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出版者:北京大学出版社

作者:崔明远,刘义

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2007-7

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787301115008

丛书系列:

图书标签:

• 老虎
• 计算机组装
• 计算机维护
• 硬件维修
• 电脑DIY
• 电脑硬件
• 装机教程
• 维修指南
• 计算机基础
• 信息技术
• 电脑知识

好的，这是一份针对一本名为《计算机组装与维护实用教程》的图书的简介，这份简介将详细描述一本不包含该书所述内容的图书可能涵盖的范围和主题，内容丰富且力求自然流畅。 --- 图书简介：深度学习与前沿算法在金融风控中的应用实践 本书聚焦于当前科技领域最为活跃且对传统产业影响深远的交叉学科——人工智能，特别是深度学习技术，在金融风险控制领域的实战应用。 随着金融市场复杂性的日益增加以及数据量的爆炸式增长，传统的统计模型和经验法则已难以有效应对新型的欺诈、信用违约和市场波动风险。本书旨在填补理论研究与工程实践之间的鸿沟，为金融从业者、数据科学家以及相关专业的研究人员提供一套系统、深入且可操作的指南。 第一部分：金融风控的数字化转型与基础重塑 本部分首先为读者勾勒出当前金融科技（FinTech）的宏观图景，详细阐述了数字化转型对传统风控体系带来的颠覆性变化。我们不会探讨硬件的物理组装，而是深入解析支撑现代金融系统的基础设施逻辑。 1. 金融数据生态与治理： 我们将详细分析金融机构日常运营中产生的主要数据源，包括交易流水、客户行为日志、社交媒体舆情数据、宏观经济指标等。重点探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）架构，确保数据的采集、清洗、标准化和安全存储。书中将介绍主流的数据治理框架（如DAMA-DMBoK），强调数据质量在模型训练中的决定性作用。 2. 传统风控模型的局限性与演进： 本章回顾了逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）等经典统计模型在信用评分、反洗钱（AML）早期应用中的优势与不足。随后，引入了集成学习（Ensemble Methods）如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBDT）在处理非线性关系时的改进，为后续引入深度学习模型奠定理论基础。 3. 合规性与数据隐私： 详细解读巴塞尔协议、CCPA、GDPR等全球主要的金融监管法规对数据处理和模型透明度的要求。讨论可解释性人工智能（XAI）在风控合规中的重要性，例如SHAP值和LIME方法的原理及其在解释复杂模型决策上的实践案例。 第二部分：深度学习在识别复杂风险模式中的核心技术 本部分是本书的核心，深入剖析了多种深度学习架构如何被定制化以解决特定的金融风控挑战，这些模型远超传统基于规则的系统所能捕捉的复杂模式。 1. 深度神经网络（DNN）与特征工程的自动化： 介绍多层感知机（MLP）在处理高维、稀疏特征集时的优势。关键在于自动化特征学习过程，通过多层网络自动提取特征间的交互信息，例如在抵押贷款审批中，自动识别收入波动与负债结构间的深层次关联。 2. 循环神经网络（RNN）与时间序列分析： 重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时间依赖性数据上的强大能力。应用场景包括： 高频交易异常检测： 识别微小的时间序列模式偏离，预警潜在的“闪崩”或算法操纵。 客户生命周期价值（CLV）预测： 基于客户历史行为序列预测其未来价值和流失风险。 3. 图神经网络（GNN）在反欺诈与反洗钱中的革命： 鉴于金融欺诈往往表现为团伙化、网络化结构，本书详细介绍了GCN（图卷积网络）和GraphSAGE等模型。我们通过构建实体关系图（如账户、IP地址、设备指纹之间的联系），利用图嵌入（Graph Embedding）技术揭示隐藏的关联交易网络，极大地提高了对新型欺诈团伙的识别效率。 4. 卷积神经网络（CNN）在非结构化数据中的应用： 尽管CNN常用于图像处理，但在金融领域，其空间特征提取能力可用于处理结构化表格数据（通过将其转化为二维矩阵表示）或分析文本数据（如合同、新闻报道的情感倾向和关键词提取）。 第三部分：模型部署、监控与持续学习的工程化挑战 理论模型需要转化为可靠的生产系统才能发挥价值。本部分关注的是运维与持续优化的工程实践，而非服务器的物理安装和部件替换。 1. 模型生命周期管理（MLOps for Risk）： 详细介绍如何搭建端到端的 MLOps 流程，包括自动化模型训练、版本控制、灰度发布和A/B测试机制。重点讨论如何确保模型在生产环境中具有高可用性和低延迟。 2. 模型漂移（Model Drift）的监控与应对： 金融环境变化迅速，模型性能必然衰减。本书提供了多种监控指标（如PSI、CSI）和自动触发再训练机制的策略，确保模型能够快速适应新的市场条件和欺诈手段。 3. 强化学习（RL）在动态定价与资源分配中的探索： 探讨如何利用深度Q网络（DQN）等强化学习算法，在复杂的、实时反馈的环境中，动态优化信贷额度分配策略或保险定价策略，以实现风险敞口和利润之间的最优权衡。 总结与展望 本书的读者将掌握从金融数据预处理到部署尖端深度学习模型进行实时风控决策的全套技能。我们强调的是算法的深度、数据的复杂性处理以及系统的高可靠性，旨在培养能够主导下一代金融风控技术栈的复合型人才。全书辅以大量的Python代码示例（基于TensorFlow/PyTorch）和真实案例分析，确保读者能够立即在工作环境中复现和应用所学知识。 --- 本书不涉及的主题包括： 计算机硬件（CPU、内存、主板、电源）的选型、安装与更换；操作系统（Windows/Linux）的底层配置与驱动安装；网络拓扑的物理布线与基础配置（如路由器、交换机）；固件刷新或BIOS设置；物理安全防护措施的讲解。本书的关注点完全集中于信息流、算法逻辑和软件架构的深度挖掘与前沿应用。

