《冲榜！——苹果应用商店优化（ASO）实战》以当今倍受国内外关注的苹果应用商店优化（ASO）和苹果搜索广告（ASM）为主题，全面系统地介绍苹果应用商店推广（ASO）的思路和方法，从基础的元数据优化、转化率优化、榜单优化，再到人工干预的优化方法，跟他特别介绍了越来越重要的苹果搜索广告的优化。本书介绍了大量的ASO实践技巧。在以论述方法原理的同时，通过案例强化操作实践性；在以解决应用商店推广时遇到的各种问题，通过实例使得从业人员快速有效的掌握专业知识，并且带给大家更多解决问题的思路。《冲榜！——苹果应用商店优化（ASO）实战》可作为从事App运营和推广的人员实用工具书，也可以作为学习App运营推广方面的培训教材。

简介：『2025.11.27.』『未签约』『悬疑』『偏恐怖』2036年 8.29日，一款末日游戏开启，六位玩家将经历惊心动魄的四个月冒险，不过没有那么容易，有烧脑的离奇死亡事件，恐怖的夜晚，还有意想不到关卡。［朱志鑫x金绾皖］“金绾皖，你听好了”“我要我们…”“都活着出去。”“朱志鑫…等我们出去”“我要你补偿我。”

“我一直是一个很别扭的人，小时候喜欢去讨好别人，长大后被别人疏远。渐渐的，我习惯了孤独。不，倒不如说是被孤独习惯了。我一直有一个习惯，那就是不吃苹果。要问为什么的话，大概是苹果里酸涩中带着香甜的味道让我不敢着迷。”

“我一直是一个很别扭的人，小时候喜欢去讨好别人，长大后被别人疏远。渐渐的，我习惯了孤独。不，倒不如说是被孤独习惯了。我一直有一个习惯，那就是不吃苹果。要问为什么的话，大概是苹果里酸涩中带着香甜的味道让我不敢着迷。”

本书在简要阐述智能优化方法相关理论的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本原理与算法主要要素等基本内容。同时，介绍蚁群智能优化方法在旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题的应用示例，详细阐述蚁群智能优化方法在具体应用中的的基本设计方法以及算法性能改善的有效途径。 本书适合作为从事智能优化方法及其应用研究的相关科技工作者、专业技术人员的参考书，也可作为计算机学科、控制科学等专业研究生和高年级本科生学习蚁群智能优化方法的指导用书。

本书以Matlab语言为工具，介绍了优化设计的相关理论基础，并以实用、多角度的工程实例为对象，通过编程实现其求解及优化目的。主要内容包括：优化设计基本模型及图形表示，线性规划，一维搜索方法，无约束优化问题，有约束优化问题，多目标函数优化问题的经典算法，Matlab优化工具箱函数及应用，优化算法工程应用实例等内容。

《OptiStruct及HyperStudy优化与工程应用》是在2019版HyperWorks软件基础上编写的OptiStruct和HyperStudy优化教程。全书首先深入讲解了拓扑优化、自由尺寸优化、形貌优化、尺寸优化、形状优化、自由形状优化、增材制造优化、复合材料优化，以及等效静态载荷法、热、疲劳及非线性优化等OptiStruct优化技术，然后详细介绍了HyperStudy相关的各种优化技术。本书对软件功能与应用的介绍非常全面，并包含大量的实用案例，读者只需要这一本书就可以解决OptiStruct和HyperStudy这两款软件的绝大部分应用问题。《OptiStruct及HyperStudy优化与工程应用》是学习HyperWorks优化技术的必备手册，可作为从事机械、汽车、航空航天、船舶、电子等行业的工程技术人员的自学或参考用书，也可作为理工科院校相关专业师生的教学用书。

创意解读苏东坡！将苏东坡的人生经历与智慧研发成99个日常App，迭代身心！ “人生如逆旅，我亦是行人。”人生是一场当下的实验，所有悲喜得失都是只此一次的鲜活经历，做不了事先的准备，也无法在事后修补。在这一点上，苏东坡与当代人没有什么不同。而神奇的是，他却生发出一种源源不断的生命力，将只此一次的人生不断更新、迭代，随时、随地、随境、随缘、随遇、随物，达到了“智者乐水”的境界。 本书将苏东坡的人生经历与智慧研发成99个日常App，以现代思维解读苏轼，当苏东坡的精神与经历，变成可学习、可操作的App选项，希望可以让当代人能从自身困境出发，汲取苏东坡的前年精神水源。

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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中进一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必备指南。