Excel2002高级应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:王晓民编

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2003-1

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787111112198

丛书系列:

图书标签:

• Excel2002高级应用:数理统计
• Excel
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• 教程

计算机应用与软件工程前沿技术探索 书籍简介 本书旨在为广大学者、工程师以及对前沿技术充满热情的专业人士提供一份深入且全面的技术指南。我们聚焦于当前信息技术领域最具颠覆性和影响力的几个关键方向，力求构建一个连接理论基础与实际应用的高效桥梁。全书内容编排上，力求逻辑严密，层层递进，确保读者在掌握基础概念的同时，能够跟进最新的研究热点与产业实践。 第一部分：深度学习与神经网络架构的演进 本部分将系统性地探讨深度学习模型在复杂问题求解中的核心地位。我们不会停留在对经典卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的常规介绍，而是将重点放在其最新变体和优化策略上。 1.1 Transformer 模型的机制解析与应用扩展 我们将深入剖析 Attention 机制，特别是自注意力（Self-Attention）机制的数学原理和计算效率优化。详细介绍 Transformer 架构如何通过堆叠编码器和解码器层，实现对序列数据的并行化处理，彻底解决了传统 RNN 在长距离依赖建模上的瓶颈。内容涵盖 BERT、GPT 系列模型的预训练范式、微调策略，以及它们在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）中的前沿应用，例如上下文感知的摘要生成和多模态信息融合。 1.2 图神经网络（GNN）在非欧几里得数据上的突破 随着数据结构日益复杂，图结构数据（如社交网络、分子结构、知识图谱）的处理成为新的挑战。本章详细阐述图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等核心算法的构建逻辑。重点分析了如何通过谱域方法和空间域方法实现特征的有效聚合与传播。此外，本书还将讨论如何设计高效的 GNN 训练策略，以应对大规模图数据集的内存和计算限制。 1.3 生成对抗网络（GAN）的高级稳定性训练 GAN 因其生成高质量逼真数据的能力而备受关注。本章将超越基础的 Minimax 游戏框架，重点解析导致训练不稳定的核心因素，如模式崩溃（Mode Collapse）和梯度消失。我们将详细介绍 WGAN（Wasserstein GAN）、LSGAN（Least Squares GAN）以及 StyleGAN 等改进型架构，探讨它们如何通过引入新的损失函数或调制生成器的风格向量，显著提升生成样本的多样性和保真度。 第二部分：高性能计算与系统优化 本部分关注如何利用现代硬件架构的潜力，实现复杂算法的高效执行，是理论研究转化为工程实践的关键环节。 2.1 GPU异构计算编程模型：CUDA与OpenCL深度实践 本书将详尽介绍 NVIDIA CUDA 编程模型，从线程层次结构（Grid, Block, Thread）的合理划分入手，深入讲解内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的优化访问策略，这是实现高性能并行计算的基石。此外，我们也将对比 OpenCL 框架，讨论其跨平台特性及其在不同加速器（如 Intel Xeon Phi 或 FPGA）上的适用性。