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《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•普通高等学校计算机专业特色教材:操作系统的原理与应用》全面系统地讲述操作系统的概念、机制、原理、结构和实现方法，并结合当前流行的基于NT内核的Windows操作系统和Linux操作系统实例进行讲解，并给出相应的编程接口和操作命令，深入地展现操作系统的概念、原理、技术特点和发展方向，具有一定的先进性和实用性。
《信息时代的数据挖掘与智能决策：基于深度学习的商业应用实践》 导言：新时代的商业图景与数据驱动的变革 在当今以信息技术为核心驱动力的时代，数据已成为与石油、电力并驾齐驱的关键战略资源。企业不再仅仅依赖直觉和经验进行决策，而是将海量、异构的数据视为洞察市场脉络、优化运营效率、乃至重塑商业模式的“金矿”。然而，如何有效地从数据洪流中提取出具有商业价值的知识，并将其转化为可执行的智能决策，是摆在所有组织面前的共同挑战。 本书《信息时代的数据挖掘与智能决策：基于深度学习的商业应用实践》正是在这一时代背景下应运而生。它并非聚焦于计算机底层结构或系统资源管理，而是致力于搭建一座理论与实践的桥梁，引导读者深入理解如何运用前沿的数据挖掘技术和深度学习模型，解决现实世界中的复杂商业问题。全书的核心理念是：数据是基础，算法是工具，智能决策是目标。 第一部分：数据科学基础与商业智能概述（非操作系统主题） 本部分首先为读者建立起坚实的数据科学方法论基础，并将其与传统的商业决策流程进行对接。 第一章：商业智能（BI）的演进与数据基础 本章将详细阐述从传统的商业报告、OLAP（在线分析处理）到现代数据驱动型企业的演变路径。我们将探讨商业智能的四大支柱：数据准备、数据仓库、数据分析与数据可视化。重点内容包括： 数据质量管理（DQM）在决策中的关键作用：探讨数据清洗、缺失值处理、异常值检测的业务意义，而非操作系统层面的文件系统校验。 商业数据模型的构建：介绍星型、雪花型模型的设计原则，以及如何根据特定的KPI（关键绩效指标）设计数据立方体，服务于管理层的多维度分析需求。 大数据生态概述：简要介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架的业务应用场景（如大规模日志分析），侧重于数据处理的规模化能力，而非其内核架构或并发控制机制。 第二章：传统数据挖掘技术回顾与业务场景映射 在引入深度学习之前，本章复习了经典的机器学习算法，并明确其在商业分析中的定位： 关联规则挖掘（Apriori算法的应用）：详细分析“购物篮分析”在零售业库存管理和交叉销售推荐中的实际案例，探讨支持度、置信度和提升度的业务解释。 分类与回归的应用：讲解决策树（如C4.5, CART）在客户流失预测（Churn Prediction）和信用风险评估中的实施步骤，强调特征工程对业务预测精度的影响。 聚类分析（K-Means, DBSCAN）：重点讨论市场细分（Customer Segmentation）的策略制定，如何根据用户行为聚类结果调整营销预算分配。 第二部分：深度学习在数据挖掘中的核心应用（聚焦于模型与应用，而非底层系统） 本部分是本书的核心，系统介绍如何利用深度神经网络处理复杂、高维的商业数据。 第三章：深度学习基础架构与模型选择 本章深入解析了神经网络的基本构建块，但视角完全锁定于模型优化和业务拟合： 前馈网络（FNN）的结构与激活函数：讨论ReLU、Sigmoid在解决非线性业务问题时的优劣，重点分析梯度消失/爆炸对长期依赖问题的挑战。 反向传播算法（BP）的优化策略：讲解Adam、RMSProp等优化器如何加速模型在海量数据上的收敛，目标是提升模型训练效率，而非探讨内存管理。 正则化与防止过拟合：详细介绍Dropout、L1/L2正则化在商业模型泛化能力上的重要性，确保模型在新的客户群中依然有效。 第四章：序列数据处理：循环神经网络与时间序列预测 商业世界中充满了时间依赖性数据，如股价、用户访问路径、供应链波动。本章专注于序列模型的应用： 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：深入讲解其内部结构（输入门、遗忘门、输出门），以及它们如何捕获长距离时间依赖性，应用于金融市场的趋势预测和自然语言处理（NLP）中的情感分析。 序列到序列（Seq2Seq）模型：在客户服务聊天机器人、机器翻译等领域中的应用，侧重于构建对话系统的数据流。 第五章：计算机视觉在商业场景中的实践 本章探讨深度学习如何赋予机器“看”的能力，解决零售、制造和安全监控领域的具体问题： 卷积神经网络（CNN）的特征提取能力：详细分析AlexNet、VGG、ResNet等经典架构的层次结构，以及它们如何用于产品缺陷检测（质量控制）和安防视频流的物体识别。 目标检测与定位（YOLO, Faster R-CNN）：在智慧零售中，用于货架管理、客流量统计的实施细节，关注实时性（Latency）和准确率（mAP）的权衡。 第三部分：智能决策的部署与商业价值衡量 本书的最后一部分关注如何将训练好的模型转化为实际的商业效益，并探讨模型的持续迭代。 第六章：模型部署、可解释性与伦理 一个优秀的模型必须能够投入生产环境并被业务人员理解。 模型服务化（MLOps基础）：介绍模型容器化（如Docker）和API接口的构建，确保模型能够实时响应业务请求，关注服务延迟和吞吐量。 可解释人工智能（XAI）：讲解SHAP值、LIME等工具如何揭示复杂模型的决策逻辑，这对于金融领域的信贷审批和医疗诊断等高风险决策至关重要。 数据隐私与算法公平性：探讨在模型训练和部署中如何遵守GDPR等法规，以及如何检测和缓解模型中可能存在的偏见（Bias），确保决策的社会责任性。 第七章：评估指标与商业投资回报率（ROI）分析 如何证明数据挖掘项目的价值？本章提供了一套量化的评估体系。 分类问题的业务指标：超越单纯的准确率，探讨召回率（Recall）在欺诈检测中的重要性，以及精确率（Precision）在推荐系统中的成本效益分析。 聚类与分群的业务验证：如何通过A/B测试来验证基于聚类的营销策略是否确实带来了更高的转化率和客户终身价值（CLV）。 端到端解决方案的成本效益分析：构建数据采集、模型训练、服务部署到最终业务影响的完整ROI模型，为高层决策提供数据支持。 总结 《信息时代的数据挖掘与智能决策：基于深度学习的商业应用实践》旨在为商业分析师、数据科学家以及技术管理人员提供一套全面的、以应用为导向的知识体系。本书彻底避开了对操作系统内核、进程调度、虚拟内存管理等底层系统原理的探讨，而是将全部篇幅聚焦于如何驾驭海量数据，通过先进的算法模型，实现商业价值的最大化。读者将学到如何构建、训练、部署和评估前沿的深度学习模型，以应对现代商业环境中错综复杂的挑战。
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