正版 类型化案件审判指引：商事卷 索宏钢/主编 审判前沿 人民法院出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

索宏钢 著

图书标签:

• 商事审判
• 类型化案件
• 审判指引
• 索宏钢
• 人民法院出版社
• 诉讼
• 案例
• 法律
• 商法
• 审判实务

店铺： 上海中法图旗舰店

出版社： 人民法院出版社

ISBN：9787510918278

商品编码：15938310110

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-07-01

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。

暂时没有目录，请见谅！

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。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对于学习法律条文本身有些“头痛”。那些晦涩的术语和严谨的逻辑，常常让我感到望而却步。我更倾向于通过具体的事例来理解和记忆。所以，当我在书店看到这本书的时候，它“类型化案件审判指引”的描述立刻吸引了我。我希望它能够将那些抽象的法律条文，通过具体的案例进行“翻译”，让我能够更容易地理解其背后的原理和实际应用。如果这本书能够有效地帮助我构建起对商事案件审判过程的清晰认知，并且能将复杂的法律概念与生活中的具体情境联系起来，那将是我莫大的收获。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习法律的初学者，我对于如何将理论知识转化为实际的案例分析一直感到困惑。在接触到这本书之前，我阅读了许多理论性的著作，虽然充实了我的知识储备，但在面对复杂的法律条文和层出不穷的案件时，总感觉难以入手。这本书的出现，似乎为我打开了一扇通往实践应用的大门。它不仅仅是罗列条文，更重要的是，它引导读者去思考，去理解不同法律条文在具体场景下的应用逻辑。我期待它能够在我理解复杂的商事法律体系时，提供一条清晰的路径，让我能够更有效地梳理和分析每一个案件的脉络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和装帧都相当专业，封面的设计简洁大气， typography（字体排印）的选择也十分考究，给人一种严谨、权威的感觉。纸张的质感不错，不易泛黄，印刷清晰，字迹锐利，阅读起来非常舒适，长时间翻阅也不会感到疲劳。我特别留意了书脊的装订，工艺精湛，即便经常翻阅，也能保持书页的牢固，不易散落，这对于一本工具性较强的书籍来说非常重要。随书附赠的目录页设计也很大方，信息层级分明，方便查找，细节之处体现了出版方的用心。总的来说，从物理层面的体验来看，这本书的品质非常高，无疑是一件精美的出版物，值得收藏。

评分☆☆☆☆☆

对于索宏钢教授主编的书，我一直抱有很高的期待。他的学术造诣和在法律界的声望都是有目共睹的。我过去阅读过他的一些文章，对他的论述风格和深刻见解印象深刻。这本书由他主编，让我相信其内容一定具有相当的深度和前瞻性。我尤其看重的是，这本书是“正版”的，这保证了内容的权威性和准确性，免去了我对于盗版书籍可能存在的质量问题的担忧。我希望这本书能够体现出索教授及其团队在商事审判领域的最新研究成果和独到见解，为读者提供一份高质量的学习和参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的法律从业者，在多年的执业生涯中，我接触了形形色色的商事案件。虽然积累了一些经验，但法律的进步和新类型案件的出现总是让我不断学习。我一直关注着司法实践的前沿动态，希望能从中汲取新的灵感和方法。这本书的名字“审判前沿”让我眼前一亮，它暗示着这本书的内容很可能触及了当前司法实践中的一些热点和难点问题，甚至是尚未形成定论的新型案件处理思路。我希望能通过阅读这本书，拓宽我的视野，更新我的知识库，从而在面对疑难复杂的案件时，能够更有底气，也能为客户提供更精准、更有效的法律服务。