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。

本书为“计算机组成与结构”“计算机组成原理”等相关课程的实验指导用书，基于华为公司的鲲鹏处理器技术而设计，采用华为云作为实验环境，通过C语言及汇编语言编写程序驱动鲲鹏处理器运行，以此探索鲲鹏硬件特性，进而理解计算机硬件的工作原理。 本书的基本设计思路是“用软件的方法讲硬件的故事”，通过编程去分析硬件的宏观架构与细微特性。全书内容分为12章，并附4个附录，内容涉及开发环境介绍、C语言与鲲鹏汇编语言混合编程、基于鲲鹏硬件特性的C程序优化和汇编程序优化、鲲鹏处理器的增强型SIMD运算，以及鲲鹏处理器的异常处理、中断、Cache特性，同时，本书还介绍了鲲鹏处理器的性能分析工具、并行计算，以及X86汇编代码向鲲鹏架构的迁移。 本书读者应具备C语言编程的基本技能，了解或正在学习计算机硬件的基本知识。本书可作为高校计算机硬件相关课程的实验指导书，也可作为鲲鹏处理器学习者的参考书。

本书用通俗易懂的语言介绍云原生理论基础，用丰富的实际案例还原云原生测试场景，是一本专注于讲述云原生测试的实战图书。本书共 9 章，第 1 章至第 3 章主要介绍云原生基础，包括云原生的概念和相关测试挑战，Docker 的核心能力和测试场景，Kubernetes 的集群搭建、常用对象和定制化开发等内容；第 4 章至第 6 章主要介绍云原生测试场景，包括在 Kubernetes 中实施混沌工程、性能测试、稳定性测试，使用 Prometheus搭建监控系统等内容；第 7 章至第 9 章主要介绍云原生与其他领域的结合，包括边缘计算、CI/CD 和大数据技术与 Kubernetes 结合的测试场景及对应的测试方案。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

《软件利润流（英文限量版）》主要介绍软件利润流、利润流画布及其应用。在分别阐述软件解决方案、利润流、系统思考和展望未来之后，聚焦于利润流画布，进入深水区，探讨利润流画布的应用，阐述如何运用画布来设计和演化利润流，比如开发新的解决方案、软件集成到硬件、分拆/剥离以及对软件生命周期进行管理。 如果要为智能设备开发软件，如果要做创新，如果要量化价值，如果要拉新或者促活，如果要打赢价格战，如果处于草创期不确定定价策略，如果想要持续创造利润，或许可以从《软件利润流（英文限量版）》中找到答案。

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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