第一次學數位行銷就上手-第二版|SEO x FB x IG x Pinterest x YouTube x LINE整合大作戰 (2版)
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微型創業者、店家、行銷、企劃、業務都要懂的數位行銷手法大公開!
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.LINE社群與BAND社團分進合擊
目錄
CHAPTER 1 市場的分析與企劃
CHAPTER 2 官網搜尋行銷
CHAPTER 3 Google 我的商家在地化行銷
CHAPTER 4 YouTube 影音行銷
CHAPTER 5 Facebook 粉絲專頁行銷
CHAPTER 6 Instagram 與 Pinterest 視覺行銷
CHAPTER 7 LINE 官方帳號行銷
CHAPTER 8 LINE 與 BAND 社群會員行銷
CHAPTER 9 電子書行銷
CHAPTER 10 佈局進軍元宇宙 (PDF電子書,請線上下載)
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第一次學工程數學就上手(1)─微積分與微分方程式 (4版)
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【簡介】
◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時,會把題目的標準解題流程(SOP)記在頭腦裡,
依此標準解題流程(SOP)解給學生看,可是並不是每個學生
看完老師教的標準解題流程(SOP)後,就能記住此標準解題流程(SOP)。
本書是將每個題型的標準解題流程(SOP)寫下來,
學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內,
就可以把該題目解答出來。
等學生學會了後,此SOP就可以丟掉了。
【目錄】
第一篇 微積分
第一章 微分
1.1 微分的定義
1.2 微分的方法
第二章 積分
2.1 積分的定義
2.2 積分的方法
第二篇 微分方程式
第一章 基本觀念
第二章 一階常微分方程式
2.1 變數分離法
2.2 正合微分方程式
2.3 積分因子
2.4 一階齊次微分方程式
2.5 含一次式之非齊次微分方程式
2.6 一階線性微分方程式
2.7 白努力方程式
第三章 常係數微分方程式
3.1 二階常係數微分方程式的齊次解
3.2 二階常係數非齊次線性方程式
3.3 二階常係數非齊次線性方程式的特例
3.4 參數變換法
3.5 含初值的二階常係數微分方程式
3.6 高階微分方程式
3.7 微分運算子D
3.8 常係數線性微分方程組
3.9 電路學的應用
第四章 其他類型微分方程式
4.1 Euler-Cauchy微分方程式
4.2 Clairaut方程式的求法
4.3 微分方程式無x項或無y項
4.4 冪級數法
附錄 證明用參數變換法求特解(求yp)
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第一次學工程數學就上手(2)─拉氏轉換與傅立葉 (5版)
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◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時,會把題目的標準解題流程(SOP)記在頭腦裡,依此標準解題流程(SOP)解給學生看,可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程(SOP)後,就能記住此標準解題流程(SOP)。
本書是將每個題型的標準解題流程(SOP)寫下來,學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內,就可以把該題目解答出來。等學生學會後,此SOP就可以丟掉了。
【目錄】
第三篇 拉普拉斯轉換
第一章 拉普拉斯轉換
1.1 拉氏轉換的定義
1.2 線性性質
1.3 第一移位性質:s軸的移位
1.4 微分的拉氏轉換
1.5 積分的拉氏轉換
1.6 拉氏轉換的微分
1.7 拉氏轉換的積分(或除以t的拉氏轉換)
第二章 反拉氏轉換
2.1 反拉氏轉換
2.2 分母是二次式的反拉氏轉換
2.3 用部分分式法解反拉氏轉換
2.4 旋捲—求二函數相乘的反拉氏轉換
第三章 其他類型的拉氏轉換
3.1 t軸之移位(第二移位性質)
3.2 週期函數的拉氏轉換
3.3 利用拉氏轉換法來解線性常係數微分方程式
3.4 拉氏轉換在電路學的應用
3.5 拉氏轉換在積分上的應用
第四篇 傅立葉級數與轉換
第1章 傅立葉級數與轉換
1.1 週期函數
1.2 週期為2π的傅立葉級數
1.3 偶函數與奇函數的傅立葉級數
1.4 任意週期函數之傅立葉級數
1.5 半週期展開
1.6 複數傅立葉級數
1.7 傅立葉積分
1.8 傅立葉餘弦與正弦轉換
1.9 離散傅立葉轉換
1.10 快速傅立葉轉換
附錄
附錄一
附錄二
附錄三
附錄四
附錄五
附錄六
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第一次學工程數學就上手(3)─線性代數 (3版)
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◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時,會把題目的標準解題流程(SOP)記在頭腦裡,
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學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內,
就可以把該題目解答出來。
等學生學會了後,此SOP就可以丟掉了。
【目錄】
第五篇 線性代數
第1章 線性方程式
1.1 線性方程組
1.2 求線性方程組的解
1.3 線性齊次方程組
第2章 矩陣
2.1 矩陣的基礎
2.2 列階梯形矩陣
2.3 反矩陣
2.4 LU-分解
2.5 矩陣與線性方程組
第3章 行列式
3.1 行列式性質
3.2 行列式降階
3.3 反矩陣
3.4 克拉莫法則
第4章 向量與向量空間
4.1 向量的基本觀念
4.2 向量空間
4.3 子空間
4.4 列空間
4.5 線性組合
第5章 維度與基底
5.1 線性相依與線性獨立
5.2 維度與基底
5.3 矩陣的零空間
5.4 Gram-Schmitdt正交過程
5.5 QR分解
5.6 最小平方解
第6章 線性映射
6.1 線性映射基礎
6.2 線性映射的像與核
6.3 線性算子的矩陣表示
6.4 基底變換
第7章 特徵值與特徵向量
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