本書是作者在發(fā)表于科學(xué)網(wǎng)博客上的科普文章和在北京大學(xué)通用人工智能實(shí)驗(yàn)班和中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所舉辦的講座基礎(chǔ)上撰寫的。本書面向剛剛走上學(xué)術(shù)發(fā)展道路的科研新手和有志于此的年輕人，從金庸的武俠小說(shuō)入手，暢談學(xué)術(shù)成長(zhǎng)道路，總結(jié)科研規(guī)律。本書分上、中、下三篇。上篇為縱篇，以金庸小說(shuō)中的“天射神倚”為主線，建立金庸小說(shuō)的武學(xué)體系架構(gòu)，梳理武學(xué)發(fā)展史；中篇為橫篇，分析金庸小說(shuō)典型人物的武功發(fā)展脈絡(luò)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)；下篇為外篇，主要論述個(gè)體選擇對(duì)于武學(xué)發(fā)展的影響。本書**的特點(diǎn)是為金庸小說(shuō)架設(shè)了底層邏輯主線

麥克斯韋方程組以一種近乎完美的方式統(tǒng)一了電和磁，并預(yù)言光就是一種電磁波，這是物理學(xué)家在統(tǒng)一之路上的巨大進(jìn)步。很多人都知道麥克斯韋方程組，知道它極盡優(yōu)美，但是能看懂這組方程的人卻不多，因?yàn)樗�需要用到微積分，并不像許多方程那樣簡(jiǎn)單直觀。因此，《什么是麥克斯韋方程組》會(huì)依然延續(xù)「長(zhǎng)尾科普系列」的風(fēng)格，繼續(xù)用通俗的語(yǔ)言和縝密的邏輯將麥克斯韋方程組的前前后后都講清楚，讓不懂微積分的中小學(xué)生也能輕松讀懂這組偉大的方程。全書行文流暢，語(yǔ)言生動(dòng)，圖文并茂，可讀性強(qiáng)。是一部不可多得的原創(chuàng)科普佳作。強(qiáng)烈推薦給對(duì)世界

本書在全面介紹Python語(yǔ)言中基本數(shù)據(jù)類型、組合數(shù)據(jù)類型、程序控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)及模塊化編程、文件與數(shù)據(jù)處理、文本分詞與詞云可視化、繪圖及數(shù)據(jù)可視化等知識(shí)的基礎(chǔ)上，著重介紹基于Python語(yǔ)言的編程方法和第三方庫(kù)工具解決醫(yī)學(xué)實(shí)踐中的問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)多個(gè)綜合案例進(jìn)行案例描述、問(wèn)題分析、編程實(shí)現(xiàn)、代碼解析，展現(xiàn)解決問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)過(guò)程和基本原理。全書共分3部分：第1部分（第1～5章）為語(yǔ)言篇，著重介紹Python語(yǔ)言的基本語(yǔ)法，包括Python語(yǔ)言的數(shù)據(jù)類型和語(yǔ)法元素；第2部分（第6～8章）為數(shù)據(jù)處理篇，著重

這本書打破了長(zhǎng)久以來(lái)認(rèn)為創(chuàng)作者就該苦心孤詣、慘淡經(jīng)營(yíng)的迷思，為創(chuàng)作者提供了找到同行、加入圈子的方式。想要有人找，關(guān)鍵是要找得到；與其無(wú)效社交，不如善用網(wǎng)絡(luò)。 《秀出你的工作》給出了10條展示自己的法則，比如：要重視過(guò)程，而非結(jié)果；每天分享一點(diǎn)新知；保持初學(xué)者心態(tài)；敞開(kāi)懷抱接受不同的可能。去聯(lián)結(jié)，去講授，去分享。如此，你的光芒會(huì)被看見(jiàn)，你也會(huì)在不斷反思與精進(jìn)中，變得愈發(fā)耀眼。

本書以學(xué)位論文寫作為主題，以問(wèn)題為中心。首先，從問(wèn)題入手，介紹學(xué)位論文選題與標(biāo)題設(shè)計(jì)；其次，介紹文獻(xiàn)檢索、管理以及文獻(xiàn)述評(píng)與開(kāi)題報(bào)告撰寫；再次，介紹問(wèn)卷調(diào)查、比較研究等常用研究方法；從次，介紹學(xué)位論文寫作、檢閱與規(guī)范以及實(shí)證論文如何寫；最后，指出要圍繞問(wèn)題提出命題，通過(guò)論證命題來(lái)回答問(wèn)題。本書邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、語(yǔ)言平實(shí)、文風(fēng)輕松、操作性強(qiáng)。無(wú)論你是本科生、研究生還是從事論文寫作教學(xué)的大學(xué)教師，本書都將為你提供實(shí)用而有益的幫助。

