JSP网络编程从基础到实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:邓子云

出品人:

页数:459

译者:

出版时间:2005-9

价格:49.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121015823

丛书系列:

图书标签:

• JAVA
• 邓子云/张赐书
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• 编程入门
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深入探索 Python 数据科学与机器学习实战：从数据清洗到模型部署 一、本书定位与目标读者 本书旨在为有志于投身数据科学、机器学习领域的专业人士、研究人员以及高年级计算机科学学生提供一本全面、实战性强的技术指南。我们假设读者已具备扎实的编程基础（如熟悉 C++ 或 Java 逻辑），并希望快速掌握使用 Python 生态系统解决真实世界复杂问题的能力。本书的核心目标不是讲解理论公式的推导，而是聚焦于“如何高效、规范地应用现有工具链”来完成从数据获取到价值交付的完整流程。 二、内容结构概览：数据生命周期的全景覆盖 本书结构设计遵循数据科学项目的标准生命周期，划分为六个主要部分，确保知识的系统性和连贯性： 第一部分：Python 环境与数据科学基石（The Foundation） 本部分着重于搭建高效、可复现的研究环境，并深入介绍数据处理的核心库。 1. 环境配置与版本控制的艺术： 详细讲解 `conda` 或 `venv` 在管理复杂依赖环境中的最佳实践，强调使用 `Poetry` 或 `Pipenv` 进行项目级依赖锁定，确保实验的可重复性。介绍 Git 在数据科学版本控制中的特殊应用，如 DVC (Data Version Control) 的初步应用。 2. NumPy 高性能计算： 超越基础数组操作，深入探讨向量化计算的原理，重点剖析内存布局（行主序/列主序）对性能的影响。覆盖广播机制的复杂场景、稀疏矩阵的创建与运算，以及使用 `ufunc` 扩展 NumPy 功能的方法。 3. Pandas 数据精炼术： 本章是数据预处理的基石。详尽介绍 `DataFrame` 和 `Series` 的内部结构，深入讲解高性能索引（`loc`/`iloc`）、多级索引（MultiIndex）的高级应用。重点攻克数据清洗的难点：时间序列重采样、缺失值的高级插补策略（基于模型预测而非简单均值），以及高效的数据合并与重塑（`pivot_table` 与 `melt` 的深度应用）。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析（EDA Mastery） 本部分强调通过视觉化手段快速洞察数据结构、发现潜在问题和验证假设。 1. Matplotlib 深度定制： 讲解面向对象的绘图接口，实现复杂图表的精确控制，包括次坐标轴的同步、自定义颜色映射（Colormaps）的创建，以及生成可用于出版的矢量图。 2. Seaborn 与统计图表： 专注于使用 Seaborn 来展示变量间的统计关系。重点覆盖分布图（如 Violin Plots, Swarm Plots）、关系图（如 Joint Plots, Pair Plots）在多变量分析中的应用。 3. 交互式可视化： 引入 `Plotly` 或 `Bokeh`，教授如何创建支持缩放、悬停信息展示的交互式仪表板原型，为后续的 Web 部署打下基础。 第三部分：机器学习核心算法与实践（Machine Learning Core） 本部分是全书的理论与实践交汇点，聚焦于经典和前沿的监督与无监督学习算法。 1. Scikit-learn 管道化流程： 严格按照 Scikit-learn 的 API 规范，讲解特征工程的自动化。重点介绍 `ColumnTransformer` 在处理异构数据上的应用，以及 `Pipeline` 如何封装预处理、特征选择和模型训练的整个流程，避免数据泄露。 2. 监督学习精讲： 深入线性模型（正则化 L1/L2 的原理与影响）、决策树（CART 算法概述）、集成学习（Bagging, Boosting 的差异化应用）。