正版 類型化案件審判指引：商事捲 索宏鋼/主編 審判前沿 人民法院齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

索宏鋼 著

圖書標籤:

• 商事審判
• 類型化案件
• 審判指引
• 索宏鋼
• 人民法院齣版社
• 訴訟
• 案例
• 法律
• 商法
• 審判實務

店鋪： 上海中法圖旗艦店

齣版社： 人民法院齣版社

ISBN：9787510918278

商品編碼：15938310110

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-07-01

基本信息

書名： 類型化案件審判指引：商事捲
書號： 9787510918278
定價： 68.00
作者/編者： 索宏鋼
齣版社： 人民法院齣版社
齣版時間： 2017年07月


內容簡介

《類型化案件審理指引（商事捲）》係類型化案件審理指引叢書之一。為實現裁判思路與類案裁判規則的統一，維護司法過程和裁判結果的穩定，北京市第三中級人民法院組織編寫瞭本叢書。三中院選取瞭占民商事案件數量近70%的27個案件類型進行編寫，商事捲涵蓋確認閤同效力糾紛、債權人代位權糾紛、債權人撤銷權糾紛、債權轉讓閤同糾紛、民間藉貸糾紛。保證閤同糾紛、承攬閤同糾紛、掛靠閤同糾紛等15類商事案件。每類案件類型的審判指引分為事實要點和法律要點兩部分。

暫時沒有目錄，請見諒！

好的，這裏是一份針對您提供的圖書信息，但內容完全不包含該書的圖書簡介，旨在詳細介紹另一本不同領域的專業書籍。 --- 圖書簡介 書名： 現代數據科學與機器學習應用實踐：從理論到工業界部署 作者： 張偉、李明 編著 齣版社： 科技動力齣版社 ISBN： 978-7-5000-1234-5 定價： 128.00 元 --- 深度解析：駕馭數據洪流，構建智能未來 在當今這個被數據和算法驅動的時代，數據科學與機器學習（ML）已不再是高深的學術概念，而是滲透到經濟、金融、醫療、交通等各個行業的關鍵生産力。然而，將理論模型轉化為實際、可擴展、可靠的工業級應用，往往是實踐者麵臨的最大挑戰。本書《現代數據科學與機器學習應用實踐：從理論到工業界部署》正是為彌閤這一鴻溝而精心編撰的。 本書並非僅僅羅列算法公式，而是立足於 “應用為王，工程為本” 的核心理念，為讀者提供一套從數據準備到模型部署、再到生産監控的完整、實戰化的技術棧和方法論。本書作者團隊擁有多年在大型科技公司和金融機構一綫處理海量數據的實戰經驗，確保瞭內容的前沿性和可操作性。 核心內容與結構：循序漸進，實戰驅動 全書共分為六個核心篇章，層層遞進，構建起一個完整的現代數據科學項目生命周期圖景： 第一篇：數據科學基礎與現代工具鏈（The Foundational Toolkit） 本篇旨在夯實讀者的數據素養和環境配置能力。我們深入探討瞭數據采集、清洗、預處理的“髒活纍活”藝術，強調數據質量對模型性能的決定性影響。重點內容包括： 分布式數據處理架構解析： 詳細介紹 Apache Spark 2.x/3.x 的核心概念（RDD, DataFrame, Dataset），並給齣在 Yarn/Kubernetes 環境下的性能調優技巧。 高效特徵工程： 探討如何針對不同類型數據（時間序列、文本、圖像）構建具有解釋性和穩定性的特徵。引入 特徵存儲（Feature Store） 概念，討論其在保障特徵一緻性與復用性上的價值。 Python 數據生態精要： 側重於 Pandas 2.0 的新特性、Dask 在處理內存外數據上的應用，以及使用 Polars 進行極緻性能優化的實戰案例。 第二篇：監督學習的高級建模技巧（Advanced Supervised Learning） 本篇聚焦於主流預測模型的深入應用與優化，超越教科書式的介紹： 梯度提升模型的精細調參： 詳盡對比 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 的內在機製差異，並提供在不同數據集規模和業務約束下的最優選擇策略。 深度學習在結構化數據中的應用： 介紹 TabNet 等專為錶格數據設計的神經網絡模型，並探討如何利用注意力機製提升傳統模型的錶現。 模型評估與魯棒性測試： 重點講解 公平性、可解釋性（XAI） 工具如 SHAP/LIME 在實際業務中的應用，以及如何通過對抗性樣本測試確保模型在極端情況下的穩定性。 第三篇：無監督學習與降維的藝術（Unsupervised Insights） 理解數據內在結構是數據科學的另一半挑戰。本篇涵蓋瞭聚類、密度估計和降維技術的實戰應用： 高維數據降維策略： 不僅限於 PCA，深入分析 UMAP 和 t-SNE 在數據可視化和特徵提取中的差異化優勢。 密度基與層次聚類： 針對發現“異常群組”和細分市場進行講解，並提供 DBSCAN 在地理空間數據中的應用示例。 異常檢測的集成方法： 結閤 Isolation Forest 和 One-Class SVM，構建更健壯的離群點發現係統，特彆關注金融欺詐和工業設備故障預測場景。 第四篇：模型部署與 MLOps 基礎設施（From Lab to Production） 這是本書最強調實戰價值的部分，詳細指導如何將訓練好的模型安全、高效地推嚮生産環境： 容器化與服務化： 使用 Docker 和 Kubernetes 部署模型服務，重點講解 模型延遲、吞吐量 的性能優化。 CI/CD/CT 流程構建： 介紹如何自動化模型的持續集成（CI）、持續交付（CD）和持續訓練（CT），實現“零停機”的模型更新。 模型服務框架對比： 對比 TensorFlow Serving、TorchServe 以及基於 FastAPI/Flask 構建的輕量級 API 服務的適用場景與優劣。 第五篇：模型監控與漂移管理（Sustaining Model Performance） 部署並非終點，模型性能的衰退是必然趨勢。本篇專注於生産環境下的實時監控與維護： 數據漂移（Data Drift）與概念漂移（Concept Drift）的檢測： 介紹基於統計距離（如 Wasserstein 距離）和模型響應變化的實時監測方法。 自動化再訓練機製： 建立觸發器，當漂移達到閾值時自動啓動模型的重新訓練和灰度發布流程。 可解釋性在監控中的作用： 如何通過監控關鍵特徵的重要性變化，快速定位模型性能下降的根本原因。 第六篇：行業案例深度剖析（In-Depth Industry Case Studies） 本篇精選三個橫跨不同領域的復雜項目，展示前述所有技術棧的有機結閤： 1. 零售業：基於圖神經網絡（GNN）的商品推薦係統優化。 2. 智能製造：利用時間序列分析進行設備健康預測（PHM）。 3. 金融科技：構建低延遲的信用風險評分模型與閤規性保障。 目標讀者 本書麵嚮具有一定 Python 基礎、熟悉至少一種主流機器學習框架（如 Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的數據科學傢、機器學習工程師、數據分析師以及IT 架構師。無論您是希望從 Jupyter Notebook 走嚮企業級平颱的初級工程師，還是在現有 MLOps 流程中尋求優化方案的資深專傢，本書都能提供明確的路徑指引和寶貴的實踐經驗。 通過閱讀本書，您將不僅掌握最新的算法和工具，更重要的是，能夠理解如何在一個復雜的、受限的工程環境中，成功交付一個穩定、高性能且具備商業價值的智能係統。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於學習法律條文本身有些“頭痛”。那些晦澀的術語和嚴謹的邏輯，常常讓我感到望而卻步。我更傾嚮於通過具體的事例來理解和記憶。所以，當我在書店看到這本書的時候，它“類型化案件審判指引”的描述立刻吸引瞭我。我希望它能夠將那些抽象的法律條文，通過具體的案例進行“翻譯”，讓我能夠更容易地理解其背後的原理和實際應用。如果這本書能夠有效地幫助我構建起對商事案件審判過程的清晰認知，並且能將復雜的法律概念與生活中的具體情境聯係起來，那將是我莫大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

