本书以经济法为实证来论述规则之治这一法理学上重要的概念，尝试对规则如何通过运行实现法治进行详尽的探讨。经济法最典型、最集中地反映了规则之治，规则之治运行的方式也是经济法的核心体现。笔者思考规则之治适用背后的规律，将经济法作为研究规则之治的手段，对规则之治的要冒提出对应当下中国社会经济实践的创新观点。对此，经济法深刻展现了规则之治政策性及博弈性的内涵。规则之治的理念符合当下中国社会经济发展客观条件对通过规则治理自觉能动地实现良序善治的迫切要求，也顺应了实践中经济法治与生产关系之间错综复杂的交

本书以先秦儒家道德教育思想为对象,从孔子、孟子和荀子道德教育思想切入,在综合审视与比较分析中,全面揭示先秦儒家道德教育思想的形成背景、理论基础、内容体系、发展脉絡和历史地位,形成对先秦儒家道德教育思想的系统认识，进而深入挖掘其符合时代精神的道德教育理念、道德教育目标、道德教育内容、道德教育方法等元素，进行创造性转化、创新性发展,使之适应新时代道德教育发展要求，为新时代道德教育发展提供有益的参考和借鉴。

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

本书对2020-2025这6年考研英语（一）真题进行了逐词、逐句、逐段、逐篇、逐题的超精细讲解。详尽罗列了必考词汇、常考搭配、超纲词汇，帮助学生掌握考研词汇；层层剖析了每个句子的主干和各级修饰成分，图解精讲译文三位一体；正确项精解干扰项分析技巧点拨等深度解读，还原命题思路，破解命题套路，帮助学生更好地理解题目和掌握解题技巧；写作部分提供布局谋篇之法、写作素材，帮助考生增加写作储备。
本书赠送官方标准答题卡、真题音频、《解题技巧册》等，助力考生高效、全面备考。

软件测试作为软件开发生命周期中至关重要的一环，其重要性不言而喻。本书旨在为各层次的测试人员提供一个较全面的知识体系。本书共5章。第1章人行必读：职业发展路线，详细介绍软件测试初、中、高级工程师以及测试经理职业发展路线。第2章初人职场：初级工程师两步走，详细介绍如何融入团队以及如何有效执行任务。第3章小试牛刀：中级工程师四大法宝，详细介绍如何设计测试用例以及如何学习网络、数据库和Linux等知识，最后通过开源项目实战来练习这些技能。第4章锋芒毕露：高级工程师专项能力突破，详细介绍如何设计项目测试方

本书从心法到剑法，从思维到实战，从四大维度(爆款力、统筹力、打磨力、变现力)逐层深入，带你每天10分钟DeepSeek练习，轻松写出共情式内容，助力你在公域更轻松获客，在私域更高效转化。书中有案例、有模板、有技巧，实操性强，让你用时更少，效率更高，成绩更好，获取个人财富与影响力的提升。

本书构建源网荷储协同优化模型，核算新能源高渗透率电力系统的综合成本效能特征；考虑风电和光伏长期投建边界的不确定性，构建“双碳”目标约束下“风光+储”长期投建规划模型，从电能供给安全的角度出发，模拟测算短时间尺度内精细化运行与可靠性评估优化问题；基于灵活性调节储能资源新业态和各主体间交互特征的综合能源系统，构建“上层投建规划+下层运行优化”的双层规划模型，测算发现共享储能模式具有多主体收益、储能规模和风光资源利用率最大的优势。

本书内容包括模拟自然界中生物和动物的觅食行为、寻偶行为、交配行为、迁徙策略、狩猎策略等过程中蕴含的优化机制和群体智能行为, 原创的106种群智能优化算法。这些生物和动物有分布在广袤土地上蚂蚁、蜜蜂、萤火虫、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢虫等多种昆虫, 有浩瀚海洋中的麟虾、被囊群、水母、口孵鱼、海豚、鲸鱼等多种鱼类, 有茂密森林草原中的猴群、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、狮子、大象、大猩猩等, 有翱翔在空中的鸟类、鸽子、海鸥、乌燕鸥、大雁、雄鹰等, 有北冰洋的企鹅、北极熊等, 还有侵入人体极其微小的细菌、

本书通过30个应用机器学习模型和算法的实际案例, 为读者提供较为详细的实战方案, 以便进行深度学习。在编排方式上, 全书侧重对创新项目的过程进行介绍, 分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用, 并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习、快速掌握人工智能程序开发方法, 本书配套提供项目设计视频讲解、工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资源, 可供读者二次开发。

本书分为4篇, 共12章。第1篇 (第1、2章) 准备篇, 主要介绍Hadoop和Spark的基本概念, 以及如何快速搭建Hadoop和Spark的学习环境。第2篇 (第3-6章) 入门篇, 涵盖Hadoop的高级特性、Spark的基础知识与高级特性, 以及大数据安全。第3篇 (第7-10章) 进阶篇, 深入讲解数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及实时数据处理。第4篇 (第11、12章) 项目实战篇, 通过Hadoop和Spark实现一站式数据分析系统设计, 以及ChatGPT赋能