《程序员羊皮卷》荣登北京图书大厦IT图书排行榜第一名

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全国大学巡讲的时候我讲过千人场,面对1000多双眼睛分享自己的职场经验。之后有朋友问我:“Leo这么多人听,你紧张吗?我的回答是:不紧张,但是很有压力。如果在台上讲一分钟废话就浪费了1000多个1分钟,我赔不起。所以每次讲座我都会认真准备。

新书《程序员羊皮卷》的上市,坦率地说我很紧张。有如下原因:

1、本来是不经意的作品,后来投入了极大的精力,从面让本书负载了太我期望。具体我会在《羊皮卷揭秘》系列分享;

2、写好之后海选了一下书商,最终选中北京博文视点。我对博文也有些承诺,在书的网络宣传和线下宣传方面。

3、博文视点在本书前期制作和后期推广上花了大力气。为了能在博文视点上海Open Party之前、赶在SD大会之前上市,总经理加班帮我终审、策划编辑争取了所有能争取到的资源。

基于以上三点,虽然介绍图书的节目做了(地址:http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2009/1015/1480822.shtml),也做了线下的签售,但是从发书到现在一直我都很紧张——怕销量达不到预期。如果真的没有达到预期销量,不要说在博文视点出第二本(已交稿)没可能再说,以后Leo就不要出来混了,太丢人!太丢人!

这时,好消息来了!

今天,《程序员羊皮卷》上市不足1个月即荣登北京图书大厦IT图书排行榜第一名。

登上销量榜第一,我算是对出版公司电子工业出版社北京博文视点有个交待,对朋友们给我的支持有个交待,对自己有个交待,压力总算小些。同时,本人会继续努力,今年的SD大会上会有《程序员羊皮卷》的签售展位。到时候您一定要来啊!

注:北京图书大厦IT图书排行榜结合来自北京出版发行物流中心、北京市新华书店连锁有限公司、北京图书大厦、王府井书店、中关村图书大厦的销售数据,真实反映图书的线下销售情况。

地址:http://www.xhsd.com.cn/books/views.asp?PLUCODE=712109526

第一存照:

程序员羊皮卷百度百科

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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