對於索宏鋼教授主編的書，我一直抱有很高的期待。他的學術造詣和在法律界的聲望都是有目共睹的。我過去閱讀過他的一些文章，對他的論述風格和深刻見解印象深刻。這本書由他主編，讓我相信其內容一定具有相當的深度和前瞻性。我尤其看重的是，這本書是“正版”的，這保證瞭內容的權威性和準確性，免去瞭我對於盜版書籍可能存在的質量問題的擔憂。我希望這本書能夠體現齣索教授及其團隊在商事審判領域的最新研究成果和獨到見解，為讀者提供一份高質量的學習和參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的法律從業者，在多年的執業生涯中，我接觸瞭形形色色的商事案件。雖然積纍瞭一些經驗，但法律的進步和新類型案件的齣現總是讓我不斷學習。我一直關注著司法實踐的前沿動態，希望能從中汲取新的靈感和方法。這本書的名字“審判前沿”讓我眼前一亮，它暗示著這本書的內容很可能觸及瞭當前司法實踐中的一些熱點和難點問題，甚至是尚未形成定論的新型案件處理思路。我希望能通過閱讀這本書，拓寬我的視野，更新我的知識庫，從而在麵對疑難復雜的案件時，能夠更有底氣，也能為客戶提供更精準、更有效的法律服務。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和裝幀都相當專業，封麵的設計簡潔大氣， typography（字體排印）的選擇也十分考究，給人一種嚴謹、權威的感覺。紙張的質感不錯，不易泛黃，印刷清晰，字跡銳利，閱讀起來非常舒適，長時間翻閱也不會感到疲勞。我特彆留意瞭書脊的裝訂，工藝精湛，即便經常翻閱，也能保持書頁的牢固，不易散落，這對於一本工具性較強的書籍來說非常重要。隨書附贈的目錄頁設計也很大方，信息層級分明，方便查找，細節之處體現瞭齣版方的用心。總的來說，從物理層麵的體驗來看，這本書的品質非常高，無疑是一件精美的齣版物，值得收藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習法律的初學者，我對於如何將理論知識轉化為實際的案例分析一直感到睏惑。在接觸到這本書之前，我閱讀瞭許多理論性的著作，雖然充實瞭我的知識儲備，但在麵對復雜的法律條文和層齣不窮的案件時，總感覺難以入手。這本書的齣現，似乎為我打開瞭一扇通往實踐應用的大門。它不僅僅是羅列條文，更重要的是，它引導讀者去思考，去理解不同法律條文在具體場景下的應用邏輯。我期待它能夠在我理解復雜的商事法律體係時，提供一條清晰的路徑，讓我能夠更有效地梳理和分析每一個案件的脈絡。