本书以TensorFlow 1.2为基础，从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了N、GAN和RNN等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，很后全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。本书首先系统地介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP和数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、流程管理、RFID数据管理和大数据管理等领域的应用。此外，通过IBM、SAP等业界领先的商务智能工具进行实验，增强读者的应用能力。 本书内容新颖、全面，案例丰富，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。
Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。 TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。 《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。 《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘
本书既包括对《企业所得税法》背景与指导思想、影响等的理论分析、评述，也包括对具体制度的详细阐述，并以企业所得税法的条文为线索，对企业所得税法条文中所涉及的主要内容、重点问题，尤其是本次的争议焦点和立法重点，进行了详尽的阐述，读者能够提纲携领，有重点的把握和学习企业所得税制度。写作上,不拘泥于立法的规定，而是根据新旧立法的变化，具体分析其立法的背景、修改的理论背景、新制度的可实施性，以及实施效果等进行理论的分析和阐述，具有相当的理论深度，深入浅出，能够让读者更好的了解《企业所得税法》。
本书系《企业法律风险管理与防范策略丛书》的第2本。全书正文分为三编：企业税务筹划法律风险防范、企业税务筹划法律风险与防范测评题和企业税务筹划相关法律法规汇编。 本书编在体系上遵循“分析、评估、防范、管理法律风险”的原则和步骤。每一节中均设置了各种类型的企业税务筹划典型案例，在介绍基本案情后，以智维律师的角度进行了评析，揭示了如何防范和管理相关风险。 第二编，作者在其他同类书籍的基础上，进行了，引进了法律风险测试题，从而可以更好地与读者进行沟通和交流。 第三编，作者以智维律师的视角，对企业税务筹划中所运用的法律、法规和规章进行了列举，对企业管理人员、公司法律顾问和税务律师，都具有积极的引导作用和查询功能。 总之，本书具备了实务类书籍法律解决方案的“典型案例、法律文书、解决
