《DK企业管理百科》内容简介：这是一本简单、直观、实用、有趣的管理学指南，助你成为卓有成效的管理者。管理是一种人类的本能，也是一项重要的社会活动。本书图文并茂，以通俗易懂的方式介绍了管理学的精髓。从组织管理、人员管理、沟通到自我管理，本书揭示了提高沟通能力、谈判能力、领导力和项目管理能力的有效方法和途径，教你一步步塑造科学的管理理念，成为卓越的管理者。

《DK创业经营百科》内容简介：这是一本简单、直观、实用、有趣的创业指南，一步步教你成功创建新企业。如何找到市场空白？如何筹集资金？如何启动和运营新企业？如何有效地推广产品或服务？如何实现可持续发展？从记录账目到树立品牌，从发现新市场到渡过危机，本书记录了让创业公司脱颖而出的成功秘诀。作为一本科学的创业指南，本书涵盖了整个创业过程的方方面面。精装全彩，图文并茂，配有简单直观的信息图，帮助你更好地放飞创业之梦，从创意走向成功。

本书的开篇从逆向管理的重要性说起，现代组织的复杂，对职场人的晋升提出了更大的挑战。再开始要知彼知己，力争做到百战不殆，而知彼是在前面，就是对上级的看懂有一套基于心理学的层次分解，再去确定自己的职业定位，上下级期望达成一致才是王道。其中要有意识的建立自己的权力基础，或者说是影响力。主动性的去开展社会性能力，到人际关系管理。扩大自己的影响范围。逆向管理不仅对上一手把握，还要努力扩大自己的实力，最后成为上级的左膀右臂

两位作者通过应用他们标志性的“卓越领导者的五种习惯行”框架，以权威的数据、高瞻远瞩的洞见、普通人实现卓越的案例，令人信服地论证了每一个人，都可以在不依赖职位或权威的情况下，提升个人领导力，克服变革的阻力和惰性，推进愿景目标的实现。作者用真实生活中普通人展现领导力，实现个人愿景组织目标的例子，为学习者树立了榜样，并提供了切实可行的领导力发展路径与工具。本书既是为那些有职务的人写的，如主管、经理、CEO等，也是为具有岗位角色赋予一定权力的普通人，如一线员工、行政人员、研究人员、顾问、项目负责人、工程

随着语音算法技术的不断发展与完善，如何进行工程落地成为语音商业应用中普遍面临的问题。工程落地不仅要考虑模型效果，还要考虑资源占用、模块联调且整个架构要具有可靠性、可扩展性和可维护性。本书围绕如何从零构建一个完整的语音识别系统，深入浅出地介绍了语音识别前端算法、语音识别算法及说话人日志算法原理；基于Kaldi的模型训练；语音识别工程落地和服务搭建。本书适合作为语音技术研究人员及对语音技术感兴趣的开发人员的参考用书。

自生命的诞生起，我们每个人都在用自己独特的方式适应环境，让自己得以“存在”。为了适应环境，所有人都会有意识或者无意识地使用某些心理防御机制，远离使我们痛苦的情绪，让我们得以继续过好我们的生活。贬低别人是一种防御，拒绝接受现实是一种防御，冷漠和回避也是一种防御……有些防御是我们可以意识到的，而绝大多数是在我们潜意识中的，而恰恰是这些没有被意识到的内容，塑造了我们的人格，形成了我们的人际关系模式。而大多数的情绪难题都是产生于有问题的防御和情感的结合。当我们无法处理内心的冲突与痛苦时，或者意识层面明明

KdV方程及其高阶方程是一类非常重要的浅水波方程,这类方程具有广泛的物理与应用背景.《高阶KdV方程组及其怪波解》介绍了这类方程的物理背景,并给出相应的孤立子解、怪波解.《高阶KdV方程组及其怪波解》着重研究几种重要类型的高阶KdV方程组在能量空间中的一些经典结果,其中包括适定性、长时间渐近性和稳定性结果.利用调和分析的现代理论和方法,《高阶KdV方程组及其怪波解》详细介绍了这类方程初值及初边值问题的低正则性结果.基于可积系统的Riemann-Hilbert方法,《高阶KdV方程组及其怪波解》同

《Flutter2开发实例精解》详细阐述了与Flutter2相关的基本解决方案，主要包括Dart编程语言、微件简介、布局和微件树、向应用程序中添加交互性和导航、基本的状态管理、异步编程、基于互联网的数据持久化和通信、基于流的高级状态管理、使用Flutter包、向应用程序中添加动画、使用Firebase、基于FirebaseMLKit的机器学习、发布移动应用程序、FlutterWeb和桌面应用程序等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院

《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Scikit-Learn开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用Scikit-Learn的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测系统（Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas），AI考勤管理系统（face-recognition+Matplotlib

主要内容●探索深度学习的**似然原理和统计学基础●发现能输出各种可能结果的概率模型●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性