脫下軍裝，要以退役軍人的身份走向社會(huì)擇業(yè)了。接下來(lái)的人生之路該怎么走？職業(yè)規(guī)劃、職場(chǎng)中的自我管理該如何做？初入職場(chǎng)，作為職場(chǎng)新人，又該如何讓職場(chǎng)禮儀助力我們?nèi)谌肼殘?chǎng)、避開(kāi)職場(chǎng)雷區(qū)，以良好的職業(yè)形象去謀求更好的發(fā)展機(jī)遇呢？“職業(yè)規(guī)劃”與“職場(chǎng)禮儀”這兩堂成長(zhǎng)必修課，既是一名退役軍人從職場(chǎng)新手蛻變成職場(chǎng)精英的勵(lì)志成長(zhǎng)經(jīng)歷，也是一名資深禮儀培訓(xùn)師的職場(chǎng)禮儀專業(yè)建議。這是一本適合退役軍人和職場(chǎng)新人閱讀的職場(chǎng)指南。

《車間逆調(diào)度理論及其智能算法》力圖以逆優(yōu)化理論為基礎(chǔ)，簡(jiǎn)單介紹逆優(yōu)化理論并總結(jié)逆優(yōu)化研究現(xiàn)狀，以及實(shí)際工業(yè)應(yīng)用實(shí)例，逆優(yōu)化、逆調(diào)度概念篇（第1-2章），從逆優(yōu)化、車間調(diào)度、逆調(diào)度的概念、發(fā)展及應(yīng)用領(lǐng)域等方面介紹問(wèn)題，同時(shí)分析逆優(yōu)化與逆調(diào)度的聯(lián)系，總結(jié)逆調(diào)度目前研究現(xiàn)狀。應(yīng)用篇（第3-5章），針對(duì)不同車間類型，主要圍繞單機(jī)車間逆調(diào)度、流水車間逆調(diào)度和作業(yè)車間逆調(diào)度問(wèn)題分別展開(kāi)研究，建立相關(guān)逆調(diào)度問(wèn)題模型，采用混合智能算法求解，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證其方法的有效性和優(yōu)越性。拓展篇（第6章）研究不確定環(huán)境下的車

本書專為寶媽打造，讓寶媽可通過(guò)打造自我IP和團(tuán)隊(duì)建設(shè)實(shí)現(xiàn)個(gè)人成長(zhǎng)，并得到可觀的副業(yè)變現(xiàn)。在口碑營(yíng)銷時(shí)代，大家購(gòu)買商品不再局限于通過(guò)廣告，更多是通過(guò)身邊的朋友推薦或者博主的體驗(yàn)來(lái)輔助消費(fèi)決策。親子教育社群運(yùn)營(yíng)這個(gè)行業(yè)也是在快速增長(zhǎng)的一個(gè)行業(yè)，寶媽們可以通過(guò)自我IP的打造和團(tuán)隊(duì)建設(shè)的方式進(jìn)行可觀的副業(yè)變現(xiàn)。本書從寶媽的內(nèi)在財(cái)富、個(gè)人IP、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、用戶和社群運(yùn)營(yíng)、社群銷售和種草、團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)這六個(gè)方面，逐步闡述寶媽出單變現(xiàn)的方法和路徑。并配合大量的實(shí)戰(zhàn)案例讓大家更易理解和操作。

本書第1版于2020年11月出版發(fā)行后大獲成功，Python及NetDevOps技術(shù)在國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)圈子里迅速走紅，國(guó)內(nèi)與NetDevOps相關(guān)的技術(shù)文章在網(wǎng)絡(luò)上如雨后春筍般大量涌現(xiàn)，行業(yè)里也出現(xiàn)了很多要求掌握NetDevOps技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)工程師職位，并且需求越來(lái)越多，NetDevOps是“下一代網(wǎng)絡(luò)工程師”必須掌握的技能已經(jīng)成為既定且不可逆的事實(shí)。以Python為主的NetDevOps技術(shù)知識(shí)更迭很快，第2版將在第1版的基礎(chǔ)上添加TextFSM詳解、Netmiko詳解、Nornir詳解、NETC

