本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南，为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。

本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南，为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。本书适合软件...(展开全部)

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。 本书适合软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高等院校计算机科学专业的学生及对AI在编程领域的应用感兴趣的专业人士阅读。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。 本书适合软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高等院校计算机科学专业的学生及对AI在编程领域的应用感兴趣的专业人士阅读。

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。

本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册，还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程，并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念，然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置SLA、SLI和SLO，以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深入探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤，包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。接着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍，并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。

本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册，还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程，并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念，然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置SLA、SLI和SLO，以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深入探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤，包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。接着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍，并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。

《写好论文：思维模型与AI辅助应用》创新性地将学术写作的思维模型与AI辅助工具相结合，为读者提供了一套全新且实用的学术写作方法，旨在助力读者提高学术写作的质量和水平。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》共9章，每章都聚焦一个特定的思维模型。这些模型包括“顶天立地加两翼”结构模型、选择和确定研究单位的三角模型、OBTQP研究问题模型、细化研究维度的思维罗盘模型、推导文献综述“GAP”的破界创新模型、匹配研究理论的勾连信号模型、适配研究方法的画布模型、非共识研究观点模型和深入解决问题的U型思维模型。对于每个模型，书中都有详细的背景介绍、拆解步骤、应用方法和案例分析，确保读者能够全方位地理解并实际应用这些模型，从而真正掌握学术写作的思维精髓和实践要诀。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》适合学术研究人员、研究生、博士生等需要撰写学术论文的人阅读，也适合对学术研究感兴趣、希望深入了解其思维方式和研究方法的读者阅读。