管理经济学

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出版者:高等教育出版社
作者:郁义鸿
出品人:
页数:307
译者:
出版时间:2006-9
价格:33.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040200829
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《高等学校经济管理类基础课程教材•管理经济学:企业经营决策的经济分析》从企业决策者所面临的各种问题和挑战出发,构建了一个真正面向企业经营决策的系统思维框架。这一新的分析框架以企业长期可持续盈利能力为目标,通过对相关影响因素的全面分析,对企业经营决策中的各种主要策略展开系统讨论。内容包括:市场供需均衡分析、需求弹性与市场需求的估计、运营成本与盈亏平衡分析、竞争垄断与市场势力、基于客户价值的定价策略、价格竞争与价格共谋、产品差异化与价值创新、产能竞争与市场进入,以及信息不对称市场的决策问题等。《高等学校经济管理类基础课程教材•管理经济学:企业经营决策的经济分析》强调培养管理者的经济学直觉,强调借助于理性思维的穿透力透视实践中的经营决策问题,因此运用大量最新案例帮助读者把握这一重要的系统思维框架。书末还附有五个大案例以供教学小组讨论之用。教师可从高等教育出版社获得所有思考练习和案例的参考答案及课堂教学演示文件。

好的,这是一份针对一本名为《管理经济学》的图书所撰写的,内容详尽且不包含原书内容的图书简介。 --- 《深度学习:从原理到应用的全景解析》 本书亮点聚焦: 突破性进展: 深入剖析近年来深度学习在计算机视觉、自然语言处理和强化学习领域的最新架构与优化策略。 理论与实践并重: 结合最新的数学基础、算法细节与真实世界数据集的实战案例,构建完整的知识体系。 面向未来: 探讨可解释性AI(XAI)、联邦学习和量子计算对深度学习范式的潜在冲击。 --- 第一部分:深度学习的基石与演化 本书并非对现有入门教材的重复,而是致力于为具备一定编程和微积分基础的研究人员、工程师和高级学生提供一个高密度、高阶的学习路径。我们从根本上解构了人工神经网络(ANN)的数学结构,并着重探讨了现代深度学习模型超越传统机器学习范式的核心原因。 第一章:数学基础的再审视与现代优化器 本章从变分法和凸优化理论的视角重新审视了损失函数的构建。我们详细分析了随机梯度下降(SGD)的局限性,并引入了自适应学习率方法的精细化设计。重点剖析了AdamW、RAdam等优化器中权重衰减(Weight Decay)的解耦处理机制,及其对模型泛化能力的影响。对于二阶优化方法(如L-BFGS在特定场景的应用)与一阶方法的融合趋势,我们提供了详尽的对比分析,而非简单地罗列公式。 第二章:卷积网络的深度剖析与拓扑创新 我们绕开基础的LeNet、AlexNet的简单介绍,直接聚焦于现代视觉骨干网络的拓扑效率。深入讲解了ResNet中残差连接的“信息高速公路”机制,以及DenseNet中特征重用的梯度流优化。核心内容包括对注意力机制的解耦——从通道注意力(如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net)到空间注意力(如CBAM)的演进路径。此外,本部分对高效能网络架构(如MobileNetV3的硬件感知设计、Vision Transformer (ViT) 的Patch Embedding策略)进行了深入的结构解构和性能瓶颈分析。 