統包工程利潤的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

專案導向企業管理(二)工程企業經營管理實務教戰手冊

為了解決統包工程利潤的問題，作者易力行 這樣論述：

　　工程產業是國家建設的火車頭，是社會民生進步不可或缺的重要環節，工程企業的進步與工程品質的完美要求是每一個文明社會進步的表徵。筆者過去曾任公職持續參與國家建設與社會重大工程，更有幸參與過數家上市公司之經營管理，故不揣淺陋，希望藉此書可以豐富學術界於實務之不足，亦可以提供同業精益求精之參考。工程與管理均屬於應用科學，我們所有的論述均基於發揮科學精神實事求是，在過去成功與失敗的經驗中尋找更好的經營管理思維、策略、制度、方法與技術工具，庶可為後人繼續發揚光大、做奠基石。 共同推薦 　　永豐餘投資控股總經理、永豐餘建設開發董事長 蔡維力 　　中鼎集團智能事業群執行長、新鼎系統

股份有限公司董事長、萬鼎工程服務股份有限公司董事長 吳國安 好評推薦 　　國立臺灣大學土木工程學系 教授兼系主任 謝尚賢 　　作者無私分享經營管理工程企業的寶貴知識與經驗，涵蓋理念與價值、策略與責任、組織與流程、方法與工具、紀律與效率、創新與永續等面向，是全面且完整的難得分享。  

矽谷資深演算法大師：帶你學深度學習推薦系統(附8頁彩頁)

為了解決統包工程利潤的問題，作者王喆 這樣論述：

　　推薦系統對電商的重要性好比大樓的地基，在既有的商品品項上創造更大的利潤一直是演算法工程師深度挖掘的目標。深度學習早就跳出CV和NLP的範疇，進而分析購買行為。本書不但深入介紹了DNN，更將序列資料中最重要的Embedding包含進來，進而介紹各大巨頭的推薦系統，包括了特徵工程、注意力機制等，也說明了Youtube、Facebook、阿里巴巴等推薦系統的原理介紹，全書還使用了Spark MLlib來分析幾個案例，讓平凡百姓也能一窺矽谷等級實作的精彩內容。   　　✤ 本書讀者群 　　本書的目標讀者可分為兩種： 　　一種是網際網路企業相關方向，特別是推薦、廣告、搜尋領域的從業者。希望這些同

行能夠透過學習本書熟悉深度學習推薦系統的發展脈絡，釐清每個關鍵模型和技術的細節，進而在工作中應用甚至改進這些技術點。另一種是有一定機器學習基礎，希望進入推薦系統領域的同好、在校學生。本書儘量用平實的語言，從細節出發，介紹推薦系統技術的相關原理和應用方法，幫助讀者從零開始建置前端、實用的推薦系統知識系統。   本書特色   　　本書希望討論的是推薦系統相關的「經典的」或「前端的」技術內容。其中注重討論的是深度學習在推薦系統業界的應用。需要明確的是，本書不是一本機器學習或深度學習的入門書，雖然書中會穿插機器學習基礎知識的介紹，但絕大多數內容建立在讀者有一定的機器學習基礎上；本書也不是一本純理論書籍

，而是一本從工程師的實際經驗角度出發，介紹深度學習在推薦系統領域的應用方法，以及推薦系統相關的業界前端知識的技術書。