本书是根据江苏省专转本考试大纲而编写的高等数学教材。全书内容上严格按照大纲规定的考点及要求进行全面阐述，对每个概念及考点进行详细解析。结合相应考点，给出大量的例题对考点进行理解、变换及综合，深入细致剖析题目背后的知识点。同时，对于每章配有大量的练习题及一套全真模拟题，目的是供学生边学边练，便于学生们为准备专转本考试打下一个扎实的基础。 本书内容包括：第1章函数极限与连续，第2章一元函数微分学，第3章一元函数积分学，第4章多元函数微积分学，第5章无穷积数，第6章常微分方法，第7章行列式与矩阵，第8章向量组与限性方程组。

随着对口升学考试招生范围和规模的扩大，学生的报考人数增多，所需复习备考的资料书也猛增，河南文化库课文化研究院进行了深入调研，形成了这部由董国良主编的《安徽省对口升学考试复习教材·数学》。本书依据《中等职业学校数学课程标准》及山西对口升学数学考试大纲编写，知识点覆盖全面，例题典型，讲解详细易懂，适合对口升学的学生使用。本书由集合与逻辑。不等式、函数等内容组成，注重基本知识、基本技能和基本思想方法的讲解，实用性强，没有政治性问题，是一本不可多得的对口升学考试复习资料。

本书的作者集中了各层面高中学校的数学特级教师、学科带头人、骨干教师和一线优秀教师，内容为总结他们多年一线教学的经验。主要内容为在 创智课堂 理念的引领和关注数学核心素养的基础上，将《上海市中小学数学课程标准》以及高考考纲的基本要求有机结合，在共同研讨和精选习题的基础上，形成了一套高效的高中数学学科教学训练体系，主要结构有知识梳理、讲练平台、基础训练、能力提高和归纳小结五个部分。本书涉及的高中数学内容全面，整体结构合理，适合于各级学校作为教学参考资料。

本书是根据江苏省专转本考试大纲而编写的高等数学教材。全书内容上严格按照大纲规定的考点及要求进行全面阐述，对每个概念及考点进行详细解析。结合相应考点，给出大量的例题对考点进行理解、变换及综合，深入细致剖析题目背后的知识点。同时，对于每章配有大量的练习题及一套全真模拟题，目的是供学生边学边练，便于学生们为准备专转本考试打下一个扎实的基础。 本书内容包括：第1章函数极限与连续，第2章一元函数微分学，第3章一元函数积分学，第4章多元函数微积分学，第5章无穷积数，第6章常微分方法，第7章行列式与矩阵，第8章向量组与限性方程组。

%26nbsp;%26nbsp;本书共分9章, 各章内容由浅入深, 详细介绍了相关的概念和知识点, 配合适量的典型例题, 以辅助考生对重点知识点的理解及掌握。本书在每章的最后配以适量的习题供考

随着对口升学考试招生范围和规模的扩大，学生的报考人数增多，所需复习备考的资料书也猛增，河南文化库课文化研究院进行了深入调研，形成了这部由董国良主编的《安徽省对口升学考试复习教材·数学》。本书依据《中等职业学校数学课程标准》及山西对口升学数学考试大纲编写，知识点覆盖全面，例题典型，讲解详细易懂，适合对口升学的学生使用。本书由集合与逻辑。不等式、函数等内容组成，注重基本知识、基本技能和基本思想方法的讲解，实用性强，没有政治性问题，是一本不可多得的对口升学考试复习资料。

本书以理论与现代应用相结合的方式介绍了初等数论的基本概念和方法，内容括整除、同余、二次剩余、原根以及整数的的讨论和计算。此外，书中附有60多位对数论有贡献的数学家的传略。本书内容丰富，趣味性强，条理清晰，既可以作为高等院校计算机及相关业的数论教材，也可以作为对数论和密码学感兴趣的读者的初级读物。

《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

第3卷详细介绍了当今TCP/IP程序员和网络管理员 须非常熟悉的四个基本主题： TCP的扩展、Hyper文本传输协议、网络新闻传输协议和UNIX域协议。与前两卷一样，本书介绍了4.4BSD-Lite网络代码中的示例和实现细节。

本书是国外数据结构与算法分析方面的教材，使用越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。本书把算法分析与的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细讲解心构造程序的方法。

