物流系统规划与运作 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

本教材共分11章，第1章介绍物流系统规划与运作的基本概念和流程；第2章介绍物流系统资料收集与数据分析方法和物流系统运作中的相关技术等；第3章介绍物流系统战略规划与运作的基本概念、框架体系、环境分析以及管理流程等；第4章介绍物流系统网络规划与运作的基本概念、影响因素、功能分类和评价方法等；第5章介绍物流仓储规划与运作的基本理论、规划与运作流程、运作管理和绩效评估等；第6章介绍物流运输系统运作的构成要素、规划原则、运作管理、运输路线优化、运输绩效评估等；第7章介绍物流配送规划和运作的基本理论、配送中心选址理论、内部布局、运作管理、需求计划、成本优化等；第8章介绍物流信息系统规划与运作的基本理论、常用技术、需求分析和运营维护等；第9章介绍物流园区规划与运作的基本理论、选址和规模规划、信息平台规划、运作模式分析等；第10章介绍物流系统规划与运作评价的步骤和内容、结果与改进、评价指标体系的构建、评价方法的选择等；第11章介绍虚拟仿真实验的内容，主要包括粮食物流网络现状评估、粮食物流仓储选址、粮食物流中心设施设备仿真和粮食物流运输路径选择仿真等方面。

暂无相关目录，正在全力查找中！

暂无相关内容，正在全力查找中

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：物流系统规划与运作在线阅读

在线听书地址：物流系统规划与运作在线收听

在线购买地址：物流系统规划与运作在线购买

暂无原文赏析，正在全力查找中！

书籍介绍

本教材共分11章，第1章介绍物流系统规划与运作的基本概念和流程；第2章介绍物流系统资料收集与数据分析方法和物流系统运作中的相关技术等；第3章介绍物流系统战略规划与运作的基本概念、框架体系、环境分析以及管理流程等；第4章介绍物流系统网络规划与运作的基本概念、影响因素、功能分类和评价方法等；第5章介绍物流仓储规划与运作的基本理论、规划与运作流程、运作管理和绩效评估等；第6章介绍物流运输系统运作的构成要素、规划原则、运作管理、运输路线优化、运输绩效评估等；第7章介绍物流配送规划和运作的基本理论、配送中心选址理论、内部布局、运作管理、需求计划、成本优化等；第8章介绍物流信息系统规划与运作的基本理论、常用技术、需求分析和运营维护等；第9章介绍物流园区规划与运作的基本理论、选址和规模规划、信息平台规划、运作模式分析等；第10章介绍物流系统规划与运作评价的步骤和内容、结果与改进、评价指标体系的构建、评价方法的选择等；第11章介绍虚拟仿真实验的内容，主要包括粮食物流网络现状评估、粮食物流仓储选址、粮食物流中心设施设备仿真和粮食物流运输路径选择仿真等方面。

• 作者：刘西光 发布时间：2010-09-10 19:08:44

  很详尽，很实用。

• 作者：Michelle 发布时间：2019-04-25 16:34:27

  内容已经看了，逻辑还是比较清晰的，很有帮助 备考时间不多了 要加油啊！

• 作者：Koneko||TT 发布时间：2008-02-04 16:41:08

  旅行实用书籍，随身携带

• 作者：cloriszling 发布时间：2016-04-24 08:15:27

  我只看了四分之一，还是快速翻阅，实在看不下去。太琼瑶了，故事情节似曾相识，老掉牙的故事还在用三四十年前的套路讲，现在已经是2016年了，琼瑶式的爱情已经过时了。浪费时间。

• 作者：到时间下班了 发布时间：2016-12-08 09:03:59

  我爱罗真的太可爱啦！又温柔又暖，而且对鸣人太真爱(ﾉД`)鹿丸和手鞠晒得一手好恩爱( • ̀ω•́ )✧

• 作者：仪岩 发布时间：2011-06-15 15:53:21

  搞定这一块计划啦～～

• 大数据入门书籍——系统的了解大数据

  作者：向日葵的微笑 发布时间：2019-11-12 12:13:56

  五年前刚毕业的时候，听一个大佬的演讲，以后的技术趋势是“大物移云”，大佬本身也是大数据方面的大牛，当时崇拜大佬，让我对大数据产生了兴趣。后来工作是偏通信网络，工作了三年后，毅然辞职，投身大数据领域，学习了数据分析、机器学习方面的知识，有一定的基础，但是对大数据技术还是不太理解，总是听到同事们谈论hadoop、hive、redis等，感觉这些技术是一个作用，不懂这些技术在大数据实现方面的具体作用，想入门学习下。随后看到网上推荐厦门大学林子雨老师的公开课，网易云课堂上也有免费的课程，跟着林老师视频学习，可能只听懂了50%，听完课之后，又把书看完，终于对大数据技术入门了。我学习的目的，不是成为大数据工程师，而是作为项目经理，能够更好的和工程师交流，能够看懂和给出正确的项目方案。

