Java实用教程/全新计算机应用技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:薛亮

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2003-10

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787560612911

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好的，以下是一本关于Python数据科学与人工智能应用实战的图书简介，旨在详细介绍该书内容，并避免提及您提到的Java图书： --- Python数据科学与人工智能应用实战：从基础到前沿的综合指南 内容导览：开启数据驱动的未来之门 在当今数字化浪潮中，数据已成为驱动创新的核心资产，而Python凭借其简洁的语法和强大的生态系统，已然成为数据科学、机器学习和人工智能领域的首选工具。本书《Python数据科学与人工智能应用实战》并非一本传统的编程语言入门手册，而是一部面向实践、深度覆盖从数据获取、清洗、分析到模型构建与部署的全栈式技术教程。它旨在帮助读者——无论是初入数据科学领域的学习者，还是希望深化现有技能的专业人士——构建起坚实的技术栈，并能够将理论知识快速转化为解决实际问题的能力。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与操作的即时性，内容组织遵循“基础夯实—核心工具链掌握—前沿应用突破”的逻辑主线，确保读者在学习过程中能够循序渐进，不断挑战和提升。 第一部分：数据科学基础与Python环境构建（基石的奠定） 本部分将为读者搭建起进行数据科学工作的坚实基础。我们不会停留于枯燥的语法罗列，而是聚焦于数据科学所需的核心Python特性。 1. 环境配置与高效工作流： 详细介绍Anaconda、Jupyter Notebook/Lab的安装与最佳实践，强调虚拟环境管理（Conda/venv）在保证项目可复现性中的关键作用。我们将探讨如何利用IPython的魔术命令（Magic Commands）来优化代码执行效率。 2. NumPy：数值计算的引擎： 深入解析NumPy数组的底层结构、广播机制（Broadcasting）的原理及其在高效矩阵运算中的应用。重点讲解向量化操作如何替代低效的循环，这是性能优化的第一步。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀： 这是本书篇幅最重的一部分。我们将超越基础的DataFrame操作，重点剖析高级索引（`loc`, `iloc`, `at`, `iat`）、多级索引（MultiIndex）、时间序列处理（`resample`, `rolling`），以及如何利用`apply`、`groupby`结合lambda函数进行复杂的Split-Apply-Combine操作。同时，会详细讲解数据缺失值的处理策略（插值法、删除策略）和数据合并（`merge`, `join`, `concat`）的艺术。 4. 数据可视化：洞察的窗口： 介绍Matplotlib和Seaborn两大库，不仅教授如何绘制标准图表，更侧重于叙事性可视化。我们将讲解如何定制图表主题、利用统计图（如小提琴图、热力图）揭示数据分布，并初步接触Plotly进行交互式可视化，为后续的探索性数据分析（EDA）打下基础。 第二部分：统计学习与机器学习实战（模型构建的核心） 在掌握了数据处理的利器后，本书将引导读者进入机器学习的核心领域，以Scikit-learn为主要平台，辅以必要的理论支撑。 5. 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： EDA不再是简单地看均值和方差。本章将系统阐述如何利用统计检验（如T检验、卡方检验）来验证假设，如何使用相关性矩阵和散点图矩阵来识别特征间的关系，以及如何初步构建特征工程的思路。 6. 监督学习：回归与分类的精细控制： 详细讲解线性回归、逻辑回归的数学基础、正则化（L1/L2）的作用及参数选择。在分类问题上，深入对比支持向量机（SVM）的核函数选择、决策树的剪枝策略，以及K近邻（KNN）的距离度量。 7. 模型评估与选择的科学： 强调交叉验证（Cross-Validation）的正确使用。重点阐述评估指标的选择（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值）在不同业务场景下的权衡艺术。引入超参数调优（Grid Search, Random Search）的实战技巧，并讲解管道（Pipeline）的构建，以简化工作流程并防止数据泄露。 8. 集成学习：强者的联盟： 深入剖析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, 梯度提升树GBDT）的内在机制。本书将投入大量篇幅讲解XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流梯度提升框架的特性、参数优化方向和实际应用案例，这是当前业界应用最为广泛的技术。 第三部分：深度学习与前沿应用（迈向人工智能） 本部分转向更复杂的非结构化数据处理和前沿的AI技术栈，主要基于TensorFlow 2.x和PyTorch框架。 9. 深度学习框架入门与基础网络： 介绍TensorFlow/Keras（声明式编程）和PyTorch（动态图）的对比与选择。从感知机到多层感知机（MLP），讲解激活函数、损失函数和优化器（Adam, RMSProp）的实际效果。 10. 计算机视觉（CV）实战： 聚焦卷积神经网络（CNN）。详细解析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典架构的演进，并重点讲解迁移学习（Transfer Learning）的应用，如何使用预训练模型（如ImageNet权重）在小数据集上快速搭建高性能图像分类、目标检测（如YOLOv5的框架理解）系统。 11. 自然语言处理（NLP）基础与进阶： 涵盖文本预处理（分词、词干提取、停用词过滤）。从传统的TF-IDF、词袋模型过渡到词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）。随后，深入讲解循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列建模中的应用。 12. 现代NLP：Transformer架构的革命： 这是本书的亮点之一。我们将剖析Transformer的核心机制：自注意力机制（Self-Attention）的计算过程。在此基础上，介绍主流的预训练语言模型（PLM）家族，如BERT、GPT的结构思想，并指导读者如何利用Hugging Face Transformers库进行微调（Fine-tuning）以解决具体文本分类或问答任务。 第四部分：部署、 MLOps 实践与专业化技能（成果落地） 理论模型只有部署到生产环境才能体现价值。本部分关注如何将模型“产品化”。 13. 模型持久化与版本控制： 讲解如何使用`pickle`和`joblib`保存模型，并介绍MLflow在实验跟踪和模型注册中的作用。 14. 模型部署与服务化： 介绍如何使用Flask/FastAPI构建RESTful API来封装训练好的模型。重点讲解容器化技术Docker在确保模型运行环境一致性上的优势，以及如何将模型部署到云平台的基本流程。 15. 性能优化与可解释性AI（XAI）： 探讨模型推理速度的优化策略（如模型量化）。同时，引入SHAP值和LIME等工具，帮助读者理解黑箱模型的决策过程，满足日益增长的合规性和信任要求。 适合读者 本书面向具有一定Python基础，渴望系统学习数据科学全流程，并希望在机器学习、深度学习领域有所建树的工程师、分析师、高校学生及科研人员。阅读本书后，您将能够独立完成复杂的数据驱动项目，并将前沿的AI技术应用于实际业务场景。 ---

