Visual C++ 6.0程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:陈浩杰张立华黄金明董晓华

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2005-7

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030155764

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• VC++
• C++
• 编程入门
• 程序设计
• Windows编程
• MFC
• API
• Visual Studio
• 开发工具
• 经典教材

数字时代的数据洪流与解析之道：面向现代应用的深度学习与数据挖掘实战指南 本书聚焦于21世纪信息技术的核心驱动力——海量数据处理、深度学习模型的构建与部署，旨在为具备一定编程基础的读者提供一套全面、深入且高度实战化的技术路线图。本书摒弃对老旧技术框架的过多纠缠，完全侧重于当前工业界和学术前沿的主流技术栈和方法论。 一、 数据科学与工程的基石：Python生态的全面驾驭 本书的第一个核心模块，将彻底重构读者对现代数据科学工具链的认知。我们不会探讨任何基于微软MFC或早期COM技术的编程范式。取而代之的是，我们将深入剖析Python在数据处理领域不可替代的地位。 1.1 环境搭建与性能优化： 详细讲解Anaconda/Miniconda环境管理，以及如何利用Jupyter Notebook/Lab进行交互式开发。特别关注性能优化，包括使用`numba`进行即时编译加速，以及理解C/C++扩展模块（如Cython）在提升计算密集型任务速度中的作用。 1.2 NumPy与Pandas的底层逻辑： 深入讲解NumPy的内存布局（C-order与Fortran-order）如何影响矩阵运算效率。Pandas部分，重点剖析DataFrame的内部结构、索引机制（MultiIndex）以及高效数据清洗与重塑（如`pivot_table`, `melt`）的技巧。我们会详细对比向量化操作与循环操作的性能差异，强调“Pythonic”的高效数据处理哲学。 1.3 现代数据库连接与操作： 摒弃传统ODBC/DAO的连接方式，本书将聚焦于SQLAlchemy 2.0的异步API设计，讲解如何使用SQLAlchemy构建健壮的ORM层，以及如何利用`psycopg2`或`pymysql`直接执行复杂的批量操作，确保数据获取和存储过程的现代化。 二、 机器学习的原理与实践：从统计模型到神经网络 本书的第二部分，致力于构建扎实的机器学习理论基础，并立即将其转化为可运行的代码。 2.1 经典模型的回顾与超越： 对线性回归、逻辑回归、决策树（ID3, C4.5的局限性）进行快速回顾，但重点转向支持向量机（SVM）的核函数选择（RBF、多项式），以及集成学习的精髓——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）。我们将详细解析XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流框架的设计哲学、参数调优策略以及它们在处理稀疏数据时的优势。 2.2 深度学习的通用框架：PyTorch实战： 本书选择PyTorch作为深度学习的核心框架，因为它提供了更接近Python编程习惯的动态计算图，有利于调试和研究。 张量操作与GPU加速： 详细讲解`torch.Tensor`的创建、维度操作，以及如何高效地利用CUDA进行CPU/GPU间的数据迁移和并行计算。 构建模块化网络： 讲解`torch.nn.Module`的设计模式，如何自定义层（Custom Layers），以及使用`torch.optim`中高级优化器（如AdamW, RAdam）的正确姿势。 损失函数与评估指标： 深入分析交叉熵损失的数学原理，以及在不平衡数据集上应如何选用F1 Score、AUC-ROC等评估指标。 三、 前沿应用：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV） 本书的第三部分，将深度剖析当前AI领域最热门的两个应用方向。 3.1 NLP：Transformer架构的统治力： 我们将跳过RNN/LSTM的繁琐细节，直接进入Transformer的自注意力（Self-Attention）机制。 Hugging Face生态系统： 详细介绍`transformers`库，如何使用预训练模型（如BERT, GPT系列）进行迁移学习。重点讲解Tokenization的复杂性（WordPiece, BPE）以及下游任务的微调（Fine-tuning）流程。 文本生成与理解： 实战案例包括情感分析、命名实体识别（NER）和简单的文本摘要任务。 3.2 CV：卷积网络与迁移学习的艺术： CNN核心概念： 解释卷积核、池化层、批标准化（BatchNorm）在深度网络中的作用。 主流架构解析： 分析ResNet的残差连接如何解决梯度消失问题，以及MobileNet在移动端部署的轻量化设计。 数据增强（Augmentation）： 讲解Albumentations等库如何实现复杂的图像变换，以提升模型鲁棒性。 四、 模型部署与工程化：从Notebook到生产环境 掌握模型训练只是第一步，如何将模型安全、高效地投入实际应用是本书的最终目标。 4.1 模型序列化与优化： 讲解PyTorch的`state_dict`保存机制，以及如何使用ONNX（Open Neural Network Exchange）标准将模型转换为通用格式。讨论模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术在减小模型体积和提高推理速度方面的应用。 4.2 现代API服务构建： 抛弃传统的CGI或早期Web服务概念，我们全面拥抱异步Web框架。 FastAPI实战： 使用FastAPI构建高性能的RESTful API服务。详细讲解依赖注入（Dependency Injection）系统，以及如何利用Pydantic进行请求和响应数据的严格校验。 容器化部署： 讲解Docker的基础概念，如何编写Dockerfile将整个数据科学环境（包括Python解释器、依赖库、模型文件）打包成一个可移植的镜像。介绍Docker Compose用于多服务（API服务器与数据库）的编排。 4.3 MLOps基础概念： 简要介绍持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习生命周期中的应用，以及如何使用简单的工具链（如Git Hooks或基础的Jenkins/GitHub Actions）来自动化测试和部署流程。 本书的特点： 完全聚焦现代技术栈： 涵盖Python 3.9+、PyTorch、Transformer、FastAPI、Docker等当前主流技术。 理论与代码并重： 每一个核心概念后都附带可直接运行的、经过充分测试的代码示例。 面向工程实践： 强调如何将模型从实验阶段推向实际生产环境所必需的工程化能力。 本书适合对象： 具备C/C++、Java或早期面向对象编程经验，希望快速转型至数据科学和深度学习领域的工程师。 希望系统学习现代Python数据生态和深度学习框架的在校学生或初级研究人员。 对老旧系统设计感到束缚，寻求更高效、更灵活的软件架构来解决复杂数据问题的开发者。