  以下是读书笔记：

  1、宏观理解

  大数据、云计算和物联网三者之间息息相关、互相成全，物联网是大数据和云计算最大的应用场景，促使了它们技术的不断革新，大数据和云计算之间有很多概念重叠的地方，云计算相当于大数据的底层架构，大数据是云计算的应用实现。云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等计算机和网络计算发展融合的产物，有一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成的。

  2、hadoop生态系统

  

  

  能把以上两个图中各个软件的作用搞清楚，就基本上算是入门了。以前数据量还没如此高速扩充时，一般是使用Mysql作为数据库，使用刀片服务器（有钱的公司）作为存储载体，不能支持半结构化和非结构化的数据，并且刀片服务器造价昂贵，从实用和经济的角度出发，催生了hadoop分布式计算平台。hadoop的核心组件是HDFS和MapReduce，一个满足分布式文件存储，一个满足分布式计算需求，随着应用的需要和软件的发展，又有Hbase分布式数据库（Hbase可以使用本地文件系统，也可以使用HDFS），Hbase运行时，Zookeeper提供稳定的协同服务（维护集群中机器的服务状态、“三级寻址”找到所需数据）。软件使用过程中遇到的问题，才会刺激软件的完善和发展，先要理解hadoop使用中的问题，才能更好的明白生态系统是如何形成的。hadoop 1.0的问题——不断完善

  抽象层次低，需要手工编写大量代码 ——Pig解决，允许用户编写简单的脚本实现复杂的数据分析

  开发者管理作业——Oozie

  MapReduce任务重复，效率低——Tez通过DAG作业提供程序运行的整体处理逻辑，去除工作流中多余的Map阶段。

  却饭高效的数据交换中介——Kafka 实现和其他Hadoop组件的数据交换

  MapReduce使用JobTrack负责作业调度和资源管理，问题：存在单点故障、任务过重、容易内存溢出、资源划分不合理，为了克服这些问题生成了YARN（资源管理、任务调度、任务监控），YARN的目标是为MapReduce、Tez、HBase、Storm、Spark、OpenMPI等提供统一的资源调度管理服务。

  3、Spark VS Hadoop

  Spark 基于内存计算的大数据并行计算架构

  hadoop表达能力有限，计算都有转化为Map和Reduce，不适合所有的情况。Spark不局限于Map和Reduce，还提供多种数据集操作

  Hadoop磁盘IO开销大，执行时从磁盘取，中间结果写入磁盘，IO开销大。Spark提供内存计算，中间结果直接放在内存

  Hadoop延迟高，Spark基于DAG

  Spark更适合迭代运算比较多的数据挖掘于机器学习运算。Spark提供实时交互编程反馈，可以方便验证、调整算法。

• 总之香芹在那里

  作者：kkil 发布时间：2022-12-30 03:17:04

  感觉《花束般的恋爱》是对真纪和干生的爱情故事和婚姻故事的展开。

  想了想最喜欢的情节是小雀和工作地方的老爷爷聊天。小雀说喜欢的人喜欢着另一个人，另一个人也是她喜欢的人。爷爷问，那你的喜欢要怎么办呢？小雀想了想说，我的喜欢，就在那里滚来滚去吧。

  然后很喜欢的是，干生推测出真纪只想做普通人之后变得很激动，警察先生说，然后却遇上了失踪的老公。干生肩膀颤抖着哭起来。

  喜欢司对小松鼠的描述。

  喜欢小雀说，我曾经是一个魔法骗子少女，过去也算有名，说不定也能为票房贡献一下。

  喜欢那封观众来信。我想，艺术和文学真是很能摧毁人的东西，当发现自己没有天分，人就会害怕“踏入自己过于憧憬的世界”，会因自己的愚笨而感到绝望。大部分的人，还是只能成为“侍奉美的巨人的人”吧。重点是找到自己的位置。我打鼓也很烂，可是打鼓令人多开心啊。

  最后，别忘了香芹在那里。

  *突然想到香芹是在暗喻他们四个吧。要看到香芹！