具体描述
本书全面系统地讲述了C++语言的基本概念、语法和面向对象的编程方法，对C++语言面向对象的基本特征：类和对象、继承性、派生类、多态性和虚函数等风容作了详尽的介绍。 本书具有丰富的例题，每章后面备有形式多样的练习题。内容安排上循序渐进、深入浅出，力求通俗易懂、突出重点、侧重应用。
本书从C语言着手，由浅入深，逐步进入C++语言世界。本书既适合于具有一定的C语言基础的读者学习，也适合于未学习过C语言，但有一定的程序设计基础的读者学习。
本书中所有程序都在Trubo C++ 3．0和Visual C++6．0环境下运行通过。与本教材配套的《C++程序设计实验指导与实训》中含有实际工程项目开发的完整案例，供读者自学参考。 本书为授课教师免费提供用PowerPoint制作的电子教案。
本书不仅可作为高职高专、大专院校学生C++程序设计教材，也可作为C++语言培训教材和从事计算机软件开发的工程技术人员的参考书。
好的，这是一份关于《Python数据科学实战》的图书简介，严格避免提及您提到的C++书籍内容，并力求内容详实、自然： --- 《Python数据科学实战》 释放数据的力量：从理论到生产级应用的完整路线图 在当今这个由数据驱动的时代，数据科学已成为驱动技术创新与商业决策的核心引擎。然而，仅仅掌握理论知识已远远不够。真正有价值的能力在于如何将这些复杂的统计模型、机器学习算法，高效且可靠地转化为实际可运行的解决方案。《Python数据科学实战》正是为弥合这一差距而精心撰写。它不是一本停留在概念介绍上的入门书，而是一本面向渴望将数据科学技能推向工业级应用水平的实践者、工程师和分析师的深度指南。 本书以业界最主流、生态系统最完善的Python语言为基石，系统性地涵盖了从数据获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估、优化，直至最终部署和维护的完整数据科学生命周期。我们坚信，实战经验是硬通货，因此全书几乎每一个章节都穿插了真实世界中的复杂案例和详细的代码实现。 第一部分：坚实的数据基础与高效的预处理 数据质量决定了模型上限。本部分将引领读者深入掌握Python数据科学的两大核心库——NumPy和Pandas的精髓。 Numpy：科学计算的基石：我们不仅会讲解数组的创建与操作，更会深入探讨向量化操作的底层原理，如何利用广播机制高效处理多维数据，以及集成C/Fortran代码以实现性能飞跃的方法。 Pandas的深度挖掘：告别低效的循环操作。本章聚焦于数据清洗、重塑（Melt, Pivot, Stack, Unstack）的艺术。读者将学习如何优雅地处理缺失值（插值策略的选择与应用）、时间序列数据的对齐与重采样，以及如何利用Categorical数据类型优化内存占用和计算速度。特别地，我们将详细解析`apply()`、`groupby()`的高级用法，以及如何使用`query()`和`eval()`进行高性能的数据筛选与计算。 数据获取与集成：从数据库（SQLAlchemy）、API接口（Requests）到Web爬虫（BeautifulSoup/Scrapy简介），本书提供了实用的数据摄取策略，确保您能高效地为分析项目准备“原材料”。 第二部分：洞察驱动的探索性数据分析 (EDA) 与可视化 数据叙事是数据科学家的核心技能之一。本部分着重于如何通过视觉化和统计摘要，快速识别数据中的模式、异常和潜在的偏见。 Matplotlib与Seaborn的精细控制：超越基础图表的绘制，我们将深入定制图表的每一个细节，包括次坐标轴的设置、图例的优化、主题的统一管理，以及如何利用`FacetGrid`进行多变量对比。 交互式探索的威力：引入Plotly和Bokeh，教授如何创建能够在Web环境中自由缩放、悬停展示详细信息的交互式仪表板组件，极大地增强了分析的沟通效率。 统计思维的回归：结合EDA，本部分穿插了描述性统计的深入讲解，如何利用箱线图、密度图和Q-Q图来检验数据的分布假设，为后续建模打下坚实的统计基础。 第三部分：机器学习的实战构建与调优 这是本书的核心篇章，专注于Scikit-learn生态系统的全面应用，并引入深度学习的实用接口。 特征工程的艺术：特征是模型的“燃料”。我们将详尽讨论特征选择（Wrapper, Filter, Embedded方法）、特征提取（PCA, LDA的数学直觉与应用边界）以及特征转换（如Box-Cox, Yeo-Johnson）。 经典算法的深入剖析与应用：线性模型（正则化项的选择）、决策树（过拟合的机制与剪枝）、集成学习（Bagging, Boosting, Stacking的架构差异）。对于每种算法，本书都提供了在特定业务场景下的适用性分析。 模型评估与选择的严谨性：不仅仅是准确率（Accuracy）。我们将深入探讨混淆矩阵、精确率-召回率曲线、F1分数、ROC-AUC的实际意义。重点讲解交叉验证策略（KFold, StratifiedKFold, GroupKFold）的选择，以及偏差-方差权衡的动态调整。 超参数调优的自动化：从传统的Grid Search到更高效的Randomized Search，再到贝叶斯优化（Hyperopt/Optuna），本书展示了如何系统性地搜索最优模型配置，从而挖掘算法的全部潜力。 第四部分：走向生产：模型部署与维护 一个好的模型如果不能被用户访问，其价值便无从体现。本部分是本书区分于普通教材的关键所在，专注于将研究原型转化为健壮的生产系统。 MLOps的初步实践：介绍模型生命周期管理的核心概念。 模型序列化与版本控制：使用`joblib`和Pickle的安全存储，以及使用MLflow进行实验跟踪和模型注册的最佳实践。 API化部署：使用FastAPI构建高性能的预测服务接口。我们详细演示如何封装预处理流程、调用模型推理，并保证低延迟的响应，确保服务的高可用性。 性能监控与再训练：探讨模型漂移（Data Drift, Concept Drift）的检测方法，以及如何设置自动化流程，在性能下降时触发模型的自动或半自动再训练。 面向读者 本书假定读者具备基础的编程概念，并希望通过动手实践，快速提升在真实数据项目中的解决问题的能力。无论您是刚刚踏入数据科学领域的初学者，寻求系统性进阶路径的分析师，还是希望将现有技能整合到更完整产品流程中的软件工程师，《Python数据科学实战》都将是您案头不可或缺的工具书和实践手册。 通过本书的系统学习，您将不仅能“运行”代码，更能深刻理解代码背后的数学逻辑、算法选择的权衡，以及如何将整个流程转化为一个稳定、可扩展的生产级数据产品。
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