全国计算机技术与软件专业技术资格(程序员分册)

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出版者:中国水利水电出版社
作者:郑若忠
出品人:
页数:363
译者:
出版时间:2004-9
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787508433714
丛书系列:
图书标签:
  • 程序员
  • 计算机技术
  • 软件工程
  • 技术资格
  • 程序员分册
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  • 认证
  • 编程
  • 信息技术
  • 计算机等级考试
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具体描述

本书是根据2004年版全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试大纲(程序员级)编写的考试辅导书。全书以综述导航、考点研究、重点提炼和试题解析、全真检测四个部分为框架,为考生全程领跑。建议准备参加程序员级考试的人员精心阅读本书,相信能够通过对本书的学习加快复习的进程。对于各类培训机构来说,本书也是一本不错的教学辅导书。

  本书是根据2004年版全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试大纲(程序员级)编写的考试辅导书。全书以综述导航、考点研究、重点提炼和试题解析、全真检测四个部分为框架,为考生全程领跑。

  全书主体按照考试大纲和教程的章节编排,共有11章,涵盖计算机系统、操作系统、数据库技术、多媒体技术、网络技术、程序语言、软件工程、数据结构、常用算法设计、标准化和知识产权、Visual Basic应用基础等内容。书前有专家对历年试题的分析和展望,并将2004年新大纲同2001年大纲进行了对比;书中每章都配有复习进度时间表;书后附有精心提炼、针对性强的三套模拟试题,以及书中习题的全部答案。

  建议准备参加程序员级考试的人员精心阅读本书,相信能够通过对本书的学习加快复习的进程。对于各类培训机构来说,本书也是一本不错的教学辅导书。

《精通Python数据分析与可视化》 内容简介: 本书是一本面向Python数据科学初学者和从业者的实战指南,旨在系统地介绍使用Python进行数据分析和可视化的核心技术与方法。全书内容紧密结合实际应用场景,从基础的Python数据处理库NumPy和Pandas讲起,逐步深入到数据清洗、转换、探索性数据分析(EDA)的各个环节。 第一部分:数据处理与分析基础 Python基础回顾与数据科学环境搭建: 简要回顾Python语言的核心概念,并指导读者如何安装和配置Anaconda发行版,包括Jupyter Notebook/Lab、Spyder等常用开发工具。 NumPy:科学计算的基石: 详细讲解NumPy数组(ndarray)的创建、索引、切片、数学运算、广播机制等,以及其在向量化计算中的重要作用。涵盖函数式编程技巧,如apply_along_axis。 Pandas:数据分析的瑞士军刀: 深入剖析Pandas的核心数据结构Series和DataFrame。重点介绍数据的导入导出(CSV, Excel, SQL数据库)、数据选择与过滤(loc, iloc)、数据对齐、缺失值处理(fillna, dropna)、数据重塑(pivot, melt)、分组与聚合(groupby)、数据合并与连接(merge, join, concat)等关键操作。通过丰富的案例展示如何高效地进行数据清洗和预处理。 数据预处理与特征工程: 讲解数据归一化(Min-Max, Standardization)、编码(One-Hot Encoding, Label Encoding)、特征提取(PCA, Feature Selection)、时间序列数据处理(日期/时间解析、重采样)等,为后续建模打下基础。 第二部分:探索性数据分析(EDA)与可视化 Matplotlib:Python绘图的基石: 系统介绍Matplotlib的常用绘图函数,如plot, scatter, bar, hist, boxplot等。讲解图形元素的定制,包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记等。教授如何绘制多子图(subplots)以及精细控制图形的布局。 Seaborn:高级统计数据可视化: 基于Matplotlib,Seaborn提供了更美观、更易用的统计图形绘制接口。本书将重点介绍Seaborn在绘制分布图(distplot, kdeplot)、关系图(scatterplot, lineplot, regplot)、分类图(boxplot, violinplot, countplot)、回归图(lmplot)等方面的强大功能,并展示如何通过设置主题和调色板来增强图形的表达力。 交互式可视化(可选): 简要介绍Plotly、Bokeh等交互式可视化库,展示如何创建可缩放、可平移、带有工具提示(tooltip)的动态图表,以增强数据探索的互动性。 EDA实战: 结合真实数据集,演示如何通过可视化手段来理解数据分布、发现变量间的关系、识别异常值,从而为后续建模提供有价值的洞察。包括描述性统计分析、相关性分析、分布拟合等。 第三部分:进阶主题与案例分析 数据分析项目实战: 选择一到两个具有代表性的实际数据集(例如,零售销售数据、用户行为数据、电影评分数据等),从数据获取、清洗、EDA、初步建模(如简单的回归或分类预测)到结果可视化,完整地展示一个数据分析项目的流程。 常见数据分析误区与最佳实践: 总结在数据分析过程中容易遇到的问题,如数据泄露、过度拟合、可视化误导等,并提供避免这些问题的建议和最佳实践。 未来学习方向指引: 简要介绍更高级的数据科学领域,如机器学习(scikit-learn)、深度学习(TensorFlow/PyTorch)、大数据处理(Spark)等,并为读者提供进一步学习的资源和建议。 本书强调动手实践,每章都配有丰富的代码示例和练习题,读者可以通过跟随实践来加深对知识点的理解。无论您是准备进入数据分析领域的新人,还是希望提升Python数据处理和可视化技能的专业人士,《精通Python数据分析与可视化》都将是您不可或缺的学习伴侣。