重点案例分析将包括高性能矩阵运算（GEMM）的优化和大规模稀疏矩阵的存储与计算方法。 2.2 分布式计算框架与弹性资源调度 针对 PB 级别数据的处理需求，本书引入 Apache Spark 生态系统的高级特性。除了对 RDD、DataFrame 和 Dataset 的基础操作回顾外，我们将重点剖析 Spark SQL 的 Catalyst 优化器工作原理，理解其如何将逻辑计划转化为高效的物理执行计划。更进一步，内容将扩展到YARN和Kubernetes在弹性资源调度中的作用，探讨如何通过动态资源隔离和负载均衡，确保大规模机器学习作业的稳定性和资源利用率最大化。 2.3 内存数据库与事务处理的最新进展 传统的磁盘I/O瓶颈正被内存计算技术所打破。本章将探讨 In-Memory Data Grid (IMDG) 的架构设计，重点分析其数据一致性模型（如Paxos或Raft协议的变体）和高可用性保障机制。我们还将分析事务处理在现代多核系统中的并发控制策略，包括无锁（Lock-Free）数据结构和基于版本控制（MVCC）的高效实现。 第三部分：数据安全与隐私保护技术 在数据驱动的时代，确保数据的机密性和完整性至关重要。本部分聚焦于新兴的密码学和安全计算范式。 3.1 同态加密（HE）的实用化研究 同态加密允许在密文上直接进行计算，而无需先解密数据。本书将区分全同态加密（FHE）和部分同态加密（PHE）的理论基础（如LWE问题），并着重分析 BGV、BFV 和 CKKS 等主流方案的性能权衡。我们将通过具体的案例，如在加密数据集上进行线性回归或查询，展示其在云计算环境中实现数据可用性和隐私保护的潜力与挑战。 3.2 零知识证明（ZKP）在身份验证中的应用 零知识证明技术，尤其是 SNARKs 和 STARKs，正在改变区块链和去中心化系统的信任构建方式。本章将详细解释如何构造和验证这些证明系统，重点阐述其在无需透露敏感信息（如密码哈希值或交易金额）的情况下，证明声明真实性的应用场景。内容将涵盖电路构建（Circuit Construction）和算术化（Arithmetization）的关键步骤。 3.3 联邦学习（Federated Learning）的隐私泄露防御 联邦学习允许多方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。然而，模型更新梯度本身仍可能泄露隐私。本书将深入探讨针对梯度反演攻击（Gradient Inversion Attacks）的防御机制，包括差分隐私（Differential Privacy）机制的整合，以及安全多方计算（MPC）在聚合阶段的引入，以确保模型训练的健壮性和数据隐私的强度。 第四部分：人机交互与认知计算的交叉领域 本部分探讨如何将复杂的计算模型融入到更自然、更具适应性的人机交互界面中。 4.1 具身智能与强化学习的结合 具身智能（Embodied AI）强调智能体必须通过与物理世界或高保真模拟环境的交互来学习。我们将分析深度强化学习（DRL）在机器人控制任务中的应用，特别是如何设计高效的状态表示和奖励函数，以解决高维度动作空间和稀疏奖励问题。重点讨论如 SAC（Soft Actor-Critic）和 TD3 等算法在连续控制任务中的优越性。 4.2 解释性人工智能（XAI）的诊断工具箱 随着模型复杂度的增加，黑箱决策的不可解释性成为应用障碍。本章将系统介绍主流的 XAI 技术：局部解释方法（如 LIME 和 SHAP 值）和全局解释方法（如特征重要性分析）。我们还将讨论如何利用因果推断方法（Causal Inference）来评估模型决策的鲁棒性，并提供一套诊断流程，帮助工程师识别模型决策中的偏见和不合理依赖。 通过对以上四个核心领域的深入剖析，本书旨在为读者提供一个全面、前瞻性的技术视野，涵盖从底层计算优化到上层安全应用的全链路知识体系，助力读者在当前的技术浪潮中占据制高点。

