本书以建设财政大数据智能分析决策平台为目标，从项目的角度，提出了财政数字化转型平台需求规格说明书，并进行了平台总体的技术架构规划、平台架构规划与功能架构规划。本书主要内容包括财政数字化转型平台的背景分析、财政数字化转型项目需求规格说明、基于大智移云技术的财政数字化转型平台总体建设方案、财政数字化转型平台数据中台详细设计、财政数字化转型平台数据智能详细设计、财政数字化转型平台共享系统建设方案、财政数字化转型其他功能设计、财政数字化转型项目管理方案等。

这是一本从技术和商业双重视角剖析云原生如何赋能实际业务的著作，是阿里云智能云原生应用平台团队的经验总结，得到了阿里云智能总裁兼达摩院院长张建锋、阿里巴巴首席技术官程立、阿里云智能基础产品事业部负责人蒋江伟等专家的联袂推荐。本书内容全面，对云原生所涵盖的技术和业务特性一览无余，从设计原则、模式/反模式、技术选项、设计方法、行业案例等多个维度全面总结阿里云云原生架构的方法论和实践经验。第1章强调了云原生是云计算的再升级，重点介绍了在研发流水线、软件交付模式、运维模式、应用架构、组织结构等方面的升级，以及阿里云云原生架构发展的3个阶段； 第2章介绍了云原生架构的定义，以及云原生架构实际落地时需要遵循的7个关键原则。 第3章总结了云原生架构的10种模式和5种反模式。 第4章全面介绍了云原生所涉及的10余种技术，详细讲解了每种技术的典型架构与阿里的实践案例。 第5章以阿里云ACNA架构设计方法开篇，重点讲解评估云原生架构成熟度所需要考虑的维度与细则。 第6章从职能价值角度出发，阐述了云原生如何为不同岗位的业务赋能。 第7章聚焦于云原生架构落地，分享了多个具有代表性的企业案例和Z佳实践，这些最佳佳实践对于打造一个成功的云原生应用来说有非常大的帮助。 第8章对云原生背景下的容器技术、Serverless技术、大数据技术、数据库技术等的发展趋势进行了分析和展望。

如何从Excel新手成长为Excel高手，快速解决职场中各种各样的数据处理与分析难题，就是本书所要讲述的内容。 《和秋叶一起学——秒懂Excel》收录了生活和工作场景中的109个实用Excel技巧，涵盖了从数据录入、数据整理、统计分析，到图表呈现等内容，可以帮助读者结合实际应用，高效使用软件，快速解决工作中遇到的问题。书中的每个技巧都配有清晰的使用场景说明、详细的图文操作说明以及配套练习文件与动画演示，以方便读者快速理解并掌握所学的知识。 《和秋叶一起学——秒懂Excel》充分考虑初学者的知识水平，语言通俗易懂，内容从易到难，能让初学者轻松理解各个知识点，快速掌握职场必备技能。本书案例大部分来源于真实职场。职场新人系统地阅读本书，可以节约大量在网上搜索答案的时间，提高工作效率。

本书由“数据仓库之父”Inmon和“Data Vault之父”Linstedt领衔撰写，带领读者从宏观视角了解数据架构的基本概念和原则，是数据科学家、分析师和管理者在入门阶段的必备参考读物。本书创新性地提出终端状态架构的概念，新增了关于可视化和大数据的章节，以及文本管理和分析等来自不同行业的实例。通过阅读本书，读者将通晓数据收集、治理、提取、分析等不同阶段的核心技术，进而学会将大数据技术融入现有的信息基础设施或数据仓库系统。

WPS Office软件是我们日常工作、学习、生活中重要的“好帮手”。本书采用全彩图解+视频讲解的形式，详细介绍了新版WPS Office的应用技巧。 全书不仅对常用的WPS文字、WPS表格和WPS演示三大主要功能进行了阐述，还对该软件的一些特色功能应用进行了讲解，例如PDF阅读器、流程图、脑图、图片设计等工具。 本书内容丰富实用，知识点循序渐进；案例选取具有代表性，贴合日常实际需求；讲解细致，通俗易懂，操作步骤全程图解。同时，本书还配套了丰富的学习资源，主要有超大容量的同步教学视频、所有案例的源文件及素材，扫描对应的二维码即可轻松获取及使用。此外，还超值赠送常用行业案例及模板、各类电子书、线上课堂专属福利等。 本书适合广大职场人员以及电脑新手自学使用，还可用作相关培训机构的教材及参考书。

