基本信息 书名：
类型化案件审判指引：商事卷 书号：
9787510918278 定价：
68.00 作者/编者：
索宏钢 出版社：
人民法院出版社 出版时间：
2017年07月 内容简介 《类型化案件审理指引（商事卷）》系类型化案件审理指引丛书之一。为实现裁判思路与类案裁判规则的统一，维护司法过程和裁判结果的稳定，北京市第三中级人民法院组织编写了本丛书。三中院选取了占民商事案件数量近70%的27个案件类型进行编写，商事卷涵盖确认合同效力纠纷、债权人代位权纠纷、债权人撤销权纠纷、债权转让合同纠纷、民间借贷纠纷。保证合同纠纷、承揽合同纠纷、挂靠合同纠纷等15类商事案件。每类案件类型的审判指引分为事实要点和法律要点两部分。
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好的，这里是一份针对您提供的图书信息，但内容完全不包含该书的图书简介，旨在详细介绍另一本不同领域的专业书籍。 --- 图书简介 书名： 现代数据科学与机器学习应用实践：从理论到工业界部署 作者： 张伟、李明 编著 出版社： 科技动力出版社 ISBN： 978-7-5000-1234-5 定价： 128.00 元 --- 深度解析：驾驭数据洪流，构建智能未来 在当今这个被数据和算法驱动的时代，数据科学与机器学习（ML）已不再是高深的学术概念，而是渗透到经济、金融、医疗、交通等各个行业的关键生产力。然而，将理论模型转化为实际、可扩展、可靠的工业级应用，往往是实践者面临的最大挑战。本书《现代数据科学与机器学习应用实践：从理论到工业界部署》正是为弥合这一鸿沟而精心编撰的。 本书并非仅仅罗列算法公式，而是立足于 “应用为王，工程为本” 的核心理念，为读者提供一套从数据准备到模型部署、再到生产监控的完整、实战化的技术栈和方法论。本书作者团队拥有多年在大型科技公司和金融机构一线处理海量数据的实战经验，确保了内容的前沿性和可操作性。 核心内容与结构：循序渐进，实战驱动 全书共分为六个核心篇章，层层递进，构建起一个完整的现代数据科学项目生命周期图景： 第一篇：数据科学基础与现代工具链（The Foundational Toolkit） 本篇旨在夯实读者的数据素养和环境配置能力。我们深入探讨了数据采集、清洗、预处理的“脏活累活”艺术，强调数据质量对模型性能的决定性影响。重点内容包括： 分布式数据处理架构解析： 详细介绍 Apache Spark 2.x/3.x 的核心概念（RDD, DataFrame, Dataset），并给出在 Yarn/Kubernetes 环境下的性能调优技巧。 高效特征工程： 探讨如何针对不同类型数据（时间序列、文本、图像）构建具有解释性和稳定性的特征。引入 特征存储（Feature Store） 概念，讨论其在保障特征一致性与复用性上的价值。 Python 数据生态精要： 侧重于 Pandas 2.0 的新特性、Dask 在处理内存外数据上的应用，以及使用 Polars 进行极致性能优化的实战案例。 第二篇：监督学习的高级建模技巧（Advanced Supervised Learning） 本篇聚焦于主流预测模型的深入应用与优化，超越教科书式的介绍： 梯度提升模型的精细调参： 详尽对比 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 的内在机制差异，并提供在不同数据集规模和业务约束下的最优选择策略。 深度学习在结构化数据中的应用： 介绍 TabNet 等专为表格数据设计的神经网络模型，并探讨如何利用注意力机制提升传统模型的表现。 模型评估与鲁棒性测试： 重点讲解 公平性、可解释性（XAI） 工具如 SHAP/LIME 在实际业务中的应用，以及如何通过对抗性样本测试确保模型在极端情况下的稳定性。 第三篇：无监督学习与降维的艺术（Unsupervised Insights） 理解数据内在结构是数据科学的另一半挑战。本篇涵盖了聚类、密度估计和降维技术的实战应用： 高维数据降维策略： 不仅限于 PCA，深入分析 UMAP 和 t-SNE 在数据可视化和特征提取中的差异化优势。 密度基与层次聚类： 针对发现“异常群组”和细分市场进行讲解，并提供 DBSCAN 在地理空间数据中的应用示例。 异常检测的集成方法： 结合 Isolation Forest 和 One-Class SVM，构建更健壮的离群点发现系统，特别关注金融欺诈和工业设备故障预测场景。 第四篇：模型部署与 MLOps 基础设施（From Lab to Production） 这是本书最强调实战价值的部分，详细指导如何将训练好的模型安全、高效地推向生产环境： 容器化与服务化： 使用 Docker 和 Kubernetes 部署模型服务，重点讲解 模型延迟、吞吐量 的性能优化。 CI/CD/CT 流程构建： 介绍如何自动化模型的持续集成（CI）、持续交付（CD）和持续训练（CT），实现“零停机”的模型更新。 模型服务框架对比： 对比 TensorFlow Serving、TorchServe 以及基于 FastAPI/Flask 构建的轻量级 API 服务的适用场景与优劣。 第五篇：模型监控与漂移管理（Sustaining Model Performance） 部署并非终点，模型性能的衰退是必然趋势。本篇专注于生产环境下的实时监控与维护： 数据漂移（Data Drift）与概念漂移（Concept Drift）的检测： 介绍基于统计距离（如 Wasserstein 距离）和模型响应变化的实时监测方法。 自动化再训练机制： 建立触发器，当漂移达到阈值时自动启动模型的重新训练和灰度发布流程。 可解释性在监控中的作用： 如何通过监控关键特征的重要性变化，快速定位模型性能下降的根本原因。 第六篇：行业案例深度剖析（In-Depth Industry Case Studies） 本篇精选三个横跨不同领域的复杂项目，展示前述所有技术栈的有机结合： 1. 零售业：基于图神经网络（GNN）的商品推荐系统优化。 2. 智能制造：利用时间序列分析进行设备健康预测（PHM）。 3. 金融科技：构建低延迟的信用风险评分模型与合规性保障。 目标读者 本书面向具有一定 Python 基础、熟悉至少一种主流机器学习框架（如 Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的数据科学家、机器学习工程师、数据分析师以及IT 架构师。无论您是希望从 Jupyter Notebook 走向企业级平台的初级工程师，还是在现有 MLOps 流程中寻求优化方案的资深专家，本书都能提供明确的路径指引和宝贵的实践经验。 通过阅读本书，您将不仅掌握最新的算法和工具，更重要的是，能够理解如何在一个复杂的、受限的工程环境中，成功交付一个稳定、高性能且具备商业价值的智能系统。
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