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软件开发过程中,良好的编程风格和规范至关重要。书中在讲解各个编程语言时,也提到了一些基本的编码规范,比如使用有意义的变量名、添加必要的注释等。然而,对于更深入的编程风格指南,比如Google C++ Style Guide、PEP 8 for Python等,以及如何进行代码重构以提高代码的可读性和可维护性,书中几乎没有涉及。这对于培养程序员的职业素养和编写高质量代码的能力,是一大缺失。

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关于“操作系统”的内容,这本书涉及了进程管理、内存管理、文件管理和设备管理等基本概念。然而,对于操作系统内核的工作原理,比如中断处理、系统调用、进程调度算法(如FCFS、SJF、RR、Priority Scheduling)的具体实现和比较,以及虚拟内存、分页、分段等内存管理技术,书中都只是停留在概念层面,缺乏深入的原理阐述和图示说明。例如,在讲解进程调度时,书中仅仅是列出了几种算法的名称,但并未对它们的执行过程、优缺点以及在不同操作系统中的应用情况进行详细的分析。这使得我很难真正理解操作系统是如何管理计算机资源的。

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编程语言是程序员的基石,因此我对书中关于“程序设计语言”的章节非常看重。这本书涵盖了C、Java、Python等几种主流编程语言的语法和基本特性。然而,对于这些语言的内存管理机制(如C语言的指针和内存分配、Java的垃圾回收)、面向对象编程思想的深入理解(封装、继承、多态的实际应用)、函数式编程的理念以及并发编程的技巧,书中都未能给予足够的篇幅。例如,在讲解C语言时,书中对指针的介绍相对简单,但对于指针运算、野指针、内存泄漏等常见问题以及如何避免,则缺乏详细的指导。在Java部分,虽然提到了多线程,但对于线程安全、锁机制、并发集合等高级概念,则几乎没有涉及。

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拿到这本《全国计算机技术与软件专业技术资格(程序员分册)》时,我满怀期待,希望它能成为我学习和备考的得力助手。然而,翻阅了近半本书,我发现这本书在内容深度和广度上都未能达到我的预期。虽然书中确实涵盖了一些计算机基础知识,比如数据结构、算法、操作系统原理等,但这些知识点的讲解都显得过于浅显,更像是对概念的简单罗列,而非深入的原理剖析。例如,在讲解“进程与线程”时,书中仅仅列出了它们的基本定义和区别,但对于它们在内存管理、调度机制、同步互斥等方面的具体实现细节,以及在实际开发中如何根据场景选择使用进程还是线程,却几乎没有涉及。这对于想要真正理解这些底层机制,并将其应用到实际编程中的我来说,无疑是一种遗憾。

