精彩十年(4)——缔造神话

在过去的十年所著的50多本图书中,在市场中取得最好效果的还是要数2004~2005度出版的《网管员必读》系列,尽管不同时期不能完全按照销售数来衡量图书质量的。它创造了一个又一个IT图书销售奇迹,甚至可以说是缔造了一个个IT图书史上的神话,因为在当时的IT图书大环境下,能有重印的书都不是很多,而这套书的每一本都可以在每次3000册甚至4000册的重印之后3个月左右,甚至只有2个月就要再次重印。当然,随之而来的就是所获得的各种荣誉。

在《网管员必读》系列第一版中共8本图书,除《网管员必读——故障排除》这本不是我写的外,其余7本全是我一个人写的(第二版也一样)。这是当时第一套针对网管职前自学的系列丛书,包括了8个主题:网络基础、网络组建、网络应用、网络管理、网络安全、服务器与数据存储、超级网管经验谈、故障排除。这8本书中,前6本可以算是各属网络管理员所需掌握的知识和技能的一个领域,后面两本是属于综合经验介绍之类的图书。

这套书的最大特点就是理论与实践有机结合(就是在介绍相关功能配置之前,先把相关的基础理论知识经验形式进行讲解,然后结合前面的基础理论进行实践操作),读者通过这一套书就可以比较全面地学习到各方面的相关基础知识和配置、管理技能。这也是最大读者所反映的,而不像其他书那样要么全是理论,要么全是案例,要么就是基础理论与实际案例完全脱节。正因如此,这套丛书一上市就得到许多网管朋友的大力支持和高度肯定,毕竟是第一套系统性的网络管理类丛书。所以不仅每本首发货量比较大(一般都在3000册以上),而且每个月的销售量也比较大(基本上都在800册以上),所以每次重印,尽管相对现在的重印来说,重印量要多许多(基本上都是在3000册以上,有时达4000册,而现在一般都是2000册左右),但仍是基本上重印后三至四个月就要再次重印,超出了包括出版社在内所有人的原来预计。所以这套书最前面出的三本书,在两年左右的时间内就印刷了6次之多,总印数都在2万册以上。后面有三本由于销售周期比较短,一般只是一年左右,所以在总印数上较前三本少了两次,但也有1.5万册左右(注意,这都是在1年左右的时间内发货的)的销售数。这在计算机图书领域,特别是在计算机网络图书领域可以堪称奇迹。

有了销量自然就会有许多荣誉相伴。如这套书还以整套形式版权输出到了台湾;在北京的第十三届图书博览会中,该系列丛书获得了本次博览会上30本(套)输出版优秀图书奖中的唯一套(本)计算机图书,其他的均为经管、文学或其他类型的;该套丛书中的《网管员必读——超级网管经验谈》这本书还获得了图书发行协会等单位联合颁发的“全行业优秀畅销品种奖”。不仅如此,该套丛书在当时的电子工业出版社也算是业绩最好的系列丛书之一了,所以在2006年底,本套丛书获得了电子工业出版社颁发的“最佳品牌奖”证书,我个人也获得了电子工业出版社易飞思公司颁发的“最突出贡献奖”。至于像在华储网、互动出版网上所评选的读者最喜爱IT图书的将项,这套书都获得过。

正因为我们的这套书获得了空前的成功,所以自2005年后,几乎每个主要的IT图书出版社都出了一套,甚至几套网络管理方面的图书(粗略统计一下主要IT出版社出的网络管理方面的系列丛书就有7~8套之多)。但基本上没有哪套取得很好的成绩,可能是由于市场上同类同质书太多,读者群有限的原因。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰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)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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