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坦白讲，这本书的章节顺序和内容组织，明显是按照“自底向上”的原则构建的。它首先花了大量篇幅介绍C++面向对象的核心概念，然后过渡到Windows操作系统的基本架构，最后才引入MFC这个应用框架。对于一个习惯了“项目驱动”学习的现代读者来说，这种先理论后实践的结构可能会显得有些枯燥。但是，当我在后续学习其他与C++相关的底层技术，比如网络编程或者数据库连接时，我突然发现这本书里那些看似“无用”的理论知识，比如类继承、多态在不同对象模型中的体现，又重新浮现出来，并构成了我理解新技术的跳板。它没有紧跟任何昙花一现的技术热点，而是专注于那些历经时间考验的计算机科学核心原理。因此，这本书的价值已经超越了其特定的编译器版本。它更像是一本关于“如何进行大规模面向对象程序设计”的哲学著作，只是恰好选择了那个特定时代的工具集作为载体。每次翻开它，都能从中汲取出对编程本质更深层次的理解，这种累积的内力，是任何快速入门教程都无法给予的。

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这本书的封面设计简直就是一幅时光胶囊，它带着我一头扎进了那个DOS窗口闪烁、十六位编译器的时代。我记得大学刚开设计算机程序设计这门课的时候，老师手上拿的教材就是厚厚的一本，内容排版和现在的书比起来简直是古董级别的。拿到这本《Visual C++ 6.0程序设计》时，那种油墨的味道，以及内页纸张略微泛黄的质感，瞬间唤醒了我对编程最初的敬畏和好奇。它不是那种用花哨的图形界面和拖拽控件来掩盖底层逻辑的教程，恰恰相反，它详尽地剖析了MFC框架的骨架，告诉你每一个窗口、每一个消息循环是如何被操作系统调度的。那时候，我们学编程追求的是“知其所以然”，而不是简单的“能跑起来”。这本书的价值就在于，它强迫你直面C++的指针、内存管理，以及Windows API的复杂性。每一次编译通过后，屏幕上弹出的那个方方正正的对话框，都像是经过千辛万苦才从机器的深处挣脱出来的胜利果实。虽然现在看来，很多知识点已经被.NET或者更现代的框架所取代，但学习这本教材的经历，就像是为你学习任何后续编程语言打下了一块无比坚实的地基，没有这种对底层机制的理解，后续的学习很容易流于表面，总感觉心里没底。它教的不是如何快速完成一个项目，而是如何真正理解程序是如何在计算机上运行起来的。

