China-Pub和Dearbook 谁的销售更厉害?

Oracle图书销售分析
通过对《深入浅出Oracle》一书在不同平台的销售数据分析,发现Dearbook与China-Pub在IT图书销售方面的能力相当,Dearbook甚至表现出更强的销售潜力。

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一直以来我都认为China-Pub上的图书销售(包括IT类和非IT类)是非常出色的,Dearbook应该很有限;而且我一直认为两者的差距应该很大。

可是前几天拿到了出版社的数据,让我改变了这个看法。
在两个多月的销售时间内,《深入浅出Oracle》一书在两个网站的销售数量居然差不多,China-Pub上销售了大约610本;Dearbook上大约销售了520本(这个数据可能包含当当上的销售)。

而当当进货要比China-Pub慢了很长时间,去掉时间差异,两者的销售数量应该相当。

那么也就是说,通过我的这本书看来,在Dangdang + Dearbook 之后,两者的IT图书销售能力相当。

列举一下9月份Dearbook的Oracle图书销售排行:
DearBook.200609.OracleBook.Top3

我们看到,Tom的新书占据首位,也就是说那本书的销量可能远远高于我的《深入浅出Oracle》,这说明Dearbook的IT图书销售能力是非常不错的,从长期看很有可能超过China-Pub。

Dearbook的推广工作也做得不错,本书出版时,Dearbook还制作了专题推广页面。


以前在Dearbook上也是有过一个购书帐号的,很久不用,看来现在应该是找回来的时候了。

-The End-

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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