尤其侧重于 XGBoost/LightGBM 的参数调优策略，而非仅是调用 API。 3. 无监督学习与降维： 讲解 K-Means 的局限性与应对，DBSCAN 在密度识别中的优势。详细对比 PCA、t-SNE 和 UMAP 在高维数据可视化和特征提取中的适用场景与计算复杂度。 4. 模型评估与选择： 不满足于准确率（Accuracy）。深入讲解 F1-Score, ROC-AUC, PR 曲线的意义。探讨交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确使用，以及超参数优化方法（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）。 第四部分：深度学习入门与应用（Deep Learning Essentials） 本部分转向神经网络，使用 PyTorch 框架（而非 TensorFlow 2.x 的高阶封装）来教授构建模块化的深度学习模型。 1. PyTorch 基础与计算图： 解释动态计算图（Define-by-Run）的优势。讲解 `torch.Tensor` 的操作、自动微分机制 (`autograd`) 的工作原理，以及 GPU 加速的配置。 2. 构建基础 CNN 与 RNN： 实践卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用，理解卷积核、池化层的设计哲学。简要介绍循环神经网络（RNN）及其在序列数据处理中的挑战（梯度消失）。 3. 迁移学习的实战： 讲解如何利用预训练模型（如 ResNet, VGG）进行微调（Fine-tuning），以应对小数据集场景，这是工业界最常用的技巧之一。 第五部分：M LOps 基础与模型部署（Bridging to Production） 本部分关注如何将训练好的模型从 Jupyter Notebook 迁移到可供外部访问的服务中。 1. 模型序列化与管理： 讲解 `pickle` 的局限性，并推荐使用更安全的 `joblib` 或直接保存 PyTorch/TensorFlow 的模型状态。介绍 MLflow 在实验跟踪、模型注册与版本管理中的核心作用。 2. 构建 RESTful API 服务： 使用 FastAPI（因其高性能和现代异步特性）来封装模型预测逻辑。讲解输入验证、异步请求处理以及如何返回标准化的 JSON 响应。 3. 容器化部署基础： 介绍 Docker 的基本概念，如何编写一个高效的 `Dockerfile` 来打包 Python 环境、依赖和 FastAPI 应用，为后续的 Kubernetes 部署做准备。 第六部分：高级主题选讲与未来方向（Advanced Topics） 本部分提供对特定领域和新兴技术的快速入门。 1. 自然语言处理（NLP）的现代视角： 侧重于基于 Hugging Face Transformers 库 的应用，讲解 Tokenization 的原理，以及 BERT 模型的应用场景，而非传统的 Bag-of-Words 模型。 2. 时间序列分析： 使用 `Statsmodels` 库进行经典分解（ARIMA/SARIMA），并对比基于深度学习（如 LSTM）的时间序列预测方法的优缺点。 3. 数据安全与隐私： 初步探讨联邦学习（Federated Learning）的概念，以及在数据脱敏和隐私保护计算（如差分隐私的原理简介）方面的初步实践。 三、本书特色与价值体现 代码驱动，拒绝纸上谈兵： 全书超过 80% 的内容由可执行的代码块支撑，每一个关键概念都附带一个独立的、可运行的实例项目。 注重“为什么”而非仅“是什么”： 对于 Scikit-learn 或 PyTorch 中的关键函数，本书会解释其背后的数学或计算优化原理，帮助读者理解工具的局限性。 面向工业界流程： 从环境隔离到模型部署，本书严格模仿现代 MLOps 流程，确保读者学到的不仅仅是算法，而是完整的项目交付能力。 专注于 Python 生态的“硬核”部分： 避开对 Python 语言本身的冗长介绍，直接切入 NumPy、Pandas、PyTorch 等库的高效使用方法。 通过系统学习本书内容，读者将能够自信地从零开始构建、优化并部署复杂的数据驱动解决方案。

