Visual Basic程序设计教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业

作者:刘瑞新

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2003-4-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505386365

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 计算机科学
• 软件工程
• 教学
• 教材

好的，以下是一本不包含《Visual Basic 程序设计教程》内容的图书简介，侧重于其他技术领域，并力求详实自然： --- 图书名称：《Python数据科学与机器学习实战指南》 图书简介 随着信息时代的飞速发展，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。数据科学和机器学习不再是少数精英的专属领域，而是渗透到金融、医疗、市场营销乃至日常运营的方方面面。然而，面对海量数据和复杂的算法模型，如何将理论知识转化为实际的生产力，始终是许多从业者和技术爱好者面临的挑战。 《Python数据科学与机器学习实战指南》正是在这一背景下应运而生。本书并非一本纯粹的理论教科书，而是一本侧重于动手实践、项目驱动的深度技术手册。它旨在为具备一定编程基础（如熟悉Python基础语法）的读者，提供一套从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到构建、训练和部署高性能机器学习模型的全流程实战路线图。 全书共分为五大部分，结构清晰，逻辑严谨，确保读者能够逐步掌握现代数据科学栈中的关键工具与方法。 第一部分：Python数据处理的基石 本部分聚焦于数据科学领域最核心的两个Python库：NumPy和Pandas。我们不会停留在基础的数组操作层面，而是深入探讨高性能计算的原理，以及如何利用Pandas强大的数据结构（Series和DataFrame）高效地处理真实世界中常见的复杂、缺失、非结构化数据。 Pandas深度解析： 重点讲解数据对齐（Alignment）、时间序列数据的重采样与频率转换、多级索引（MultiIndex）的应用，以及如何使用`groupby()`进行复杂的聚合操作。我们特别加入了“大数据集内存优化技巧”，指导读者如何利用Categorical类型和分块处理（Chunking）来应对超出内存限制的数据集。 数据清洗的艺术： 详细剖析缺失值（NaN）的插补策略，包括基于模型（如MICE）和基于统计学的方法。同时，探讨异常值的检测与处理，如使用箱线图（IQR）和基于密度的聚类方法（DBSCAN）进行识别。 第二部分：数据可视化与探索性分析（EDA） 数据本身会“说话”，而优秀的图表是倾听其声音的工具。《Python数据科学与机器学习实战指南》将数据可视化提升到探索性分析的高度。我们着重介绍Matplotlib的底层架构，以及Seaborn和Plotly在快速生成专业统计图表中的应用。 故事驱动的可视化： 本章强调“为什么”要绘制某个图表，而非仅仅“如何”绘制。我们将通过多个案例研究，展示如何利用散点图矩阵、火山图、以及交互式地图（使用Folium）来揭示数据中的潜在关系和模式。 交互式仪表盘构建（Dash基础）： 引导读者初步接触Plotly Dash框架，实现将数据分析结果转化为可交互的Web应用界面，这是从分析师到数据产品开发者的重要过渡。 第三部分：经典机器学习算法的实战精讲 本部分是全书的核心，围绕Scikit-learn这一Python界的“瑞士军刀”展开。我们采取“理论阐述—公式推导（简化版）—代码实现—模型评估”的结构，确保读者不仅知道如何使用API，更理解背后的数学逻辑。 监督学习的深度剖析： 详述线性模型（Lasso/Ridge回归）的正则化原理，决策树的剪枝策略，以及随机森林和梯度提升树（XGBoost/LightGBM的Scikit-learn接口实现）的集成学习优势。 模型评估的严谨性： 强调交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化能力评估中的关键作用。详细解析混淆矩阵、ROC曲线、精确率-召回率权衡（Precision-Recall Trade-off）以及曲线下面积（AUC）的实际意义。我们特别增加了针对不平衡数据集的评估指标（如F1-Score和Kappa系数）。 无监督学习的应用： 覆盖K-Means、DBSCAN和层次聚类在客户分群和异常检测中的实际应用。同时，讲解主成分分析（PCA）在降维和特征提取中的作用。 