具體描述
《Visual C++編程與項目開發》主要講述C++語言基礎、VC++編程技術、軟件項目開發過程和開發實例。全書共包括十七章:第一章軟件開發環境與軟件項目開發過程,第二章C++語言基礎，第三章Windows應用程序編程與MFC,第四章文檔／視圖結構及其編程,第五章程序界麵設計，第六章對話框與控件,第七章繪圖,第八章文件操作,第九章打印,第十章異常處理,第十一章數據庫編程,第十二章動態鏈接庫,第十三章ActiveX控件,第十四章多媒體技術,第十五章多進程與多綫程編程,第十六章網絡通信編程,第十七章項目開發實例—學生管理信息係統。
書中列舉瞭大量精心編製的實例,實例在配套的光盤中,所有實例都已通過調試。
《Visual C++編程與項目開發》可供大專院校師生、從事IT業的工程技術人員及所有編程愛好者使用。既適用於初學Visual C++的讀者,也適用於已有過一些編程經驗和項目開發經驗的讀者。
數字時代的數據治理與安全實踐：麵嚮未來的信息管理藍圖 前言：數據洪流中的燈塔 我們正處於一個被數據驅動的時代。從物聯網設備的實時反饋到全球金融市場的復雜算法，數據以驚人的速度和體量滲透並重塑著社會運作的方方麵麵。然而，數據的爆炸性增長也帶來瞭前所未有的挑戰：如何確保數據的質量、閤規性、安全性和可訪問性？僅僅擁有數據已不足以構成競爭優勢，有效、負責任地管理數據，纔是企業和政府機構在未來立足的關鍵。 本書《數字時代的數據治理與安全實踐：麵嚮未來的信息管理藍圖》，並非關注特定編程語言或軟件工具的實現細節，而是將視角提升至戰略、流程與組織層麵，深入剖析如何在復雜多變的技術與法規環境下，構建一個全麵、穩健、可持續的數據管理體係。我們旨在為信息技術專傢、數據管理人員、閤規官以及高層決策者提供一套清晰的行動框架，以駕馭數據的全部潛力，同時規避潛在的風險。 第一部分：數據治理的戰略基石 數據治理不再是IT部門的附屬工作，而是驅動業務價值的核心戰略職能。本部分將從宏觀視角齣發，為讀者構建紮實的治理理念。 第一章：理解數據治理的本質與價值重塑 本章首先界定數據治理與傳統數據管理的區彆，強調治理是關於“誰可以對數據做什麼，在什麼情況下，基於何種標準”。我們將探討數據資産化思維，分析缺乏有效治理可能導緻的業務停滯、決策失誤與聲譽損害。內容涵蓋建立數據治理組織結構（如數據理事會、數據所有者、數據管傢）的原則，並詳細闡述如何通過清晰的數據標準和定義（如主數據管理MDM的先行作用），統一全組織對關鍵業務實體的認知。 第二章：構建適應性數據政策與閤規框架 在GDPR、CCPA、中國《數據安全法》等法規日益收緊的背景下，閤規性是數據治理的生命綫。本章聚焦於政策的製定與落地。我們不僅會梳理全球主要的數據保護法規的核心要求，更重要的是，深入講解如何將這些外部約束轉化為內部可執行的、具有可追溯性的數據處理政策。重點討論數據生命周期中的閤規檢查點，包括數據采集的透明度、使用的限製性授權機製以及銷毀或歸檔的自動化流程。 第三章：數據質量管理的閉環流程 低質量數據是所有數字化轉型項目的“隱形殺手”。本章著重於從“被動修正”轉嚮“主動預防”的數據質量管理體係。我們將介紹數據質量維度（準確性、完整性、一緻性、時效性、有效性）的量化指標定義。內容包括如何利用數據分析技術進行質量基綫評估，設計數據質量規則引擎，以及建立數據質量異常的即時上報與責任追溯機製。最終目標是建立一個持續改進的數據質量反饋循環。 第二部分：數據安全與隱私保護的深度防禦 數據治理的落地，很大程度上依賴於強大的安全保障體係。本部分將深入技術與流程的交叉點，探討如何實現“安全內建”而非“安全附加”。 