地磁場(chǎng)是矢量場(chǎng)，單純進(jìn)行總量測(cè)量難以獲取全面的磁信息。地磁矢量測(cè)量能有效克服總量測(cè)量的不足，在地磁導(dǎo)航、磁目標(biāo)探測(cè)、磁異測(cè)量、數(shù)字化地球建設(shè)等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。《捷聯(lián)式地磁矢量測(cè)量技術(shù)》在提出捷聯(lián)式地磁矢量測(cè)量系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)捷聯(lián)式地磁矢量系統(tǒng)誤差機(jī)理、三軸磁傳感器校正、慣導(dǎo)與磁傳感器坐標(biāo)系非對(duì)準(zhǔn)誤差校正、慣導(dǎo)干擾分量補(bǔ)償、系統(tǒng)測(cè)試與應(yīng)用等問(wèn)題進(jìn)行研究，建立了一套捷聯(lián)式地磁矢量測(cè)量系統(tǒng)。

本書的編寫遵循數(shù)學(xué)建模的基本原理，精選了一些典型數(shù)學(xué)模型案例，注重講解基本建模的框架和方法。全書包括了9章2個(gè)附錄，主要涉及了數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)建�；�本概述、初等建模、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、統(tǒng)計(jì)描述與分析、微分方程、差分方程、圖與網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽及專家講評(píng)等基礎(chǔ)模塊，文后附加了MatLab、Python軟件入門知識(shí)和使用簡(jiǎn)介。全書主要體現(xiàn)了以下特點(diǎn)：1）以案例教學(xué)的形式，介紹數(shù)學(xué)建模的內(nèi)容、方法和步驟，提升學(xué)生數(shù)學(xué)素質(zhì)和能力；2）以“問(wèn)題-建模-求解”為主線，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)語(yǔ)言的表述和數(shù)學(xué)模型的符號(hào)表

《知識(shí)圖譜：方法、工具與案例》介紹可供信息提供者構(gòu)建和維護(hù)知識(shí)圖譜的方法和工具，包括實(shí)施知識(shí)圖譜，手動(dòng)、半自動(dòng)、自動(dòng)構(gòu)建驗(yàn)證語(yǔ)義標(biāo)記，并將語(yǔ)義標(biāo)記集成到知識(shí)圖譜；還介紹用于半自動(dòng)和自動(dòng)整理圖譜的基于生命周期的方法，可進(jìn)行評(píng)估、糾錯(cuò)，以及利用其他靜態(tài)和動(dòng)態(tài)資源來(lái)豐富知識(shí)圖譜。第1章定義知識(shí)圖譜，重點(diǎn)描述各種方法的影響，而非數(shù)學(xué)理論。第2章詳細(xì)闡述如何構(gòu)建、實(shí)現(xiàn)、維護(hù)和部署知識(shí)圖譜。第3章介紹在這些知識(shí)圖譜上構(gòu)建的相關(guān)應(yīng)用層，并解釋如何用推理來(lái)定義這些圖譜上的視圖，使其成為開(kāi)放的、面向服務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)

本書在闡述云計(jì)算和大數(shù)據(jù)關(guān)系的基礎(chǔ)上，介紹了云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的基本概念、技術(shù)及應(yīng)用。全書內(nèi)容分為三部分。第一部分為云計(jì)算理論與技術(shù)，第1~5章講述云計(jì)算的概念和原理，包括云計(jì)算的概論、基礎(chǔ)、機(jī)制、虛擬化和應(yīng)用。第二部分為大數(shù)據(jù)理論與技術(shù)，第6~9章講述大數(shù)據(jù)概述及基礎(chǔ)，包括大數(shù)據(jù)概念和發(fā)展背景、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)概述、分布式通信與協(xié)同、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；第10~15章講述大數(shù)據(jù)處理，包括分布式處理、HadoopMapReduce解析、Spark解析、流計(jì)算、集群資源管理與調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)。第三部分為綜合實(shí)踐，

如何進(jìn)行新媒體的入駐、正文的創(chuàng)作、運(yùn)營(yíng)的決策，以及數(shù)據(jù)分析？如何展開(kāi)新媒體的營(yíng)銷、平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)、粉絲的導(dǎo)流，以及用戶促活？《從零開(kāi)始學(xué)新媒體運(yùn)營(yíng)推廣（第3版）》分為“技能篇”和“平臺(tái)篇”，分別對(duì)新媒體運(yùn)營(yíng)進(jìn)行了深度揭秘，幫助廣大運(yùn)營(yíng)者從零開(kāi)始快速精通新媒體運(yùn)營(yíng)的技巧！技能篇主要介紹了精準(zhǔn)定位、標(biāo)題文案、內(nèi)容策劃、數(shù)據(jù)分析、漲粉引流等內(nèi)容，幫助讀者學(xué)會(huì)創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)視頻內(nèi)容的技能手法，力爭(zhēng)吸引更多人關(guān)注！平臺(tái)篇主要分析了抖音、快手、B站、視頻號(hào)、小紅書等平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)技巧，教大家抓住主流平臺(tái)的特色，爭(zhēng)取獲得更