Visual C#程序设计教程

Visual C#程序设计教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:刘先省、陈克坚、董淑娟/国别:中国大陆
出品人:
页数:302
译者:
出版时间:2006-6
价格:27.00元
装帧:
isbn号码:9787111191490
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 高级语言
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具体描述

《Visual C#程序设计教程》按照第一门程序设计语言课程的要求编写,采用案例方式,全面细致地介绍了C#可视化面向对象编程的概念和方法,内容包括程序设计语言与程序设计方法、C#语法基础、顺序结构、选择结构、循环结构程序设计、面向对象编程技术、继承、数组与自定义类型、菜单、工具栏与状态栏、文件操作、数据库技术、ActiveX控件、异常处理与跟踪调试、开发Web应用程序、部署应用程序等。《Visual C#程序设计教程》每章均配有一定数量的习题,以方便学生练习。

好的,这是一份为您的图书《Visual C程序设计教程》量身打造的、不包含其内容的图书简介: --- 深度剖析:Python在金融数据分析中的实战应用 一本面向量化交易、风险管理与金融建模的实操指南 作者:[此处填入一位资深金融工程师或数据科学家的笔名] 出版社:[此处填入一家侧重技术与金融交叉领域的专业出版社名称] 出版日期:[此处填入一个近期年份] 图书概述 在当今瞬息万变的金融市场中,数据已成为驱动决策和获取竞争优势的核心资产。传统的电子表格和基础统计方法已难以应对海量、高频、多维度的数据挑战。本书《深度剖析:Python在金融数据分析中的实战应用》正是在此背景下应运而生,它旨在为金融专业人士、量化分析师、风险管理人员以及对金融科技(FinTech)抱有热情的程序员,提供一套全面、深入且高度实用的Python工具箱和方法论。 本书摒弃了对基础编程语法的冗长介绍,而是将重点聚焦于如何利用Python的强大生态系统——特别是NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels、Scikit-learn乃至TensorFlow/PyTorch——来解决现实世界中金融领域最棘手的问题。我们相信,只有将尖端算法与真实市场数据紧密结合,才能真正掌握现代金融分析的精髓。 核心内容与技术深度 本书结构严谨,内容按金融分析的价值链层层递进,确保读者不仅能“知道”如何操作,更能“理解”背后的数学原理和金融逻辑。全书共分为六大部分,涵盖了从数据获取到复杂模型部署的全流程: 第一部分:Python金融数据基础设施的构建 本部分将快速带领读者搭建一个高效、稳定的Python金融分析环境。我们深入探讨Pandas DataFrame在处理时间序列数据(如OHLCV数据)时的性能优化技巧,例如如何高效地处理缺失值、进行数据重采样(Resampling)以及构建自定义的时间窗口函数。重点介绍`yfinance`、`Quandl`(现为Nasdaq Data Link)等主流数据源的API调用与数据清洗规范。此外,还将涵盖利用`Zipline`或`Backtrader`等框架进行初步的事件驱动回测环境配置。 第二部分:金融时间序列的统计建模与检验 金融数据天生具有波动性聚类、均值回归等非平稳特性。本部分将详细讲解如何使用`Statsmodels`库,从经典的时间序列模型(如ARIMA、GARCH族模型)入手,对资产收益率和波动率进行精确建模。