第四章：數據風險評估與威脅建模 有效的安全防禦始於對風險的全麵認知。本章指導讀者如何係統地識彆和評估數據資産麵臨的威脅。內容包括基於資産價值、威脅發生的可能性和影響程度的風險矩陣構建方法。我們將詳細闡述數據泄露的常見嚮量（如供應鏈風險、內部人員威脅），並介紹如何運用威脅建模（Threat Modeling）工具和技術，在係統設計初期就識彆潛在的安全漏洞，而非依賴事後補救。 第五章：加密技術與訪問控製的精細化應用 數據安全的核心在於控製訪問權限和保護數據本身。本章聚焦於現代加密技術在不同場景下的應用。內容涵蓋靜態數據加密（At Rest）、傳輸中數據加密（In Transit）的最佳實踐，並深入探討零信任架構（Zero Trust Architecture）中基於身份和上下文的動態訪問控製機製。特彆關注對敏感數據（PII/PHI）的分類標記（Data Tagging）如何驅動自動化的加密策略和訪問策略的實施。 第六章：隱私增強技術（PETs）的前沿探索 隨著數據共享需求的增加，如何在不暴露原始敏感數據的前提下進行分析，成為關鍵挑戰。本章將係統介紹一係列隱私增強技術（PETs）。內容包括同態加密（Homomorphic Encryption）的基本原理與應用場景，差分隱私（Differential Privacy）在統計發布中的實施準則，以及聯邦學習（Federated Learning）在保護訓練數據源頭隱私方麵的潛力與限製。本章旨在為實踐者提供將隱私保護技術融入業務流程的路綫圖。 第三部分：技術實施與數據生命周期管理 數據治理與安全策略必須通過高效的技術平颱得以實現和持續監控。本部分關注實施層麵的關鍵技術能力。 第七章：元數據管理：連接數據與知識的橋梁 元數據是理解數據上下文、實現治理和閤規的基石。本章強調建立一個統一、權威的元數據知識庫（Data Catalog）。內容覆蓋技術元數據（Schema、數據流）、業務元數據（定義、所有者）和操作元數據（質量分數、審計日誌）的集成。我們將討論如何利用自動化工具發現、映射和更新元數據，確保數據目錄能夠實時反映組織的復雜數據景觀，極大地提高數據發現效率和信任度。 第八章：數據血緣追蹤與審計的自動化 監管要求和內部審計都需要清晰的數據流嚮證明。本章詳細闡述數據血緣（Data Lineage）的構建技術，從數據源頭到最終報告的完整路徑追蹤。內容包括使用數據集成工具的日誌分析、代碼解析等方法來自動生成血緣圖譜。血緣追蹤不僅用於閤規性證明，更是故障排除和影響分析（Impact Analysis）的必備工具。 第九章：可持續的數據生命周期管理（DLM） 數據隨著時間推移，其價值和風險屬性會發生變化。本章探討如何設計一個高效的DLM策略。從采集、存儲、使用、歸檔到最終銷毀的各個階段，應匹配不同的安全和治理等級。我們將討論分層存儲策略（如熱數據、溫數據、冷數據）的經濟效益，以及如何利用策略驅動的自動化工具，確保“過期”或“不再閤規”的數據能夠被安全、閤規地處置。 結語：邁嚮數據驅動的韌性組織 本書提供的不僅是一套工具和技術，更是一種麵嚮未來的組織思維範式。有效的數據治理與安全實踐，是構建企業韌性、實現長期創新的先決條件。它要求技術與業務的深度融閤，持續的文化變革，以及對數據責任的鄭重承諾。掌握本書所闡述的藍圖，組織將能夠更自信、更安全地駕馭數據這一21世紀最寶貴的戰略資産，確保在快速演變的環境中始終保持競爭優勢與道德高地。
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