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。
本书从分布式数据库的背景与发展情况出发，详细、系统地介绍了国产分布式数据库SequoiaDB（巨杉数据库）的基础知识、数据库实例、架构原理、运维管理等核心技术内容，提供了性能调优和问题诊断的基本思路。此外，书中还分享了SequoiaDB的行业应用、 实践、工具和生态等内容。 本书旨在帮助读者 好地理解SequoiaDB的运行机制和原理，掌握运维管理的思路和实践方法，适用于普通读者入门SequoiaDB，也适用于对分布式数据库有一定认识，且具备一定运维和开发能力的读者深入了解SequoiaDB技术细节。
《R统计 编程和数据模型分析、机器学习和可视化》介绍使用R语言进行统计分析的各种 方法，如广义可加模型、混合效应模型、多重插补以及数据缺失处理技术。本书前几章介绍相关技术的背景知识，然后给出一些具体实例，这些实例展示了如何使用R语言获得期望的结果。 本书还向读者介绍如何使用流行的R语言进行数据分析，读者可以钻研统计测试和统计技术的先决条件，通过实例掌握将贿言应用于 数据分析的技术。本书是使用和编写I龉言程序的 手册和参考书。 主要内容 如何使用R语言进行 数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理。 如何使用赠言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和 回归，并了解回归样条和可加模型。 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、
图形数据缩小了人类和计算机看待世界的方式之间的差距。计算机依靠静态的数据行和列，而人们通过人际关系来导航和推理生活。这个实用指南演示了图形数据如何将这两种方法结合在一起。通过使用来自图论、数据库模式、
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； 小生成树
"阿里云数字新基建系列”包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了靠前的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内
数据工程在过去十年间发展迅速，许多软件工程师、数据科学家和分析师都在寻找相关实践的全面观点。通过这本实践用书，你将学习如何通过评估数据工程生命周期框架中可用的 技术来规划和构建系统，以满足你的组织和客户的需求。 作者Joe Reis和Matt Housley将为你介绍数据工程的生命周期，向你展示如何综合运用各种云技术，以满足下游数据消费者的需求。你将理解如何应用数据生成、摄取、编排、转换、存储和治理的概念，无论底层技术是什么，这些概念在任何数据环境中都至关重要。
互联网的快速发展方便用户传递和获取信息，也催生了大量 的犯罪活动。在互联网流量中，黑灰产通过多种欺诈工具和手段来牟取暴利，包括流量前期的推广结算欺诈、注册欺诈和登录欺诈，流量中期的“薅羊毛”欺诈、刷量欺诈和引流欺诈，流量后期的电信诈骗、资源变现欺诈等。这些流量欺诈行为给互联网用户和平台方造成了巨大的利益损失，因此为了保护互联网平台健康发展和用户上网安全，必须加大对欺诈流量的打击力度。 本书主要介绍恶意流量的欺诈手段和对抗技术，分为?5?个部分，共12章。针对流量反欺诈这一领域，先讲解流量安全基础；再基于流量风险洞察，讲解典型流量欺诈手段及其危害；接着从流量数据治理层面，讲解基础数据形态、数据治理和特征工程；然后重点从设备指纹、人机验证、规则引擎、机器学习对抗、复杂网络对抗、多模态
本书是一本针对设计充分利用云灵活性的现代可伸缩数据平台的实践指南。你将了解云数据平台设计的核心组件，以及Spark和Kafka流等关键技术的作用。你还将探索如何设置流程来管理基于云的数据，确保数据的安全，并使用 分析和BI工具对数据进行分析。本书旨在帮助企业通过现代云数据平台使用所有数据的业务集成视图，并利用 的分析实践来驱动预测和迄今无法想象的数据服务。
本书从方法论的角度，围绕数据治理体系框架，梳理总结数据治理相关技术和标准。内容分为两篇： 篇关注数据治理的核心关键技术，从数据基础设施入手，详细介绍数据定价、数据管理、数据互操作、数据安全与隐私保护等技术；第二篇关注数据治理的标准化工作，从标准化工具、标准体系、标准化实践与进展三个维度深度分析。本书从资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护四个维度，选择了若干数据治理关键核心技术进行介绍，使读者可以对数据治理技术形成较为全面的总体认识，并帮助其 好地开展数据治理的技术选型、方案实施以及应用实践。此外，本书还从标准化需求出发，探讨面向 、行业和企业等不同层级的数据治理目标，制定数据治理相关标准的方法与途径。当前，在中央精神的指导下，各地加快建设数字政府，大力发展数
关于大数据技术的信息非常丰富，但将所有这些技术无缝拼接成端到端的企业数据平台却是一项艰巨的任务，一直以来没有引起广泛的讨论。通过这本实用指南，你将了解如何在企业内部和云计算平台中构建大数据基础设施，并
\"本书以项目-任务式全面系统地介绍了各种类型的数据结构，并从逻辑结构、存储结构和基本操作几个方面进行了详细阐述。全书共8个项目，分别介绍了线性表、栈、队列、串、数组、树、图等基本类型的数据结构，以及查找、排序技术。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述语言。 本书每个项目都配有思维导图，便于读者能够清晰了解本项目的学习内容。同时，融入了课程思政的内容，每个项目都配有立德铸魂栏目，强化教材在坚定理想信念、厚植爱国主义情怀、提升职业素养等方面的铸魂育人功能。本书还配有习题册，以指导读者深入地进行学习。 本书既可作为普通本科高等学校或职业本科院校“数据结构”课程的教材，也可作为从事计算机工程与应用工作的科技工作者的技术参考书。\"
本书详细介绍了“人力数据分析”这一新领域，内容涵盖人力数据分析的基本内容、基本方法、基本框架、基本工具以及误区和陷阱等。书中展示了如何使用数据分析将人力资源决策与企业战略联系起来，如何开展人力数据分析，并通过大量公司的真实案例，展示了如何灵活运用人力数据分析应对各种情况。通过本书，你可以学会如何收集数据、分析数据，运用数据思维，去创建一个 快乐、 敬业的员工队伍，打造个人和组织的 绩效。无论是高管、人力资源专业工作者还是数据分析师，你都会在本书中找到适合你的内容。
本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先，剖析分布式数据库的运行原理与架构；然后，阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论，通过融入多个有代表性的案例，帮助读者将方法论对应到生产实践中； ，梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点，并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。 本书适合希望了解分布式数据库原理，学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读，也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。
