具体描述
《Visual C++编程与项目开发》主要讲述C++语言基础、VC++编程技术、软件项目开发过程和开发实例。全书共包括十七章:第一章软件开发环境与软件项目开发过程,第二章C++语言基础，第三章Windows应用程序编程与MFC,第四章文档／视图结构及其编程,第五章程序界面设计，第六章对话框与控件,第七章绘图,第八章文件操作,第九章打印,第十章异常处理,第十一章数据库编程,第十二章动态链接库,第十三章ActiveX控件,第十四章多媒体技术,第十五章多进程与多线程编程,第十六章网络通信编程,第十七章项目开发实例—学生管理信息系统。
书中列举了大量精心编制的实例,实例在配套的光盘中,所有实例都已通过调试。
《Visual C++编程与项目开发》可供大专院校师生、从事IT业的工程技术人员及所有编程爱好者使用。既适用于初学Visual C++的读者,也适用于已有过一些编程经验和项目开发经验的读者。
数字时代的数据治理与安全实践：面向未来的信息管理蓝图 前言：数据洪流中的灯塔 我们正处于一个被数据驱动的时代。从物联网设备的实时反馈到全球金融市场的复杂算法，数据以惊人的速度和体量渗透并重塑着社会运作的方方面面。然而，数据的爆炸性增长也带来了前所未有的挑战：如何确保数据的质量、合规性、安全性和可访问性？仅仅拥有数据已不足以构成竞争优势，有效、负责任地管理数据，才是企业和政府机构在未来立足的关键。 本书《数字时代的数据治理与安全实践：面向未来的信息管理蓝图》，并非关注特定编程语言或软件工具的实现细节，而是将视角提升至战略、流程与组织层面，深入剖析如何在复杂多变的技术与法规环境下，构建一个全面、稳健、可持续的数据管理体系。我们旨在为信息技术专家、数据管理人员、合规官以及高层决策者提供一套清晰的行动框架，以驾驭数据的全部潜力，同时规避潜在的风险。 第一部分：数据治理的战略基石 数据治理不再是IT部门的附属工作，而是驱动业务价值的核心战略职能。本部分将从宏观视角出发，为读者构建扎实的治理理念。 第一章：理解数据治理的本质与价值重塑 本章首先界定数据治理与传统数据管理的区别，强调治理是关于“谁可以对数据做什么，在什么情况下，基于何种标准”。我们将探讨数据资产化思维，分析缺乏有效治理可能导致的业务停滞、决策失误与声誉损害。内容涵盖建立数据治理组织结构（如数据理事会、数据所有者、数据管家）的原则，并详细阐述如何通过清晰的数据标准和定义（如主数据管理MDM的先行作用），统一全组织对关键业务实体的认知。 第二章：构建适应性数据政策与合规框架 在GDPR、CCPA、中国《数据安全法》等法规日益收紧的背景下，合规性是数据治理的生命线。本章聚焦于政策的制定与落地。我们不仅会梳理全球主要的数据保护法规的核心要求，更重要的是，深入讲解如何将这些外部约束转化为内部可执行的、具有可追溯性的数据处理政策。重点讨论数据生命周期中的合规检查点，包括数据采集的透明度、使用的限制性授权机制以及销毁或归档的自动化流程。 第三章：数据质量管理的闭环流程 低质量数据是所有数字化转型项目的“隐形杀手”。本章着重于从“被动修正”转向“主动预防”的数据质量管理体系。我们将介绍数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性、有效性）的量化指标定义。内容包括如何利用数据分析技术进行质量基线评估，设计数据质量规则引擎，以及建立数据质量异常的即时上报与责任追溯机制。最终目标是建立一个持续改进的数据质量反馈循环。 第二部分：数据安全与隐私保护的深度防御 数据治理的落地，很大程度上依赖于强大的安全保障体系。本部分将深入技术与流程的交叉点，探讨如何实现“安全内建”而非“安全附加”。 第四章：数据风险评估与威胁建模 有效的安全防御始于对风险的全面认知。本章指导读者如何系统地识别和评估数据资产面临的威胁。内容包括基于资产价值、威胁发生的可能性和影响程度的风险矩阵构建方法。我们将详细阐述数据泄露的常见向量（如供应链风险、内部人员威胁），并介绍如何运用威胁建模（Threat Modeling）工具和技术，在系统设计初期就识别潜在的安全漏洞，而非依赖事后补救。 第五章：加密技术与访问控制的精细化应用 数据安全的核心在于控制访问权限和保护数据本身。本章聚焦于现代加密技术在不同场景下的应用。内容涵盖静态数据加密（At Rest）、传输中数据加密（In Transit）的最佳实践，并深入探讨零信任架构（Zero Trust Architecture）中基于身份和上下文的动态访问控制机制。特别关注对敏感数据（PII/PHI）的分类标记（Data Tagging）如何驱动自动化的加密策略和访问策略的实施。 第六章：隐私增强技术（PETs）的前沿探索 随着数据共享需求的增加，如何在不暴露原始敏感数据的前提下进行分析，成为关键挑战。本章将系统介绍一系列隐私增强技术（PETs）。内容包括同态加密（Homomorphic Encryption）的基本原理与应用场景，差分隐私（Differential Privacy）在统计发布中的实施准则，以及联邦学习（Federated Learning）在保护训练数据源头隐私方面的潜力与限制。本章旨在为实践者提供将隐私保护技术融入业务流程的路线图。 第三部分：技术实施与数据生命周期管理 数据治理与安全策略必须通过高效的技术平台得以实现和持续监控。本部分关注实施层面的关键技术能力。 第七章：元数据管理：连接数据与知识的桥梁 元数据是理解数据上下文、实现治理和合规的基石。本章强调建立一个统一、权威的元数据知识库（Data Catalog）。内容覆盖技术元数据（Schema、数据流）、业务元数据（定义、所有者）和操作元数据（质量分数、审计日志）的集成。我们将讨论如何利用自动化工具发现、映射和更新元数据，确保数据目录能够实时反映组织的复杂数据景观，极大地提高数据发现效率和信任度。 第八章：数据血缘追踪与审计的自动化 监管要求和内部审计都需要清晰的数据流向证明。本章详细阐述数据血缘（Data Lineage）的构建技术，从数据源头到最终报告的完整路径追踪。内容包括使用数据集成工具的日志分析、代码解析等方法来自动生成血缘图谱。血缘追踪不仅用于合规性证明，更是故障排除和影响分析（Impact Analysis）的必备工具。 第九章：可持续的数据生命周期管理（DLM） 数据随着时间推移，其价值和风险属性会发生变化。本章探讨如何设计一个高效的DLM策略。从采集、存储、使用、归档到最终销毁的各个阶段，应匹配不同的安全和治理等级。我们将讨论分层存储策略（如热数据、温数据、冷数据）的经济效益，以及如何利用策略驱动的自动化工具，确保“过期”或“不再合规”的数据能够被安全、合规地处置。 结语：迈向数据驱动的韧性组织 本书提供的不仅是一套工具和技术，更是一种面向未来的组织思维范式。有效的数据治理与安全实践，是构建企业韧性、实现长期创新的先决条件。它要求技术与业务的深度融合，持续的文化变革，以及对数据责任的郑重承诺。掌握本书所阐述的蓝图，组织将能够更自信、更安全地驾驭数据这一21世纪最宝贵的战略资产，确保在快速演变的环境中始终保持竞争优势与道德高地。
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