电子书现在下载,实体书下周开卖【人人都是产品经理】

本文介绍了电子版书籍的几种阅读方式,包括新浪文档的完整电子书、互动网上加密的免费试读版以及豆瓣提供的在线纯文本试读。文章还提到了电子版内容涵盖原书约20%,并详细列出了包含的章节。最后预告了纸质版书籍的发售信息。

电子版有如下几种阅读方式,大家自行选择:

新浪文档的电子书(包含了推荐序、自序、目录 等周边内容,共86页),但是有点大,约10M。我推荐这个,各个网站可用此做连载。

互动网(china-pub.com)上的免费试读,精简版,约3M,但是被互动加了密,无法复制文字和打印。

豆瓣试读页面,在线浏览无需下载,但是纯 文本,没有图片和文字格式,阅读体验较差。

然后开始解释,第一句:电子版是阉割的,我想大家都能理解吧,呵呵。在不伤害出版社、发行渠道、作者等利益的前提下,我想尽量把各种资料分享出来。这份资料,大约是全书20%的内容,具体说是6章中的第1章、第2章掐头去尾(全书的完整目录,可以看这里),分别是:

1.2.我们到底是不是产品经理

1.3.我真的想做,怎么入行(比博客上同名的两篇有较大改进)

2.2.需求采集的大生产运动

2.3.听用户的但不要照着做

2.4.活下来的永远是少数(对应三个主题:需求采集、需求分析、需求筛选)

最后一句:纸质版的书,20号开卖,china-pub首发,比我预计的迟了10来天,和大家说声抱歉。最近回答了很多人哪天开卖、哪里有卖的问题,这个我真的很无奈,控制不了销售渠道,我也只能被动的等消息。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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