第三章:循环网络与序列建模的局限性超越 本章不再停留于基础的LSTM和GRU,而是将重点放在注意力机制如何彻底改变了序列建模。我们详细推导了Transformer架构中“自注意力”(Self-Attention)的计算复杂性及其硬件实现优化。特别关注了稀疏注意力机制(如Reformer, Longformer)如何解决长序列依赖问题,以及循环状态空间模型(SSM),特别是Mamba架构,如何通过线性复杂度的方式挑战自注意力机制的主导地位,并讨论其在长文本、高频时间序列数据上的潜力。 第二部分:前沿应用与模型工程化 这一部分将理论模型与大规模工程实践相结合,关注如何构建和部署具有实际生产价值的深度学习系统。 第四章:生成模型的结构革命与对抗学习 本章系统梳理了生成对抗网络(GANs)的稳定化技术,包括WGAN-GP和Spectral Normalization的应用。随后,我们将重点转向扩散模型(Diffusion Models)。从前向过程的马尔可夫链构建,到反向采样的去噪网络设计(U-Net的变体),再到条件生成(Classifier-Free Guidance)的实现细节,提供了详尽的理论支撑和代码层面的解析。我们还探讨了其在神经渲染和三维重建中的新兴应用。 第五章:大规模预训练模型的内部工作机制 这是本书的核心章节之一。我们不仅介绍BERT和GPT系列的通用结构,更关注Scaling Law(缩放法则)的实践意义,以及指令微调(Instruction Tuning)和人类反馈强化学习(RLHF)对模型行为的塑造过程。深入分析了量化技术(如QLoRA, GPTQ)如何实现大型模型的有效部署,以及MoE(Mixture of Experts)架构在提升训练效率和模型容量方面的工程权衡。 第六章:强化学习:从经典算法到复杂决策 本部分侧重于深度强化学习(DRL)在处理高维状态空间时的范式转换。我们对比了Actor-Critic方法(如A2C, SAC)与基于价值的方法(如DQN的Rainbow变体)的收敛特性。特别强调了离线强化学习(Offline RL),探讨了如何在缺乏与环境实时交互的情况下,安全有效地利用历史数据进行策略改进,这对于工业控制和机器人学至关重要。 第三部分:深度学习的伦理、效率与未来趋势 本书的收官部分着眼于深度学习的“黑箱”问题及其未来发展方向。 第七章:可解释性、鲁棒性与模型安全 我们超越了基础的梯度可视化,深入探讨了归因方法的理论基础,如集成梯度(Integrated Gradients)和注意力权重分析的局限性。重点讲解了对抗性攻击(如FGSM、PGD)的生成原理,并系统介绍了对抗性训练作为提升模型鲁棒性的核心策略。此外,本章还讨论了差分隐私(Differential Privacy)在模型训练阶段的应用,以平衡数据利用与隐私保护。 第八章:迈向高效与分布式学习的新范式 本章聚焦于解决当前深度学习计算成本高昂的问题。详细介绍了联邦学习中不同聚合算法(如FedAvg, FedProx)的通信效率与收敛速度的权衡。对于神经架构搜索(NAS),我们分析了基于梯度的搜索方法(如DARTS)的内在不稳定性和如何通过更稳定的代理任务(如性能预测)来指导架构发现。 --- 目标读者: 具备扎实的数学基础(线性代数、概率论、优化理论)和编程经验(Python/PyTorch/TensorFlow),致力于在AI领域进行前沿研究或高阶系统开发的技术人员。 本书承诺: 本书旨在提供一个深度、广度兼备的认知框架,帮助读者从“如何使用库”升级到“如何设计下一代模型”。我们不满足于停留在表面的概念解释,而是力求揭示驱动这些复杂系统的底层驱动力。

