这是一个*好的时代，这是一个*坏的时代。随着数字技术的发展变化，传统制造业实现数字化转型，并催生了分享经济、平台经济、零工经济等经济形态。进入数字经济时代，新的生产关系如何如何改变我们的社会，又是如何改变每个个体。我们越来越关注到一些青年人不断进入新经济领域，并将数字经济不断融入我们的生活。被困在数字经济系统里面的除了外卖小哥，还有已经被裹挟进入信息洪流的我们自己
当前Python语言非常流行，主要因为它强大的编程功能，可被无偿使用，而且在网上提供了很多免费的程序包。计量经济模型虽然在中国的研究已较为深入，但基于Python语言的计量经济模型的建立和分析还极少。本书着力在阐明计量经济学理论和时间序列模型的前提下，以Python语言为工具对热点问题进行实证建模分析。本书的内容安排吸收了国内外有关计量经济学和时间序列分析教材的特点，在章节的安排上遵循由浅入深、由简到繁的原则，对计量经济学和时间序列基础理论进行了较为详细的介绍，增加了一些的时间序列模型内容，同时附加了一些Python语言时间序列运算的概念。由于本书软件的计算结果都是以Python语言为后台的，结果是可以信赖的。
数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据之魅、小数据之巅，揭示了数据的局面在变化、逻辑在更新、未来在演进。重新审视我们的时代，小数据，尽管仍笼罩在迷雾中，但其已经开始在我们脑海中浮现出整体的轮廓。
我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。 通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。布莱恩·克里斯汀、汤姆·格里菲思著万慧、胡小锐译的《算法之美(精)》告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管
本书是运筹学经典著作 Operations Research: An Introduction的英文影印版。该书英文版自中国人民大学出版社引进出版以来，受到国内读者的广泛关注和好评，被许多高校选为 运筹学 双语课程或全英语课程的参考书。 哈姆迪??塔哈撰写的《运筹学基础》自初版以来，经过多次修订与扩充，现已推出第10版。第10版的主要特色在于：（1）重视运筹学基本知识的讲解，但对高深问题也作了较深入的分析，以满足不同读者的需要。（2）突出实用性。各章通过实践问题的求解导出运筹问题的数学模型，这既凸显出该运筹问题的实际背景，也便于读者学习建模。（3）增加了运筹学中重要理论与应用的重大事件介绍。（4）计算方法与软件相结合。全书使用教学辅助软件TORA、软件包Excel及AMPL等，读者可以利用这些软件工具对所学的模型和计算方法进行计算和检验。
本书共十章，分为四篇。篇技术融合，讲透各技术名词的相关概念，拨开云雾看本质；第二篇场景变革，讲述在新基建 数字经济的场景下，企业如何转型，如何从传统基建到新基建，如何发挥工业互联网的力量；第三篇模式创新，讲述新秩序背后的各种新定律，并通过实例分析总结失败经验，找到获得成功的新道路；第四篇生态重塑，通过实例分析了华为、阿里、西门子等关键企业，以及多个投资机构，解读5G时代产业变革与投资机会，并对智能革命的未来 6G进行展望。
我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在 或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。 通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何 有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机科
本书研究经济变量联系的计量模型 新发展与实践，讲论的技术方法涉及类似宏观经济变量的随机变量的非线性关系、具体投资或生产函数等。本书提供实证研究示例。本书也仔细讨论估计、经验和模型评价的问题，讨论的模型类型包括数模型、神经网络和投影跟踪的非参数模型，也特别关注光滑区间转移模型。
