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本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用，包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容，全书内容较为完整，章节结构比较合理，基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。本书针对供应链人才培养的知识需求，结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用，详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理，可以培养学生的数据思维和数据应用能力。

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AI写作可以写得又快又好，给内容创作者带来了全新的写作体验，也颠覆了传统的写作方式。本书从7个维度，系统介绍了AI写作的各种技巧，AI写作四步法，RRBE提示词模型，以及AI在各个领域的应用，实操性强，看完就能运用。 本书会带你进入AI写作的世界，从基础知识到高级技巧，掌握AI写作的关键技术，成为AI写作高手。

工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业“智”造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。

本书由科大讯飞高级系统架构师撰写，结合大量源码与图示，通俗易懂；自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程通信机制、同步机制、锁机制、原子计数器、线程安全容器、线程池的实现原理与应用技巧。全书共12章，分为三篇。基础篇（第1～5章），从Linux的线程基础讲起，重点从JDK、JVM、Linux多个维度讲解Java线程的设计、通信与同步机制，如内存一致性、内存屏障、多线程间数据通信、并发控制等核心知识，从而在实际开发中提高程序的性能和稳定性。进阶篇（第6～9章），从CPU的架构讲起，重点讲解锁算法（MCS、CLH、AQS）、Java锁机制、原子计数器、线程并发容器、线程池的设计原理与实现，以期让读者掌握Java线程的进阶知识，不仅能开发出高性能的程序，而且遇到问题可以举一反三，找到最佳方案。应用篇（第10～11章），详细讲解Java线程的常见模型与使用技巧。以电商真实场景为例，从面临的挑战、基于Java多线程的实现方案与优化等角度层层递进，让读者感受真实的Java线程“威力”。 最后，总结多线程编程的常见问题与使用技巧。

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的入门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。

当前，数字化、网络化、智能化成为经济社会的发展趋势，在此背景下，数据资源化、数据资产化、数据要素化更加凸显。本书从数据资产管理的共性问题和面向领域的数据资产管理两个维度展开，较为系统全面地介绍了数据资产管理的基础理论、方法和应用。 本书可作为高等院校相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为从事大数据分析的相关技术人员、管理人员的参考书，还可作为相关专业资格考试、研究生入学考试的参考书。

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