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从作者的叙述风格来看，他似乎更倾向于“告知”而不是“引导”。整本书的语气非常严肃和教条，缺乏与读者的互动感。比如，在讲解异常处理时，只是机械地罗列了各种异常的类型和处理结构，但并没有深入分析在真实项目中，我们应该如何权衡使用`try-catch-finally`的粒度，或者在什么情况下应该自定义异常。这种“知其然不知其所以然”的讲解方式，让读者很难建立起程序设计的直觉和思维模型。读完一个章节，我往往需要立刻去查阅其他的网络资源，才能把书里讲的那些孤立的知识点串联起来，形成一个完整的认知体系，这本书充当的更像是一个冰冷的参考手册，而不是一个合格的启蒙导师。

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最让我感到困惑的是，这本书似乎在不同章节之间存在着知识的跳跃和矛盾。前面还在强调面向对象的三大特性，后面讲到设计模式时，却突然又回到了过程化思维来解释一些概念，让人摸不着头脑。例如，它在介绍一个设计模式时，给出的示例代码逻辑混乱，完全没有体现出该模式旨在解决的实际问题，简直像是为了塞进“设计模式”这个章节而强行添加的内容。读完后，我感觉自己像是在一个知识的迷宫里打转，每走一步都充满了不确定性，不知道哪个知识点是核心，哪个又是为了凑篇幅而存在的冗余信息。这本书的整体结构松散，缺乏一条清晰的主线贯穿始终，让学习者难以建立起一个系统化、结构化的知识框架。

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我买这本书原本是冲着“全新计算机应用技术丛书”这个名头去的，期望能学到一些前沿的、与现代开发接轨的知识。结果翻开一看，里面的很多知识点，比如AWT/Swing界面的设计，都显得异常老旧，这在如今主流使用JavaFX或更现代框架的时代，显得格格不入。书中对于并发编程的讲解也十分浅薄，仅仅提到了`synchronized`关键字，对于更高级的`Lock`接口、`ExecutorService`这些现代并发工具则完全没有涉猎，这让我觉得作者对当前Java生态的理解已经严重滞后了。很多章节的例子都停留在DOS命令行下进行编译和运行的时代，完全没有提到Maven或Gradle这样的现代构建工具，学习完这本书，我感觉自己对Java的认知还停留在十年前的某个角落，完全无法适应当前企业级开发的实际需求。

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这本书在数据结构和算法这一块的处理尤其令人失望。它草草地用几页篇幅带过了链表和数组的实现，然后就一笔带过，完全没有对不同数据结构的时间和空间复杂度进行任何深入的比较和分析。要知道，学习编程的精髓之一就是选择合适的数据结构来优化性能，但这本书完全没有提供这种分析的视角。例如，讲到集合框架时，只是简单介绍了`ArrayList`和`LinkedList`，但没有解释在何种场景下选择哪一个会带来显著的性能差异。这种缺乏对比和深度剖析的教学，使得学习者无法真正理解这些基础组件背后的权衡艺术，停留在表面的API调用，对提升编程能力帮助甚微。

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这本编程入门书的排版真是让人头疼，字体大小不一，段落间距也忽大忽小，感觉就像是拼凑起来的。而且，书里很多代码示例的注释少得可怜，很多地方写的是“看懂了吗？”这种含糊不清的引导，对于一个编程新手来说，根本不知道从何入手去理解这些代码背后的逻辑。讲到面向对象编程那里，理论部分堆砌了大量晦涩难懂的术语，却没有提供足够贴近实际应用的案例来解释，读起来非常吃力，让人感觉作者是把教科书上的定义直接复制粘贴了过来，缺乏一点教学的温度和耐心。更别提里面的错误了，光是第一章的变量声明部分，我就发现了好几个语法错误，这对于一本旨在教授“实用”技术的书籍来说，简直是不可原谅的疏忽，让我对后续内容的可靠性产生了深深的怀疑，简直是浪费时间。

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