第四部分：深度学习入门与应用 进入现代AI的核心领域，本部分将读者从传统机器学习平稳过渡到深度学习框架。我们选择TensorFlow 2.x及其高级API Keras作为主要工具，强调其易用性和快速迭代能力。 神经网络基础搭建： 讲解感知机、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，损失函数（MSE, 交叉熵）的原理，以及优化器（SGD, Adam）如何影响收敛速度。 卷积神经网络（CNN）： 重点介绍CNN在图像分类任务中的应用，包括卷积层、池化层的工作机制，以及迁移学习（Transfer Learning）如何利用预训练模型（如VGG, ResNet）在小型数据集上取得优秀效果。 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 针对序列数据（如文本、时间序列），讲解RNN处理序列依赖问题的挑战，以及LSTM和GRU单元如何通过门控机制有效缓解梯度消失问题。 第五部分：模型部署与MLeOps初步概念 一个模型只有被部署到生产环境，才能创造真正的价值。本部分将理论与工程实践连接起来，介绍模型从训练完成到投入使用的关键环节。 模型持久化与版本控制： 使用`joblib`或`pickle`保存模型权重，并介绍如何使用MLflow进行实验跟踪和模型注册。 API化部署基础： 引导读者使用Flask框架搭建一个简单的RESTful API接口，使训练好的模型能够接收HTTP请求并返回预测结果。 性能优化： 简要介绍模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）的基本概念，为后续深入学习模型压缩打下基础。 本书特色 1. 代码驱动（Code-First）： 每一章都配有可直接在Jupyter Notebook中运行的完整代码示例，并附带详细的注释。 2. 真实数据集实战： 所有案例均采用来源于Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台的真实、脏乱数据集，确保读者接触到的是工业界常见的数据形态。 3. 注重“为什么”： 在介绍技术点时，我们始终会追溯其背后的数学原理和工程考量，避免成为简单的“API调用手册”。 通过系统学习本书内容，读者将不仅能熟练掌握Python数据科学的全套工具链，更能建立起从数据理解到模型部署的完整思维框架，为成为一名优秀的数据科学家或机器学习工程师奠定坚实基础。本书是面向实践者的进阶读物，是对当前数据驱动时代最直接的技术回应。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位已经接触过其他面向对象语言（比如Java或C#）的开发者来说，阅读这本《Visual Basic程序设计教程》的初衷，更多是想快速熟悉VB特有的生态和快速应用开发（RAD）的理念。这本书完全没有让我失望。它非常高效地弥合了不同编程范式之间的思维转换鸿沟。书中对于VB特有的事件驱动模型和快速窗体设计流程的讲解，可以说是教科书级别的精准和高效。它让我明白，VB的强大之处不仅在于其庞大的组件库，更在于它如何将这些组件以一种极其直观的方式暴露给开发者。书中有一章专门讨论了如何利用VB的特性快速调用外部动态链接库（DLL），这个章节的详尽程度和操作步骤的准确性，让我能够迅速地将我们项目中需要用到的一些底层C++功能集成进来，极大地提升了开发效率。这本书的排版也十分出色，高亮和不同字体的使用，有效地将关键词、保留字和用户自定义代码区分开来，使得我们在快速浏览和查找特定语法结构时，能够一目了然，节省了大量翻阅索引的时间。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个典型的“动手派”学习者，纯理论的灌输对我来说效率极低，很容易读完就忘。这本《Visual Basic程序设计教程》的独特之处，恰恰在于它对实践环节的极端重视。全书的脉络，与其说是一条知识链，不如说是一系列精心设计的“迷你项目”的集合。从第一个“猜数字”小游戏，到中间复杂的库存管理系统，再到最后尝试编写一个简易的图形化工具，每完成一个小节的学习，我都能立即在自己的电脑上复现并有所创新。作者在每个实战案例的起始部分，都会给出一个清晰的需求分析和模块划分，这种自上而下的设计思维训练，对于培养程序员的架构能力至关重要。我发现，读完这本书后，我的编码习惯也得到了潜移默化的改善——注释更加规范了，变量命名更加有意义了，对代码重构的意识也增强了。它教会我的不仅仅是VB的语法，更是如何以一个专业开发者的视角去思考问题，如何将零散的知识点组织成一个可以运行、维护良好的应用程序。