读者将学习如何进行协整检验(Cointegration Test)、单位根检验(Unit Root Test),以及如何利用多变量时间序列模型(如VAR/VECM)来分析资产间的动态关系。每种模型都会配以真实的股票、外汇或商品数据进行案例演示,重点在于模型诊断和参数的金融意义解读。 第三部分:投资组合优化与现代资产定价理论的实证检验 本部分深入Markowitz的现代投资组合理论(MPT)及其延伸。我们将使用`PyPortfolioOpt`或自建优化器,展示如何实现经典的均值-方差优化、风险预算优化(Risk Parity)以及基于Black-Litterman模型的视图整合。更进一步,本书将带领读者利用Python进行实证研究,检验CAPM、Fama-French三因子甚至五因子模型的有效性,并使用滚动回归(Rolling Regression)方法来分析因子暴露度和超额收益的稳定性。 第四部分:量化策略的开发、回测与绩效评估 这是本书的实战核心。我们将超越简单的移动平均线交叉策略,构建包含多因子选股、套利策略(如统计套利中的配对交易)的完整回测流程。重点介绍如何克服常见的回测陷阱,如幸存者偏差(Survivorship Bias)、前视偏差(Look-ahead Bias)。绩效评估方面,将不仅仅停留在夏普比率(Sharpe Ratio),还会深入讲解信息比率(Information Ratio)、Calmar比率以及基于蒙特卡洛模拟的压力测试方法。 第五部分:机器学习在信用风险与阿尔法挖掘中的应用 本书着重探讨如何将机器学习算法应用于金融预测。在信用风险领域,我们将使用Scikit-learn构建基于逻辑回归、随机森林和梯度提升机(XGBoost/LightGBM)的违约概率预测模型,并详细讨论如何处理高度不平衡的违约数据集,以及如何使用KS统计量、AUC等金融友好型指标进行模型评估。在阿尔法挖掘方面,我们将介绍如何利用深度学习(如LSTM)来捕捉高频数据中的非线性模式,并探索特征工程在提升因子预测能力中的关键作用。 第六部分:大数据、高频数据与基础设施扩展 针对处理TB级别数据流的需求,本部分介绍了如何集成Spark(PySpark)进行大规模分布式计算。对于高频数据分析,我们将探讨如何使用专门的库处理微观结构,例如订单簿数据(Level 2/Level 3)的清洗与特征提取。最后,本书将提供关于如何将训练好的预测模型部署到生产环境中(MLOps in Finance)的初步指导,确保模型能够稳定地为交易系统服务。 本书的独特价值 1. 纯粹的金融实战导向: 书中所有代码和案例均基于真实的金融数据和金融理论构建,避免了对玩具数据集的过度依赖。 2. 注重底层逻辑: 不仅提供代码,更深入解释了底层金融模型(如GARCH、CAPM)背后的数学假设和统计推导,帮助读者建立扎实的理论基础。 3. 面向生产环境: 覆盖了数据获取、清洗、建模、回测到初步部署的完整生命周期,是实现从原型到实盘的桥梁。 4. Python生态系统全景: 系统性地整合了金融分析领域最前沿的Python库,避免了知识的碎片化。 目标读者 量化交易员与研究员: 寻求利用Python构建和优化交易策略的人士。 金融风险分析师: 需要使用先进统计和机器学习方法进行压力测试和信用评级建模的专业人士。 金融建模师(Quants): 希望将复杂的金融理论转化为高效代码的数学家和工程师。 对金融科技感兴趣的软件开发者: 希望从C或Java等传统环境转向更灵活、更强大的Python数据科学栈的开发者。 掌握本书内容,您将不再只是使用工具,而是能够驾驭工具,在数据驱动的金融世界中开辟属于自己的精准航道。 ---