作为一名创业者和职场人，我经常思考：如何在平日的工作生活中迅速提升自己的办公技能。如果大家在这方面的能力有所提高，那么在很多方面都能有所收获。当今社会是影响力社会，熟练使用办公软件是职场人的刚需技能，是你开始发声的有效途径。希望你阅读完此书能理解WPS“是什么”“为什么”“怎么做”，然后能够“教大家怎么做”。 本书从结构上分为三部分：第一部分为幻灯片演示篇，除了技法的操作与精美的案例，我更想与你探讨如何用演示放大观点，直入人心。第二部分为文字处理篇，让文字陈述事实。打字容易，排版却要花十倍的精力。第三部分为表格处理篇，希望与你一起让数据还原真相，在职场中比不识字更可怕的是没有数据思维。全书的操作示范均基于金山WPS软件。希望本书生动有趣、深入浅出的文字讲解，以及详细贴心的视频操作讲解，能带给你最舒适的学习体验。

本书从架构设计、功能、原理、开发、运维5个维度对Knative进行了全面的剖析，系统地讲解了基于Knative的无服务器架构解决方案。作者融合了在Kubernetes、Serverless领域的工程实践，详细介绍了Knative在服务管理、事件驱动、自动化构建部署方面的核心概念、架构设计及应用实践。同时，通过大量的示例展示了Knative管理无服务器应用的过程。 全书共9章，分为4个部分： 第一部分 准备篇（第1~2章） 首先介绍了Serverless和Knative的概念和基础知识，然后讲解了Knative的架构设计和工作环境搭建； 第二部分 基础篇（第3~5章） 首先分析了Knative的服务管理组件和事件驱动组件的功能和工作原理，然后讲解了如何如何通过Tekton实现无服务器应用的CI/CD； 第三部分 实战篇（第6章） 通过多个案例讲解了如何基于Knative完成云原生应用的设计实现； 第四部分 扩展篇（第7~9章） 详细讲解了Knative平台的运维，包括Serving组件的扩展配置、日志中心解决方案以及监控报警平台的实现。

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本书系统介绍了基于机器学习和深度学习对文本数据进行挖掘和分析的方法，从文本分类、语音识别、主题建模、文本总结、文本生成、情感分析等多个自然语言处理的应用角度出发，对自然语言处理进行了深入解读，通过大量Python代码帮助读者快速学习并实现基本的甚至较高级的自然语言处理技术。 全书共六章。第1章介绍数据的收集和提取，包括从网页、PDF、Word、HTML、JSON中收集数据；第2章介绍文本数据的处理，包括形式转换、删除标点符号、拼写校正、词干提取、词形还原等；第3章介绍文本特征工程，采用的技术包括One Hot编码、统计向量化、N-grams、哈希向量化、共生矩阵等；第4章介绍高级自然语言处理，包括文本相似度计算、词性标注、提取实体、提取主题、情感分析、语音和文本互转等；第5章介绍自然语言处理的行业应用，如多类分类、文本数据总结、文档聚类、自然语言处理在搜索引擎中的应用等；第6章介绍基于深度学习的自然语言处理，通过深度学习实现信息检索、文本分类和单词预测。 本书注重理论与实践相结合，具有较好的实用性，可为自然语言处理或机器学习的相关从业人员以及爱好者提供业务学习指导，也可为Python程序员提供技术参考，还可为高等院校相关专业的本科生和研究生提供学习参考。

学习流处理的基本概念、研究各种流处理架构。 通过具体实例来研究Structured Streaming、深入理解流处理概念。 通过Spark Streaming创建并管理流作业，使用其他Spark API与Spark Streaming集成。 学习Spark Streaming高级技巧，包括近似算法和机器学习算法。 将Apache Spark与其他流处理项目比较，包括Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka Streams。