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从宏观的学习路径规划来看，这本书的逻辑结构存在明显的跳跃性。前几章对工作表的基本操作讲解得非常细致，仿佛在照顾完全的新手，然而紧接着，第十章突然开始介绍相对复杂的“外部数据连接”——而且重点放在了通过ODBC连接到SQL Server的过程。这种跨度对于一个自称“高级应用”的书籍来说，是极其不负责任的。对于大多数用户，特别是中小企业用户，更常见的需求是如何高效地导入和清洗文本文件（TXT/CSV）或者处理固定的Excel工作簿间的链接。书中对于如何处理导入数据时常见的编码错误、日期格式不一致等问题，没有给出任何有效的“高级”处理策略，比如使用Power Query（尽管2002年没有，但高级应用应着眼于解决实际问题，而非拘泥于特定版本的限制，提供思路也好）。这种结构让我感觉作者似乎是把一本初级教材和一本数据库连接手册强行缝合在一起，导致整体阅读体验非常割裂，难以形成一个连贯的知识体系。

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这本《Excel 2002高级应用》的封面设计得实在有些朴素，坦白讲，初次在书店看到它时，我的兴趣点并不高。我原本是冲着寻找一些关于数据透视表深度应用和VBA宏编程的实战技巧去的，毕竟日常工作中处理的数据量越来越复杂，光靠基础的函数公式已经捉襟见肘。然而，当我翻开目录时，发现书中大部分篇幅似乎集中在一些非常基础的界面介绍和常用函数回顾上，比如SUMIF、COUNTIF这类，这些内容我早在几年前接触Excel 2000时就已经熟练掌握了。我期待的“高级”二字，在这个版本中似乎被赋予了非常保守的定义。特别是关于Power Query或者数据模型构建的任何只言片语都没有出现，这让我感到非常失望。市面上很多针对新版本Excel的教程都将重点放在了自动化和数据清洗上，而这本书显然是停留在上一个时代的视角，对于我们处理TB级别数据需求的用户来说，它的指导价值非常有限，更像是一本给初学者准备的“进阶入门”手册，而不是真正面向资深用户的“高级应用指南”。我花了大量时间在比较不同章节的厚度，试图从中挖掘出一点“漏网之鱼”的干货，但最终发现，即便是它涉及到的数据透视表内容，也停留在自定义汇总和报表布局的层面，缺乏对复杂计算字段和OLAP集创建的探讨。

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这本书的装帧质量和排版设计，着实让人捏了一把汗。纸张的泛黄速度似乎比预期的要快，而且墨水有些偏淡，在某些包含大量公式截图的页面上，如果不仔细辨认，很容易看错括号和逗号的位置，这在进行代码学习或者复杂公式模仿时，无疑增加了额外的阅读负担。我记得有一章专门讲解使用“数据有效性”创建级联下拉列表的步骤，那部分的截图清晰度很差，很多对话框的选项名称都有些模糊不清，我不得不对照着自己电脑上的Excel 2002版本逐个比对，才能勉强跟上作者的思路。更让我抓狂的是，书中似乎完全没有提供配套的练习文件或在线资源链接。对于“高级应用”的学习来说，动手实践至关重要，尤其是涉及到一些特定功能的配置和错误排除时，光靠阅读理论是远远不够的。我希望作者能至少在附录提供一个光盘或者一个简短的网址，哪怕是一个压缩包，里面包含书中所有示例文件，这样学习的效率能提高至少三成。目前来看，这本书更像是一份静态的参考文档，缺乏互动性和实时反馈机制，对于注重实践操作的学习者而言，体验感极差。

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对我而言，学习软件高级应用的核心价值在于解决那些令人头疼的、重复性的、耗时的日常任务，也就是自动化。我对这本书中关于VBA编程的部分抱有最大的期望。然而，令人遗憾的是，VBA章节更像是一份“工具箱介绍”，而不是“编程实战”。作者罗列了常用的对象模型（Workbook, Worksheet, Range），讲解了录制宏的步骤，并展示了几个简单的`MsgBox`和`InputBox`的使用案例。但我需要的，是如何编写一个能够遍历数千个工作表，自动比对数据差异，并生成摘要报告的复杂宏。关于错误处理（On Error Resume Next/GoTo），关于用户窗体（UserForm）的设计与交互逻辑，甚至是对性能优化的基本概念（如关闭屏幕更新`Application.ScreenUpdating = False`）都语焉不详，甚至完全缺失。这使得这本书对于想要从“录制宏使用者”蜕变为“宏开发者”的读者来说，几乎没有实质性的指导作用。它提供的代码示例极其简单，缺乏复杂业务逻辑的封装，读完后，我依然不知道如何着手解决我工作中遇到的复杂自动化难题，仿佛只学会了如何打开和关闭一盏灯，却不知道如何设计一个智能家居系统。

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我本意是想通过这本书提升我在财务报表自动化方面的技能，特别是关于跨年度数据对比和复杂预算编制模型的构建。然而，书中对“数组公式”的讲解篇幅极其有限，而且提供的示例都非常基础，比如简单的用Ctrl+Shift+Enter来计算某范围内的条件计数。对于SUMPRODUCT在多条件动态区间计算中的强大应用，或者INDEX/MATCH组合实现非左侧查找的性能优化，书中几乎是只字未提。我特别留意了关于“名称管理器”的章节，期待能看到如何利用“定义名称”来创建动态引用，以便于构建更灵活的仪表板。结果发现，作者仅仅将其作为变量存储的工具来介绍，完全没有触及到利用OFFSET或INDIRECT函数结合名称定义来实现报表区域动态扩展的技术细节。这让我不得不怀疑，作者对Excel 2002版本中这些“隐藏”的高级特性的掌握深度。它更像是对Excel 2000到2002版本之间功能差异的简单罗列，而非真正挖掘潜力的深入教程。如果读者已经能熟练使用VLOOKUP，这本书提供的帮助微乎其微。

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