作者简介

目录信息

出版说明前言第1章 程序设计语言与程序设计第2章 Visual C#概述第3章 C#语法基础第4章 顺序结构程序设计第5章 选择结构程序设计第6章 循环结构程序设计第7章 面向对象编程技术第8章 继承第9章 数组与自定义类型第10章 菜单、工具栏与状态栏第11章 文件操作第12章 数据库技术第13章 ActiveX控件第14章 异常处理与跟踪调试第15章 开发WEB应用程序第16章 部署应用程序附录 C#常用方法与属性
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读后感

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用户评价

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这本书在内容的选择上,也显得非常务实。它并没有去罗列 C# 语言的所有细枝末节,而是专注于那些最核心、最常用、最能帮助初学者快速入门和建立起扎实基础的知识点。你可以从中学习到如何创建控制台应用程序、如何使用 WPF 进行界面开发(如果书中有涉及的话),以及 C# 语言的各种核心特性。这些都是进行实际软件开发所必不可少的技能。它避免了信息过载,让学习者能够专注于最重要的内容,从而更有效地提升自己的编程能力。我感觉,这本书就像是一个精心设计的“导航仪”,它指引我走向 C# 开发的正确方向,让我能够快速地掌握核心技能,并有信心去迎接更具挑战的项目。

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让我印象深刻的还有这本书对错误处理和调试的重视程度。在编程过程中,错误几乎是不可避免的,而如何有效地处理和定位错误,是衡量一个开发者能力的重要标准。这本书并没有忽略这一点,而是专门花篇幅讲解了如何使用 try-catch 语句来捕获和处理异常,以及如何利用 Visual Studio 的调试工具来查找代码中的 bug。它提供的示例非常实用,展示了在不同的场景下,应该如何编写健壮的代码,以及如何通过单步执行、断点设置等方式来分析程序的运行流程。我之前对调试的概念一直比较模糊,总觉得是个很高深的技能,但看了这本书之后,我才意识到,其实只要掌握了基本的方法和工具,调试并没有那么可怕,反而是排查问题、提升代码质量的利器。

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我个人非常喜欢这本书在提供解决方案的同时,也会引导读者思考“为什么”。它不会仅仅告诉“怎么做”,而是会解释“为什么这么做”。比如,在讲解某种特定的算法或者设计模式时,它会先描述这个问题,然后分析为什么传统的实现方式可能不够理想,最后才引出更优的解决方案。这种“溯源”式的讲解,让我不仅仅停留在“知其然”,更能达到“知其所以然”的境界。它培养了我一种分析问题、寻找最优解的编程思维,而不是仅仅死记硬背代码。这种能力,对于我未来独立开发和解决更复杂的问题,无疑是至关重要的。

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这本书的语言风格,我得说,非常适合普通读者,尤其是那些对编程有热情但基础相对薄弱的学习者。它没有使用太多艰深晦涩的专业术语,即使偶尔出现,也会立刻给出清晰的解释。作者在写作时,仿佛一直在思考“如何让读者更容易理解”,因此,你会发现很多概念的解释都非常生动形象,有时候甚至会用一些生活中的例子来类比。比如,在讲解“类”的时候,可能会用“蓝图”来比喻,而“对象”则是根据蓝图制造出来的具体“房子”。这种通俗易懂的表达方式,极大地缓解了我阅读技术书籍时常常感到的压力。阅读这本书,就像是在和一位有耐心的老师在交流,他会用你能够理解的语言,把复杂的概念一点点地讲清楚。

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这本书的逻辑编排,我真的要好好夸赞一番。它不是那种堆砌知识点的“大杂烩”,而是非常清晰地构建了一个从易到难、层层递进的学习路径。一开始,你会从最基本的 C# 语法入手,掌握变量、数据类型、运算符这些编程的基石。然后,它会自然而然地引出控制流语句,比如 if-else、for、while 循环,让你学会如何让程序做出判断和重复执行任务。紧接着,就是面向对象编程(OOP)的核心概念,类、对象、继承、多态等等,这些在其他教材中可能显得十分晦涩的知识点,在这本书里被拆解得非常透彻,作者用了大量的比喻和生动的例子来帮助读者理解。我印象特别深刻的是,在讲解“封装”的时候,它把类比作一个“黑盒子”,外部只能通过定义好的接口来与之交互,这让我一下子就抓住了这个概念的核心。而且,书中不会一次性抛出所有复杂的内容,而是将它们分散在不同的章节,每个章节都专注于一个特定的主题,并且围绕这个主题展开深入的讲解和练习。这种有条不紊的结构,让我感觉学习的过程非常顺畅,每一步都像是为下一步打下了坚实的基础,不会有那种“前不着村,后不着李”的脱节感。

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我必须说,这本书在代码示例的选择上,真的非常用心。它提供的那些代码片段,绝不是那种“写出来就行”的应付之作。每一个示例都经过了深思熟虑,能够精准地演示书中讲解的概念。而且,这些示例往往都具备一定的实用性,你甚至可以直接复制粘贴到你的开发环境中运行,然后观察结果,感受代码的魅力。作者在解释代码的时候,也是非常细致,会逐行或者逐个关键部分地进行说明,让你清楚地知道每一行代码的作用,以及它在整个程序中所扮演的角色。有些地方,它还会提供多种实现方式,并分析它们的优缺点,这对于培养我的编程思维非常有帮助。我记得在学习文件操作的时候,书中给出的示例不仅能够实现基本的文件读写,还考虑到了异常处理,这让我一下子就意识到了在实际编程中,考虑各种边界情况和错误处理的重要性。这种贴近实际开发的风格,让我在学习理论知识的同时,也能积累宝贵的实战经验。