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这本书的排版和视觉效果简直是一场视觉享受。在技术书籍中，图文的协调性常常是一个痛点，但这本书在这方面做得非常出色。大量的、清晰的高分辨率实物照片和专业的电路图穿插其中，对于理解那些抽象的接口和插槽布局至关重要。我尤其喜欢它对各个部件“特写”的处理，比如介绍内存颗粒的排布、显卡PCB板上的元件布局，这些细节以往我只能通过网络搜索模糊的图片来辨认，而现在，清晰的图例直接标明了关键元件的名称和作用，极大地降低了学习曲线。此外，书中还穿插了一些“历史回顾”的小插边栏，简要介绍了某个技术（比如IDE到SATA的演变）的发展历程，这让阅读过程变得不再单调，它成功地在硬核技术细节和轻松的阅读体验之间找到了一个绝佳的平衡点。对于需要不断参考实物进行操作的读者来说，这种高质量的视觉辅助是无可替代的。

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这本书的封面设计充满了浓厚的科技感，蓝黑相间的配色和一些电路板的纹理元素，很直观地传达了它关于计算机硬件的主题。拿到手里分量十足，翻开目录，感觉内容非常扎实、全面。我对电脑硬件一直抱有强烈的好奇心，尤其是那种拆开来、亲手组装的成就感。这本书的结构安排得很有逻辑性，从最基础的认识主板、CPU、内存这些核心部件开始，循序渐进地引导读者了解它们的功能和规格差异。我特别欣赏它在描述硬件兼容性时的细致程度，比如不同代际的内存条如何搭配，或者显卡插槽的类型区分，这些都是初学者最容易感到困惑的地方，但书里用图文并茂的方式解释得非常透彻，甚至还穿插了一些行业标准和未来发展趋势的预测，让人感觉作者不仅在教“怎么做”，更在教“为什么这么设计”。对于想从零开始构建自己第一台高性能台式机的朋友来说，这本书简直就是一本详尽的“实操说明书”，每一步骤的讲解都像是有一个经验丰富的老技师在旁边手把手指导，让人信心大增。

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这本书的价值远超其定价所体现的“教程”范畴，更像是一部浓缩了数十年行业经验的“工具箱”。它最让我感到惊喜的是对于“DIY精神”的倡导和培养。作者在多个章节中都强调了“动手实践是检验真理的唯一标准”，并鼓励读者不要害怕尝试和失败。在系统恢复和数据备份的章节中，它详细介绍了多种备份策略（全量、增量、差异备份）的优劣，并推荐了几款实用的开源工具，这些推荐非常与时俱进，没有被陈旧的商业软件所束缚。这体现了作者的理念：技术是流动的，我们应该掌握的是解决问题的思维框架，而不是被特定软件版本锁死。最后，它还提供了一个非常实用的附录，里面汇总了各种常用端口的引脚定义和故障代码速查表，这使得这本书从一本学习读物，升级成了一本可以长期放在工作台旁随时查阅的“速查手册”。读完它，我感觉自己对计算机这台“黑盒子”的内在运作机制，有了前所未有的掌控感和敬畏心。

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这本书的行文风格非常务实，没有过多华丽的辞藻堆砌，直奔主题，这一点深得我心。我之前翻阅过几本偏理论向的教材，读起来晦涩难懂，很多专业术语让人望而却步，但这本书在介绍那些复杂的概念时，总能找到非常贴切的比喻和生活中的实例来辅助说明。比如讲解电源供应的稳定性和效率时，它没有停留在枯燥的电压和功率数据上，而是巧妙地类比成给建筑群供电的变电站，不同效率的电源就像是不同损耗的输电线，这个比喻一下子就让“80 Plus 认证”这些东西变得生动形象起来。而且，这本书对于故障排查的部分处理得尤其出色。它不像有些指南那样只提供标准答案，而是列举了一系列可能出现的“反常现象”——比如开机黑屏、间歇性死机、风扇噪音过大等，然后系统地分析每种现象背后的可能原因和对应的解决方法，这种“逆向思维”的教学法极大地提高了读者的实际动手能力和临场应变能力。读完这部分内容，感觉自己不再是被动地遵循指令，而是真正开始理解计算机的“脾气秉性”。

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作为一名侧重于软件优化的IT从业者，我原本以为这种偏向“硬核”装机的书籍对我来说价值有限，但事实证明我错了。这本书在维护和优化章节的处理上，展现出了远超预期的深度。它不仅仅停留于如何正确安装操作系统、驱动程序这些基础层面，而是深入探讨了BIOS/UEFI的高级设置技巧。例如，关于内存时序的调整、硬盘模式（AHCI vs. RAID）的选择对系统性能的影响，甚至细致到如何通过调整主板的一些隐藏参数来优化CPU的功耗和散热表现，这些内容即便是资深玩家也需要花时间去查阅资料才能掌握。更重要的是，它非常重视“安全”和“规范”的重要性。在讨论超频、更换散热硅脂等高风险操作时，作者反复强调了必要的安全预防措施和恢复步骤，这种对读者负责任的态度，让整本书的专业度瞬间提升了一个档次。它教会我的不仅仅是如何让机器跑得更快，更是如何以一种安全、可持续的方式去驾驭硬件的全部潜力。

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