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我特别欣赏作者在介绍新技术或框架时所采取的批判性思维角度。很多技术书籍往往只会一味地歌颂新工具的优点，但这本书的作者显然更加成熟和负责任。在介绍某些流行的Web技术栈时，作者没有回避其潜在的局限性、性能瓶颈，或者在特定场景下的适用性问题。比如，在讨论到某种异步处理机制时，书中不仅详述了如何实现，还专门辟出一个小节对比了它与传统同步模式在资源消耗和并发处理能力上的优劣权衡，甚至还提及了业界对该技术未来演进方向的一些讨论和争议。这种不偏不倚、力求全面的论述方式，使得读者在掌握“如何做”的同时，也清晰地理解了“为什么这么做”以及“在什么情况下不应该这么做”。这种深度的剖析，让读者建立起的不只是对某个具体技术的操作能力，更重要的是培养了一种对技术选型和架构设计进行评估的专业视角，这对于希望从“码农”成长为“工程师”的读者来说，是无价的财富。

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这本书的排版和装帧设计着实让人眼前一亮，从拿到书的那一刻起，就能感受到编辑团队在细节上的用心。封面设计采用了沉稳又不失现代感的色调，内页的纸张质感也相当不错，阅读起来不费眼睛，即使长时间盯着屏幕或纸面，疲劳感也相对较轻。更值得称赞的是，书中代码示例的格式处理得非常专业，缩进、高亮和注释的风格都保持了高度的一致性，这对于学习者来说是极大的便利，可以直接复制粘贴运行，减少了因格式错误导致的调试时间。而且，作者在章节布局上似乎也做了深思熟虑的考量，理论知识的讲解穿插在实践案例中，使得内容流动性很强，不会让人感觉像是在啃枯燥的教科书。例如，讲解到某个核心概念时，紧接着就会有一个小型的、可操作的Demo来辅助理解，这种“讲-示-练”的循环结构，极大地提升了学习的效率和趣味性。特别是对于初学者，这种清晰的脉络比那种堆砌概念的书籍要友好太多了，它真正做到了把复杂的知识点“拆解”成易于消化的单元，让人在不知不觉中就吸收了大量有效信息。

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对于工具链和环境配置的支持，这本书做得比我预期的还要全面和周到。很多技术书籍在环境搭建的部分往往草草了事，只给出几个命令，一旦读者在自己的操作系统或特定版本下遇到问题，就陷入了无助的境地。然而，本书的附录部分详细罗列了在主流操作系统（Windows、macOS、Linux）上配置开发环境所需的每一个依赖项和版本号，甚至连常用IDE的插件推荐和配置技巧都一一列举。更难能可贵的是，书中还提供了一个配套的Git仓库链接，里面存放了所有代码示例的最终版本以及一些实验性的分支。这意味着，读者不仅可以跟着书本一步步敲代码，还可以随时拉取标准答案进行对比，或者直接在完整的工程结构中调试，大大减少了环境配置和版本冲突带来的时间浪费，让学习的重心真正回归到核心的技术理解上。

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这本书的案例研究部分做得非常扎实和贴近实战，可以说是全书的精华所在。它不像一些教程那样，只停留在搭建“Hello World”级别的小Demo上，而是直接切入到一些中等规模、具有实际业务逻辑的场景进行深度剖析。我记得其中有一个关于构建安全认证模块的章节，作者详细地演示了如何整合OAuth 2.0流程，不仅包括前端的交互逻辑，更深入到了Token的生成、校验、刷新机制，以及跨域（CORS）的处理细节。书中对于数据流向的图示非常清晰，配合逐步深入的代码讲解，即便是涉及多层架构（如表示层、业务逻辑层、数据访问层）的交互，读者也能轻松跟进。这种全景式的项目讲解，使得读者在学习过程中仿佛是参与了一个真实的项目开发周期，而不是孤立地学习分散的知识点。学完之后，我有信心能将这些模式直接应用到我日常工作中遇到的复杂认证需求中去。

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从语言风格来看，作者的叙事节奏把握得非常到位，它成功地在保持专业严谨性的同时，避免了令人望而却步的学术腔调。行文流畅自然，常常能看到一些恰到好处的幽默感或生活化的比喻来解释抽象的概念，这极大地降低了学习的心理门槛。例如，当解释某些底层网络协议的握手过程时，作者竟然用到了类似“面试官和求职者之间一问一答的交涉过程”的比喻，一下子就把原本晦涩难懂的TCP三次握手过程变得生动形象，瞬间就记住了关键步骤。这种“亦师亦友”的交流感贯穿全书，让人感觉不是在被动接受知识灌输，而是在与一位经验丰富的同事进行深入的技术探讨。这种亲切又不失权威的写作风格，使得即便是面对稍有难度的并发编程或性能调优章节，读起来也充满了探索的乐趣，而不是一种负担。

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