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这本书最让我惊喜的地方,在于它对一些高级概念的处理方式。很多初学者在面对诸如委托、事件、泛型、LINQ 等概念时,往往会感到无所适从,觉得它们高深莫测。然而,在这本书里,这些内容都被“降维打击”了。作者并没有回避这些重要但可能令人生畏的主题,而是用一种更加平易近人的方式来呈现。它会先建立一个基础,让你理解这些概念出现的“痛点”——也就是它们是为了解决什么问题而诞生的。然后,再逐步引入这些概念,并提供清晰的解释和恰当的示例。我记得在理解“泛型”的时候,书中用了一个非常形象的比喻,将它类比成一个“通用容器”,可以存放不同类型的数据,但又能保证类型安全。这种方式,极大地降低了我的理解难度,让我能够相对轻松地掌握这些原本可能需要花费大量时间去啃读的知识点。

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这本书,哦,说实话,我在翻阅它的过程中,总感觉自己好像置身于一个巨大的、色彩斑斓的编程乐园,里面充满了各种各样的工具和材料,而我,就像一个刚刚拿到魔法棒的小学徒,跃跃欲试却又略带迷茫。教程的讲解风格,我得说,是一种非常“手把手”的教学模式,它不像某些枯燥的学术论文,上来就抛出一堆公式和理论,让你脑袋嗡嗡响。相反,这本书更像是你身边一个耐心又知识渊博的朋友,会一步一步地引导你,从最基础的概念开始,比如什么是变量,什么是函数,那些听起来可能有点抽象的编程术语,在这里都变得异常生动和易于理解。书中穿插的那些图示和代码片段,简直是点睛之笔,它们不是简单地展示代码,而是告诉你“为什么”要这么写,背后的逻辑是什么。我尤其喜欢它在讲解某个新概念时,会立刻给出几个精心设计的示例,并且详细地解释每一个部分的含义,让你不会在“这是什么?”的疑问中卡住。读完某个章节,你总能感觉到自己真的掌握了一些东西,而不是仅仅停留在“我好像懂了”的模糊阶段。这种循序渐进的学习体验,对于我这种初学者来说,真的太友好了,它大大降低了学习的门槛,也让我更有信心去探索 C# 的更深层奥秘。

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这本书在章节的衔接上,做得相当流畅。它不是那种一本散乱的知识汇集,而是构成了一个有机的整体。每一个新章节的开始,都会自然地承接前一章的内容,仿佛是知识链条上的一个新环节。例如,在学习了基本的数据类型和变量之后,下一章会很顺理成章地讲解如何对这些变量进行操作,也就是运算符。再往后,当你理解了如何进行基本的逻辑判断时,自然就会进入循环结构的学习。这种层层递进、相互关联的结构,让我在学习过程中,能够清晰地看到知识点之间的联系,而不是孤立地记忆每一个概念。这种“脉络清晰”的学习体验,对于建立起对 C# 语言的整体认知非常有帮助。

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这本书在讲解的深度上,把握得相当不错。它不是那种只停留在表面,简单介绍一下概念的书籍,但也不是那种动辄就抛出大量晦涩数学公式的学术巨著。它更像是一位经验丰富的老师,知道什么时候应该深入挖掘,什么时候又需要适可而止。在讲解一些基础概念的时候,它会讲得很透彻,让你理解其背后的原理。而在讲解一些更复杂的、更贴近实际应用的特性时,它又会恰到好处地停下来,让你能够消化和吸收,而不会被海量的信息淹没。我特别欣赏它在某些章节结尾,会留有一些思考题或者小练习,这些练习不仅仅是让你重复书本上的代码,而是引导你去思考如何将学到的知识应用到解决实际问题中。这种“张弛有度”的教学节奏,让我在学习的过程中,始终保持着一种积极的学习状态,既不会感到枯燥乏味,也不会因为信息量过大而产生畏难情绪。

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