评分☆☆☆☆☆

这本《Visual Basic程序设计教程》的封面设计着实吸引人，色彩搭配沉稳又不失活力，让人一眼就能感受到它在编程教学上的专业性与亲和力。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时正值我职业生涯的一个转型期，对学习新的编程语言充满了期待，同时也伴随着一丝不安。这本书的编排结构非常清晰，从最基础的变量类型、数据结构讲起，如同搭积木一般，循序渐进地引导读者进入VB的世界。尤其值得称道的是，书中对面向对象编程（OOP）概念的阐述，没有采用那种高高在上的学院派术语，而是通过大量贴近日常生活的实例进行解释，比如用“汽车”的比喻来讲解类与对象的关系，让我这个编程新手茅塞顿开。作者在代码示例的选择上也非常用心，每一个代码块都经过精心打磨，既能完整展示某个知识点，又不会因为冗余的代码而让人感到负担。更棒的是，书后附带的光盘或者在线资源中，提供了大量的练习题和项目实战的素材，这对于巩固学习效果至关重要。读完前几章，我已经能自信地搭建起一个简单的数据录入和查询系统了，这极大地增强了我继续深入学习的信心。总的来说，这是一本非常适合初学者入门，同时也对有一定基础的开发者有参考价值的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本编程教程时，我原本的期望值并不算太高，毕竟市面上的VB教材良莠不齐，很多都是老旧知识的堆砌，实用性不强。然而，翻开这本书后，我立刻被它对“现代”VB特性的关注所吸引。它似乎不仅仅满足于讲解语法，而是着重强调了如何利用VB的高级功能去解决实际工程中的问题。例如，在讲解数据库连接的部分，它没有停留在过时的ADOX模型上，而是详细介绍了如何集成使用ADO.NET，这在当今的应用程序开发中是多么关键的一环啊！书中对异常处理的章节，也处理得非常到位，不仅仅是教你如何使用`On Error GoTo`，更是深入探讨了结构化错误处理机制的优雅性与健壮性。我特别欣赏作者在讲解复杂控件（比如DataGrid或自定义用户控件）时所采取的分解式教学法，先拆解控件的核心功能，再逐步叠加复杂属性和事件，使得那些看起来令人望而生畏的界面设计和数据绑定过程，变得逻辑清晰、易于掌握。这种对细节的把控，以及对行业前沿技术的适度引入，让这本书的价值远远超出了一个普通的“教程”范畴，更像是一本实用的“工具手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格给我留下了非常深刻的印象。它没有那种老式教材的刻板与说教感，反而带着一种如同经验丰富的老工程师在茶余饭后耐心指点后辈的味道。语言简洁明了，偶尔穿插一些幽默风趣的注脚，使得长时间的阅读也不会产生强烈的疲劳感。尤其是在解释一些VB特有的编程哲学或历史沿革时，作者的叙述显得尤为到位，这让读者在学习技术的同时，也能对这个语言的“性格”有所了解。比如，书中对MDI（多文档界面）的讲解，除了展示代码实现，还融入了对用户体验的考量，比如窗口的层叠、菜单的动态更新等，这些都是教科书里常常被忽略的“软技能”。我最欣赏的是，作者在处理那些“陷阱”和“常见错误”时所展现的细致入微。他会专门开辟一个“注意事项”或“易错点分析”的小栏目，事先指出读者可能会在哪里栽跟头，并给出最有效的规避方法。这种防患于未然的教学策略，大大减少了我调试程序时浪费的时间。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