本書作為CDALEVELⅡ考試教材，打破傳統(tǒng)的知識(shí)整合模式，從EDIT（探索、診斷、指導(dǎo)和工具）數(shù)字化工作模型的角度進(jìn)行講解，在介紹知識(shí)概念的同時(shí)，還講解了在進(jìn)行商業(yè)策略數(shù)據(jù)分析時(shí)應(yīng)遵循的整體思維和思考方式，以達(dá)到業(yè)務(wù)宏觀分析與用戶微觀洞察相結(jié)合、使用科學(xué)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的教學(xué)目標(biāo)。本書分為5部分，分別講解EDIT模型、數(shù)據(jù)處理與可視化、根因分析、業(yè)務(wù)優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)模型管理。其中第一部分就是第1章的內(nèi)容，第二部分包含第2章和第3章，第三部分包含第4~8章，第四部分包含第9~11章，第

一次大自然的歷險(xiǎn)，面向所有人，而起點(diǎn)就是——家門口!這本獨(dú)一無(wú)二的書，通過(guò)一系列漂亮的插圖與照片，讓我們重新學(xué)會(huì)"看”，造物主的神奇就在每個(gè)人身邊......我們?cè)缇屯�了童年時(shí)在花園或森林漫步能收獲多少贊嘆與驚喜。然而，在我們周遭，豐富又多樣的生物正在熱熱鬧鬧地生活著。本書的作者選擇聚焦于這個(gè)被多數(shù)人所忽視、遺忘的生態(tài)系統(tǒng)，帶領(lǐng)我們踏上日常生活的探索之旅。不用遠(yuǎn)行，身邊就是奇跡。鳥(niǎo)類、哺乳類、昆蟲(chóng)、花、果與"雜草”聚集起來(lái)，喚醒了我們的感官。書中的每一頁(yè)都讓我們更加愛(ài)上這個(gè)神秘又親近的小小生態(tài)。

Web3.0從目前的發(fā)展階段、時(shí)間窗口和發(fā)展?jié)摿�角度�?lái)說(shuō)，都是很有可能成為下一個(gè)比肩互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)，這也是其吸引錯(cuò)過(guò)了互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)年輕人的地方。本書精煉而系統(tǒng)地呈現(xiàn)了Web3.0的全景與脈絡(luò)，包括廣受關(guān)注的區(qū)塊鏈、DeFi、元宇宙、NFT和DAO等，為你娓娓道來(lái)火爆全球的ChatGPT和AIGC的背后邏輯，把握下一個(gè)比肩互聯(lián)網(wǎng)的財(cái)富機(jī)會(huì)。

本書依據(jù)AltiumDesigner22版本編寫，同時(shí)兼容18/19/20/21版本，詳細(xì)介紹了利用AltiumDesigner22實(shí)現(xiàn)原理圖與PCB設(shè)計(jì)的方法和技巧。本書結(jié)合設(shè)計(jì)實(shí)例，配合大量的示意圖，以實(shí)用易懂的方式介紹印制電路板設(shè)計(jì)流程和電路綜合設(shè)計(jì)的方法。本書共23章，主要內(nèi)容包括：AltiumDesigner軟件概述及安裝,系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置及工程文件管理,元件集成庫(kù)設(shè)計(jì)與管理,原理圖設(shè)計(jì),PCB封裝庫(kù)設(shè)計(jì)與管理,PCB編輯界面及快捷鍵運(yùn)用,原理圖驗(yàn)證及輸出,PCB結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),布局設(shè)計(jì),基于華

本書以SPSS28.0為平臺(tái)，由淺入深地全面講解SPSS軟件的相關(guān)知識(shí)，通過(guò)圖文并茂的方式講解各項(xiàng)操作，講解深入淺出，實(shí)例引導(dǎo)，內(nèi)容翔實(shí)。全書分為三部分共11章，詳細(xì)介紹SPSS在社會(huì)科學(xué)調(diào)查、心理學(xué)、教育學(xué)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷、管理科學(xué)、房地產(chǎn)、生物學(xué)、環(huán)境保護(hù)、物流等領(lǐng)域的應(yīng)用，涉及了數(shù)據(jù)編輯與整理、基本統(tǒng)計(jì)分析、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、信度分析、生存分析、時(shí)間序列分析等綜合應(yīng)用案例。本書涉及面廣，

本書重點(diǎn)講述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)抽取技術(shù)成為一項(xiàng)重要學(xué)習(xí)和研究?jī)?nèi)容。本書采用理論和舉例相結(jié)合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)講解，并配套《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘建模工具》一書，便于理論和實(shí)踐相結(jié)合。書中內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析、關(guān)聯(lián)分析、分類模型、聚類模型、離群點(diǎn)分析等典型的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法。