具体描述
《新世纪电脑应用教程•ASP动态网页设计应用教程》从ASP基础知识介绍开始，结合实例由浅入深地介绍了建立一个基于ASP的动态网站所需要的各种技术。《新世纪电脑应用教程•ASP动态网页设计应用教程》主要依据高等院校、各类培训机构所遵循的培养应用型和技术型人才的培养目标而编写。在《新世纪电脑应用教程•ASP动态网页设计应用教程》的指导下，读者可以掌握基本的网页编程技术，学会HTML标记语言的使用、VBScript脚本语言编程方法及ASP动态网页设计，掌握目前网站中流行的页面计数器、分页显示、访客留言、聊天室、注册登录、数据资料查询等与数据库相关联的编程技术。书中最后一章用一套完整的动态网站程序圆满地将书中所讲内容贯穿于中，供读者参考。
《新世纪电脑应用教程•ASP动态网页设计应用教程》结构合理，简明扼要，例题丰富，即学即用，符合教师教学和学生学习的习惯。《新世纪电脑应用教程•ASP动态网页设计应用教程》可作为网页开发工程师培训项目的教学用书，也可作为高等学校、高职学校学生学习网页编程的教材，初、中级网页速成培训教材，以及供从事用ASP进行动态网页设计的相关工作人员学习和参考。
好的，下面为您提供一本与《ASP 动态网页设计应用教程》内容完全无关的图书简介，重点突出其专业性、深度和实用价值。 --- 《深度学习模型在金融风险管理中的前沿应用》 导读：驾驭数据洪流，重塑金融风控格局 在当今瞬息万变、数据爆炸的金融市场中，传统风险管理方法正面临严峻的挑战。高频交易、复杂衍生品、系统性风险的相互传导，要求决策者必须具备更敏锐的洞察力、更强大的预测能力和更及时的干预手段。本书《深度学习模型在金融风险管理中的前沿应用》正是在这一时代背景下应运而生，它并非一本停留在理论层面的学术著作，而是一部深度融合了尖端人工智能技术与严谨金融工程实践的实战指南。 本书旨在为金融机构的量化分析师、风险官、数据科学家以及相关领域的研究人员，提供一套全面、深入且可操作的知识体系，指导他们如何利用深度学习的强大能力，构建下一代金融风险预警与控制系统。 第一部分：金融风险的量化困境与深度学习的机遇 本部分首先对当前金融风险管理的痛点进行了细致剖析，包括市场风险的非线性特征、信用风险的“黑天鹅”事件难以捕捉、操作风险数据稀疏性等问题。随后，我们将视角转向深度学习，阐述为何传统计量经济学模型（如 GARCH、VAR）在处理大规模、高维度、非结构化金融时间序列时显得力不从已。 核心章节聚焦： 金融时间序列的复杂性与深度学习的适配性： 探讨深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）如何有效捕获金融数据中的长期依赖性和瞬时波动性。 高维特征工程在风控中的挑战： 介绍自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）在海量宏观经济指标、另类数据（如新闻情感、卫星图像）中进行有效特征提取和降维的方法。 可解释性（XAI）的必要性： 在强监管环境下，模型的“黑箱”特性是致命弱点。本部分将引入 Shapley 值、LIME 等可解释性技术，确保复杂的深度学习模型在风险决策中具备足够的透明度和可审计性。 第二部分：核心风险领域的深度模型构建与优化 本书的实践核心集中在三大关键风险领域：市场风险、信用风险和流动性风险。我们摒弃了泛泛而谈，而是深入到模型结构的每一个细节，提供具体的算法实现路径。 市场风险管理：超越波动率建模 针对市场风险，本书重点介绍了深度强化学习（DRL）在动态对冲策略优化中的应用。我们详细推导了基于近端策略优化（PPO）和软Actor-Critic（SAC）算法的交易成本敏感型对冲模型。 波动率曲面的预测与套利： 使用深度卷积网络（CNN）处理期权报价矩阵，预测跨期限和行权价的隐式波动率结构，并构建基于残差网络的实时风险敞口计算框架。 极端事件的压力测试与情景生成： 引入生成对抗网络（GANs）来生成具有真实金融统计特性的合成压力情景数据，用以检验投资组合的鲁棒性，克服真实历史数据稀缺性的限制。 信用风险评估：从违约概率到损失预测 在信用风险领域，深度学习能更精细地刻画借款人的异质性。我们对比了传统逻辑回归与深度神经网络在违约概率（PD）、违约损失率（LGD）预测上的性能差异。 异构数据融合的信用评分卡： 探讨如何整合结构化财务数据、非结构化借款人文本描述以及社交网络数据，利用多模态深度学习架构（如Transformer）构建更具预测力的集成评分模型。 生存分析与深度学习的结合： 使用深度生存模型（Deep Survival Models）精确预测借款人未来特定时间段内的违约风险，解决了传统生存模型对变量线性假设的限制。 流动性风险与系统性风险监测 本书的创新点之一在于对宏观审慎监管的支持。 基于图神经网络（GNN）的系统性风险传导分析： 将金融机构间的资产负债关系、交易对手关系构建为复杂的金融网络图。利用 GNNs 模拟危机爆发时，风险在网络中扩散的路径和速度，量化“大而不能倒”实体的潜在冲击。 实时流动性缺口预测： 结合 Transformer 架构处理高频的资金流数据，预测短期内的资金净流出压力，辅助央行和监管机构进行宏观审慎管理。 第三部分：工程化部署与监管合规实战 理论模型的成功必须转化为生产环境的稳定运行。本部分侧重于“落地”的工程挑战和合规要求。 模型生命周期管理（MLOps）在风控中的实施： 详细介绍了从模型训练、版本控制、实时推理部署到持续监控的完整流水线。特别关注模型漂移（Model Drift）的检测与自动再训练机制。 量化模型验证与监管要求： 深入解读巴塞尔协议III及各国监管机构对内部模型（如 VaR 模型、PFE 模型）验证的最新要求。指导读者如何使用对抗性测试、模型稳健性指标等技术，满足监管机构对模型风险的严格审查。 联邦学习在数据孤岛间的应用： 探讨在保护机构数据隐私的前提下，利用联邦学习技术联合训练跨机构的欺诈检测或信用评分模型的可行性方案。 结语 《深度学习模型在金融风险管理中的前沿应用》是一本面向未来的工具书。它不仅教会读者“如何做”，更重要的是阐释了“为什么这样做”。通过对深度学习复杂架构的层层解构与金融场景的精准映射，本书旨在帮助从业者跨越技术与业务的鸿沟，利用人工智能的力量，构建更安全、更具韧性的现代金融体系。阅读本书，意味着站在了全球金融科技创新的最前沿。
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