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读后感

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我必须得说,这本书的翻译质量极高,这是很多引进的专业书籍难以企及的。文字流畅自然,专业术语的本土化处理得非常到位,既保留了原著的严谨性,又完全避免了那种晦涩难懂的“翻译腔”。比如对“边际效用递减”这种概念的解释,翻译者巧妙地运用了生活中的例子,使得原本需要反复琢磨的定义,一读就懂,而且印象深刻。这一点对于我这种习惯于快速阅读并吸收信息的读者来说,简直是太重要了。我曾经尝试去啃一些原版的经济学著作,结果往往因为语言障碍而效率低下,但读这本书时,我几乎完全沉浸在内容本身,没有被语言的隔阂所打断。这种顺畅的阅读体验,间接促使我能够更深入地去思考作者提出的每一个论点,去验证那些复杂的理论框架。可以说,优秀的译文是架设在读者与原著思想之间的一座坚固且美观的桥梁,这本书无疑是搭建得非常成功。

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说实话,我是一个对理论性书籍有点望而却步的人,总担心自己跟不上作者的思路,读到一半就束之高阁。但这本著作的叙事方式,实在是太妙了。它不像那种枯燥的学术论文集,更像是一系列精彩的案例分析串联起来的故事。作者似乎深谙如何引导读者的好奇心,总是在关键节点设置悬念或提出尖锐的问题,让人迫不及待想翻到下一页寻找答案。比如它对“囚徒困境”的阐述,通过几个简短而又极具代表性的商业博弈场景,就把纳什均衡的概念讲得透彻无比。我记得当时看到关于定价策略的那一节,作者引用了历史上几个著名的价格战案例,详细分析了每一方在信息不完全的情况下做出的理性选择,那种紧张感和博弈的智慧,读起来比看悬疑小说还过瘾。而且,书中的图表设计也非常精良,不是那种为了画图而画图,每一个坐标轴的变动,每一个曲线的拐折,都对应着现实世界中某种力量的平衡或失衡,让抽象的概念瞬间具象化。对于非专业读者来说,这本书提供了绝佳的“入门跳板”,让你在享受阅读乐趣的同时,不知不觉中掌握了扎实的经济学思维框架。

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这本书的深度和广度是毋庸置疑的,但最让我惊喜的是它对“非理性”行为的探讨。传统的经济学模型往往假设人是完全理性的“经济人”,但现实世界中,情绪、认知偏差、从众心理对决策的影响是巨大且不可忽视的。这本书没有回避这一点,而是将其纳入分析体系,探讨了行为经济学的一些核心观点是如何修正传统理论的不足。它用生动的语言描述了“损失厌恶”如何驱使投资者做出非最优的卖出或持有决策,以及“锚定效应”在商业谈判中是如何被利用的。这极大地拓宽了我对“理性”的理解,让我意识到,很多时候,看似错误的商业决策,从当事人的心理状态和有限信息来看,也许是最“合理”的选择。这种对人性复杂面的捕捉,让整本书的分析不再是冷冰冰的数字游戏,而是充满了人情味和社会洞察力。读完这部分,我开始反思自己生活中在做重大消费决策时,是否也被这些非理性因素所左右,这种自我审视带来的收获,远超出了单纯的学习知识本身。

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这本书,拿到手的时候,就被它厚实的封面和严谨的排版吸引了。我本来就对宏观经济学的那些大道理有点摸不着头脑,总觉得那些模型离日常生活太远。可这本书,它就像一位耐心的老师,没有一上来就抛出那些复杂的数学公式,而是从我们身边最常见的商业决策入手,比如一个公司是该扩大生产线还是应该缩减规模,面对竞争对手的降价策略,我们应该如何应对。它用非常清晰的逻辑,把这些商业难题拆解开来,让我们明白每一个选择背后的成本和收益,那种“原来如此”的感觉,真的让人欲罢不能。特别是关于市场结构的那几章,作者对完全竞争、垄断竞争、寡头垄断的剖析,简直是教科书级别的生动。读完之后,再去观察新闻里报道的企业并购案或者行业动态,突然就有了另一层理解,不再是人云亦云,而是能从经济学的基本原理上去审视整个局势,这对我日常工作中的一些判断力提升,帮助是实实在在的。这本书的价值,在于它把高深的理论“接地气”了,让经济学不再是象牙塔里的学问,而是我们手中解决实际问题的有力工具。

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对于那些渴望将理论应用于实践的商业人士来说,这本书的实操价值是显而易见的。它不仅仅是在描述“是什么”,更是在指导“该怎么做”。书中对于成本分析、风险评估以及最优资源配置的讲解,都有着极强的可操作性。例如,在讨论企业的投资决策时,作者提供了一套清晰的决策树模型和敏感性分析步骤,这些都是可以在实际项目评估中直接套用的工具。我特别欣赏作者的务实态度,他没有过度美化理论的完美性,而是直面现实世界中的不确定性,教导读者如何在信息不全和资源有限的条件下,做出“足够好”的决策,而不是追求那个在理论上完美但现实中无法达到的最优解。这种实事求是的态度,让这本书的指导意义大大提升。它不是一本让你去考研的教辅材料,而更像是一位顶尖的商业顾问,在你迷茫时,为你指明一条清晰、经过逻辑论证的路径。阅读结束时,我感觉自己像是完成了一次高强度的思维训练,对未来应对商业挑战充满了信心。

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教授到底是教授咯

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教材,教材

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教授到底是教授咯

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