绕数据资产重塑、数据资产标准、数据资产建设、数据资产运营展开。第4部分主要介绍自研领域大模型的技术原理，涵盖领域大模型的基础、需求理解算法、需求匹配算法、需求转译算法等内容。第5部分主要介绍大模型的工程化原理，涉及工程化的

本书全面记载了21世纪初20年国家气象中心（中央气象台）的事业发展历程。系统总结了天气预报、数值预报、气象服务、气象信息化等业务和相关技术的进步与成就，以及科技与人才、国际交流、精神文明建设等方面的发展变化，展望了在全面建设社会主义现代化强国的新征程上，国家气象中心（中央气象台）事业高质量发展的主要方向与基本途径。本书是非常有价值的珍贵史料。本书内容全面、客观，图文并茂、通俗易懂，适合气象部门各级领导和专业技术人员、气象行业和交叉领域专业人士以及相关大专院校师生阅读和参考，也可作为各级 了解新世纪以来气象预报事业发展进步的参考书籍。

大数据时代,各行各业积累的数据不断增多,海量数据经过清洗、整理以后,基于分析与挖掘工作,才能获取到有用的数据信息,挖掘到数据背后的价值,掌握大数据的规律。而数据分析与挖掘的核心工作即是数据建模。数据建模,通俗地说,就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。 本书共分为五章,内容包括数据建模概述、数据建模常用数据计算软件MATLAB和SPSS入门介绍、数据建模方法、实战案例分析等。本书注重理论与实践相结合,不仅有详细的数据建模理论方法,还有赛题案例,以及非常详细的程序代码,让读者既能具备数据建模理论的基础,又能掌握解决数据建模问题的技巧与方法,还能轻松应对大数据问题的编程计算。

本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中， 终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。本书全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。

黑客编程和逆向分析是计算机安全从业者需要掌握的两项基本功，随着各大企业对安全技术的日益重视，工程师在这方面的学习需求也在持续增长。 本书共11章，既包括黑客编程的内容，如数据的存储及表示形式、汇编语言入门；又包括逆向分析的知识，如熟悉调试工具OD、PE工具详解、PE文件格式实例（包括加壳与脱壳工具的使用）、十六进制编辑器与反编译工具、IDA与逆向、逆向工具的原理及实现、安卓逆向分析。此外，本书还介绍了计算机安全的新技术，如DEX文件格式解析和Dalvik指令解析等。 本书既可以作为网络编程人员、安全技术研究人员和安全技术爱好者的参考书，又可以作为大专院校计算机相关专业的教学用书或相关培训机构的教材。

在大数据时代，数据信息在机器之间自动、高效、准确地交换共享是社会协作的重要形式和技术实现手段。面向跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的信息交换共享是世界各国信息化建设进程中面临的难点。本书针对跨领

本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案，覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系，包括数据采集、数据存储、分布式资源管理、数据计算、数据分析、任务调度、数据检索、大数据底层基础技术和大数据集群安装与

数据作为生产要素已经被提升至国家战略层面，如何激活数据要素、体现数据价值，如何有效利用数据赋能数字化转型，成为当前炙手可热的问题。本书厘清了数据治理、数据管理和数字化转型的关系，介绍了数据治理核心工作

数据陷阱无处不在，任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型，从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中，作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱： 陷阱1：认识误差 我们如何看待数据； 陷阱2：技术陷阱 我们如何对数据进行处理； 陷阱3：数学失误 我们如何对数据进行计算； 陷阱4：统计疏忽 我们如何对数据进行比较； 陷阱5：分析偏差 我们如何对数据进行分析； 陷阱6：绘图乌龙 我们如何对数据进行可视化； 陷阱7：设计风险 我们如何对数据进行修饰。 同时也向我们展示了这些数据陷阱是如何产生、如何变得如此常见的，指导我们如何从一开始就避免它们，并针对上述数据陷阱，提供了与之相对应的真实示

本书全面讲解了大数据的核心技术及如何解答大数据工程师面试笔试中的常见问题，还引入了相关知识点辅以说明，让读者对所学知识进行查漏补缺，帮助读者顺利通过大数据工程师面试笔试。本书的题目均来自一线互联网公

机器学习应用需要大量的数据，因此有必要保护这些数据集中敏感信息的隐私和安全。从数据收集和导入到模型开发和部署，隐私保护发生在机器学习过程中的每个环节。这本实用的图书将讲授确保数据管道端到端安全所需的技