如果想从期权交易中获取稳定收益，你须有系统性、有自律性，而且具备业知识。每一个业交易者明白，这需要一个过程。本书将指导你一步步走完这个过程。 对冲基金经理丹尼斯·陈和*期权讲师马克·塞巴斯蒂安为期权交易引入了完整且实用的“险业务”框架，该框架是在大型金融机构中有效运用的交易技巧基础上构建的。 两位作者指出了获得期权交易长期成功的关键，并展示了主要基于卖出期权的核心策略。他们应用实际案例来引导读者走进期权，提供“作手册”来解决日常交易中碰到的问题。他们还分享了自己丰富的交易经验，讲述了持仓原则、波动率风险管理、现金流管理等重要课题。 像“一人险公司”那样交易期权 为什么TOMIC模型非常适合个人交易者 掌握高收益期权交易的五大要素 基于市场选择、方向、时机、波动率和定来更好地

本书以一种流行的方式介绍了从计算机组织和设计到更细节层次的内容，涵盖了数字逻辑设计的主要内容，展示了使用VHDL和Verilog这两种主要硬件描述语言设计MIPS处理器的技术细节，并通过MIPS微处理器的设计强化数字逻辑的概念。本书的典型色是将数字逻辑和计算机体系结构融合，教学内容反映了当前数字电路设计的主流方法，并突出计算机体系结构的工程点，书中的大量示例及题也可以加强读者对基本概念和技术的理解和记忆。

《统计学品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》向读者展示了可视化金融数据的基本概念，共有7章内容，涉及R软件、线性时间序列分析、资产波动率的不同计算方法、波动率模型在金融中的实际应用、高频金融数据的处理、用于风险管理的量化方法等.贯通全书，作者是通过R图形以可视化的形式把讨论主题展现给读者，并以两个详细案例展示了金融中统计学的应用。 《统计学品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》是高年级本科生或研究生段学时间序列和商务统计学的秀教材，对于希望进一步加强对金融数据和当今金融市场理解的研究人员以及商业、金融和经济领域的从业者。

本书先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理段，这一分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。通过主要的机器学算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。 本书对上一版内容进行了全面拓展和更新，涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-learn等的新改进。此外，还介绍了深度学（借助在Theano和Tensorflow平台上运行的Keras库）、漂亮的可视化（使用Seaborn和 ggplot）和Web署（使用bottle）等新内容。 本书行文过程以数据科学项目为主体，辅以整洁的代码和简化的示例，能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。

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《计算理论导引（原书第3版）》由计算理论领域的MichaelSipser所撰写。他以独的视角，系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。作者以清新的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘泥于某些低层次的细节。在证明之前，均有“证明思路”，帮助读者理解数学形式下蕴涵的概念。本书可作为计算机业高年级本科生和研究生的教材，也可作为教师和研究人员的参考书。

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本书括了这位管理[0学0][令页]域[z1u1i]重要人物的30多篇演讲。了解德鲁克作[0品0]的[纟巠]理人不仅能在这里发现很多熟悉的[1主1]题：自我管理的值、自由和责任以及组织对绩效和成果的关注等，还能发现德鲁克一些先前从未以书[mian]形式出现过的、[z1u1i]为[1宝1]贵的真[0知0]灼见。这些内容充分展现了德鲁克的智慧、风趣、深邃的思想以及[1越]的预见力，给读者“[mian]对[mian]感受[0大0]师风采”的体验。

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在遍及各地的工厂中，丰田一直在探索更高的制造工艺，提升产品研发的水准，异的流程。它缔造了一个令世人称奇的商业话：在格战中挫败群雄，稳步擒获市场份额，所获利润远远高于其他汽车厂商，赢得了全商界领袖的赞颂。 杰弗瑞·莱克教授对丰田的研究已逾20载，从未有人像他那样能够如此近距离地接触丰田在日本和美国的高管与普通员工，他遍访丰田工厂，得以铸成里程碑般的鸿篇巨制。《丰田模式》揭示了这个闻名的汽车厂商“益制造”体系背后的14项根本性的管理原则。你将了解到丰田如何通过以下工具为实施益制造的技巧创造出一个理想的氛围： 培育支持持续和学的氛围 使顾客满意（同时浪费） 从开始便证质量 从内提拔领导人而不是从外招聘管理者 让所有员工成长为解决问题的家 与供应商和合

本书由主要从事儿童数学认知方面研究的 外 的教育心理学家、原博士生导师张梅玲教授亲自撰写，旨在提升2—6岁孩子的空间思维、逻辑思维、发散思维、数形转化思维四种思维，以及分类能力、比较能力、推理能力、计数能力、解决问题能力、创新能力六大能力。 本书可以让家长解锁日常互动玩法，帮助孩子在进行简单好玩的思维游戏的同时，获得思维、能力的双升级。 期待每个家长能从阅读本书开始，和孩子一起成长，不用再担心孩子的学习能力。