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在阅读关于“软件工程”的部分时,我希望能找到关于软件开发生命周期、项目管理、需求分析、设计模式、软件测试以及版本控制等方面的系统性介绍。这本书确实提到了“敏捷开发”和“瀑布模型”等概念,但对于这些模型的具体实践方法、优缺点以及如何选择合适的模型,都没有深入的探讨。例如,在需求分析方面,书中仅仅提及了“用户故事”和“用例图”这些术语,但并未详细说明如何进行有效的需求收集、需求管理和需求变更控制。对于软件测试,书中也只是简单提及了单元测试、集成测试和系统测试,但并未提供关于测试用例设计、测试方法论(如黑盒测试、白盒测试)以及自动化测试的介绍。这些对于培养一名合格的程序员来说,都是非常关键的知识。

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总的来说,这本书提供了一个计算机技术和软件开发基础知识的概览,但其内容深度和广度都未能满足我作为一名 aspiring 程序员对系统性、深入性学习的需求。它更像是一本入门级的参考手册,对于想要在专业领域深耕的用户来说,可能需要借助更多的专业书籍和在线资源来补充知识。书中许多关键的技术细节和实践应用被一笔带过,使得在理论学习和实际操作之间存在一定的断层。

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网络通信是现代软件开发不可或缺的一环,因此我对书中关于“计算机网络”的内容抱有很高的期望。这本书对TCP/IP协议栈的介绍,大致描述了各层的功能,如应用层、传输层、网络层和数据链路层,并简要介绍了HTTP、TCP、UDP等协议。然而,对于这些协议的底层工作原理,比如TCP三次握手和四次挥手的具体过程、TCP的拥塞控制机制、UDP的无连接特点以及它们在不同场景下的适用性,书中仅仅是点到为止,缺乏细致的讲解和生动的比喻。此外,对于网络安全方面的内容,比如SSL/TLS加密、防火墙、VPN等,更是几乎没有涉及。在如今网络安全日益重要的时代,一本旨在培养专业技术人才的图书,却对这一块的内容如此忽视,实在令人费解。

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在阅读有关“编译原理”的部分时,我期待能了解程序代码如何被转换成可执行文件。这本书虽然提到了词法分析、语法分析、语义分析、代码生成和优化等编译过程的几个阶段,但对于这些阶段的具体实现技术,比如有限自动机(DFA/NFA)、下推自动机(PDA)、LR分析器、AST(抽象语法树)的构建和遍历等,都没有详细的讲解。对于如何进行代码优化,比如常量折叠、死代码消除、循环优化等,书中更是没有涉及。对于想要理解代码底层运行机制的读者来说,这部分内容显得尤为单薄。

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我特别关注的是书中关于“数据库系统”的部分。作为一名未来的程序员,掌握SQL语言和数据库操作是必不可少的技能。这本书对SQL的介绍,局限于一些基础的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作,比如`SELECT`、`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`语句的语法,以及简单的`WHERE`子句和`JOIN`操作。然而,对于更复杂的查询优化、索引设计、事务管理、并发控制、存储过程和触发器的编写等内容,则鲜有提及。我期待书中能够提供更具实操性的案例,演示如何通过合理的数据库设计和SQL语句优化来提高应用程序的性能,以及如何在多用户并发访问的情况下保证数据的一致性和安全性。可惜的是,这些在实际工作中至关重要的内容,在这本书中几乎付之阙如,让我感到非常失望。

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书中对于“数据结构与算法”的讲解,虽然列出了一些常见的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图)和算法(如排序、查找),但其深度和广度都显得不足。例如,在讲解“树”时,书中提到了二叉树、平衡二叉树(如AVL树、红黑树),但对于这些平衡二叉树的插入、删除操作的平衡调整过程,以及它们在实际应用中的优势,都只是泛泛而谈。同样,在算法方面,书中介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法,但对于更高效的快速排序、归并排序,以及它们的复杂度分析和优化,则提及甚少。动态规划、贪心算法等更高级的算法思想,更是没有深入介绍。

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