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这本书的排版和插图风格，透露出一种不容置疑的权威感，但说实话，对于习惯了现代网络资源和视频教程的年轻一代来说，这种纯文本的深度剖析可能会让人望而却步。我记得我第一次尝试理解指针和虚函数的章节时，那种感觉就像是在啃一块非常坚硬的骨头，需要反复咀嚼和对照书中的图示。它没有用任何花哨的颜色区分关键字，所有的代码块都是等宽字体，紧凑地排列在一起，要求读者必须保持高度的专注力。但正是这种朴素的呈现方式，迫使我的注意力完全集中在代码逻辑本身。我记得书里有一段关于GDI绘图的章节，详细介绍了如何使用`MoveToEx`和`LineTo`函数来绘制一个简单的图形。现在的图形库可能只需一行代码就能实现比这复杂十倍的效果，但这本书让我明白了，在那个时代，每一个像素点的生成都依赖于程序员对底层设备上下文（DC）的精确控制。这种对“基础控制权”的强调，在如今这个“封装过度”的时代，显得尤为珍贵。它不是在教你怎么用控件，而是在教你怎么“创造”控件。

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最让我印象深刻的是这本书在错误处理和调试方面的深入探讨。在Visual C++ 6.0那个时代，调试工具的功能远不如今天强大，很多时候，程序崩溃的日志信息简短得令人发指。这本书仿佛预判到了这一点，它用相当大的篇幅讲解了如何利用断点、调用堆栈以及MFC提供的各种诊断宏（比如`ASSERT`）来定位那些隐藏极深的逻辑错误。它教导的不是如何快速修复一个编译错误，而是如何在运行时，像侦探一样去追踪内存泄漏和资源未释放的问题。有一个具体的例子，书中详细模拟了一个循环中忘记释放GDI对象导致系统资源耗尽的过程，并展示了如何通过覆盖特定的消息处理函数来确保资源在合适的时间点被回收。这种“防御性编程”的理念，在这个追求快速迭代的时代似乎被淡忘了。这本书仿佛在低声告诫我们：效率固然重要，但程序的健壮性才是软件长久生命力的基石。阅读这本书的过程，其实也是我在培养一种严谨、细致的软件工程思维的过程。

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老实说，我一开始对这本书的期望值并不高，毕竟“6.0”这个版本号本身就透露着浓浓的复古气息。我更习惯于用现代IDE的智能提示和自动完成功能来武装自己。但是，当我尝试用这本书里的示例代码去搭建一个稍微复杂点的多线程应用时，我才发现自己错得有多离谱。这本书没有给我现成的“工具箱”，而是给了我一套完整的“锻造工具”。它对消息驱动模型的讲解，简直可以用“庖丁解牛”来形容。作者似乎非常清楚初学者在面对Windows消息泵时那种迷茫感，所以他没有直接抛出大量的API函数，而是先用清晰的流程图和大量的代码注释，一步步引导我们理解WM_PAINT、WM_COMMAND这些消息是如何被捕获、处理，并最终驱动界面元素做出反应的。这种“手把手”的教学方式，虽然在阅读过程中略显冗长，但它有效防止了那种“复制粘贴”式的学习。你必须亲手敲下每一个`CWnd::OnCreate()`或者`DoDataExchange()`中的变量映射代码，才能真正体会到MFC内部运行机制的精妙。这本书与其说是一本编程指南，不如说是一本系统分析的入门手册，它教会了我如何“阅读”操作系统留给应用程序的“指令集”。

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