Visual Basic程序设计与实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:黄玉春

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2006-9

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302137627

丛书系列:

图书标签:

• Visual
• Basic程序设计与实训教程
• Visual Basic
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• Windows应用程序
• 开发
• 学习
• 计算机基础
• 代码示例

好的，这是一份不包含《Visual Basic 程序设计与实训教程》内容的图书简介，聚焦于其他技术领域，力求详细且自然流畅： --- 图书简介：深度解析与实践：现代数据科学与机器学习的构建之道 书名：深度解析与实践：现代数据科学与机器学习的构建之道 目标读者： 具备一定编程基础（如Python、R语言）的数据分析师、软件工程师、对人工智能技术有浓厚兴趣的研究人员与学生。 内容聚焦： 本书并非探讨传统的桌面应用开发或早期的面向对象编程范式，而是完全专注于当前信息技术浪潮的核心驱动力——数据科学、大规模数据处理以及前沿的深度学习模型构建。 第一部分：数据科学基石：从数据采集到预处理的严谨流程 本部分旨在为读者建立一个坚实的数据科学基础。我们将超越简单的Excel操作，深入探讨如何处理海量、异构的数据源。 第1章：数据生态系统概览与Python工具栈的精选 本章首先描绘了当前数据科学领域的主流技术栈。重点介绍Python作为首选语言的优势，并详细剖析`Pandas`库在数据清洗、重塑和聚合方面的强大功能。我们将用大量实际案例演示如何高效地处理缺失值、异常值，以及如何进行时间序列数据的对齐与重采样。不同于专注于特定编程语言特性的教程，本书强调的是数据处理思维的建立。 第2章：高效的数据存储与查询技术 数据不再仅仅存储在本地文件中。本章详细讲解了关系型数据库（如PostgreSQL）与非关系型数据库（如MongoDB）的结构差异及其适用场景。我们不仅会教授基础的SQL查询优化技巧，还会深入探讨NoSQL数据库在处理高并发读写和灵活数据模型时的设计考量。针对大数据场景，我们简要介绍Hadoop/Spark生态中的数据抽象层概念，而非深入其底层实现细节。 第3章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是数据洞察的起点。本书将EDA提升到“科学”层面，介绍如何使用`Matplotlib`和`Seaborn`库创建既美观又富含统计学意义的可视化图表。重点讲解如何利用箱线图、小提琴图识别分布特征，以及如何通过相关性热力图揭示变量间的复杂关系。我们将避免使用基础的绘图模板，而是专注于如何通过可视化来验证假设并发现数据中的“故事”。 第二部分：统计推断与传统机器学习模型 在理解了数据结构之后，本部分将引导读者进入统计推断的严谨世界，并掌握经典机器学习算法的内部工作原理。 第4章：概率论与统计推断的实战应用 本章回顾了构建可靠模型的统计学基础，如贝叶斯定理、中心极限定理的应用。我们将重点讲解假设检验的流程，如t检验和方差分析（ANOVA），并强调在实际业务问题中如何正确地设定和解读P值，避免常见的统计误区。 第5章：监督学习：回归与分类算法的深度剖析 本书深入讲解了线性回归、逻辑回归的数学推导，并着重分析了正则化（Lasso与Ridge）在模型泛化能力中的作用。对于分类问题，我们详细对比了支持向量机（SVM）的核函数选择策略，以及决策树（Decision Tree）的熵与基尼系数计算过程。读者将学会如何根据数据集的特性选择最合适的基准模型。 第6章：无监督学习与降维技术 无监督学习是发现数据内在结构的利器。本章详细阐述K-Means聚类算法的迭代过程和收敛性问题。对于高维数据，我们侧重于主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，以及t-SNE在可视化高维嵌入向量时的独特优势和局限性。 第7章：模型评估、选择与集成学习 一个模型的好坏，取决于其评估标准。本章系统介绍了准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等评估指标的含义和适用场景。重点内容在于集成学习：我们将详细拆解Bagging（如随机森林）和Boosting（如Gradient Boosting Machines, XGBoost）的机制，解释它们如何通过组合弱学习器来构建强大的预测系统。 第三部分：深度学习的革命：神经网络的构建与优化 本部分是本书的核心，全面覆盖现代深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的使用，以及对复杂网络结构的探索。 第8章：神经网络基础：从感知机到反向传播 本章从神经元的基本数学模型出发，详细推导了梯度下降法如何应用于神经网络的参数学习——反向传播算法（Backpropagation）。我们将清晰解释链式法则在误差回传中的关键作用，帮助读者理解模型训练的底层逻辑，而不是仅仅调用API。 第9章：卷积神经网络（CNN）的图像革命 针对计算机视觉任务，本章全面介绍了卷积层的核心操作，包括步长（Stride）、填充（Padding）和池化（Pooling）。我们将解析经典架构如LeNet、AlexNet，并指导读者如何使用迁移学习技术，利用预训练模型（如ResNet）解决特定的图像分类或目标检测任务。 第10章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 处理文本、语音等序列数据需要特殊的网络结构。本章详细介绍了标准RNN的局限性（梯度消失/爆炸），并重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门”机制，解释它们如何有效地捕获长期依赖关系。 第11章：模型优化与部署实战 训练出高性能模型只是第一步。本章聚焦于训练过程的优化：学习率调度策略（如余弦退火）、批标准化（Batch Normalization）的作用，以及早停法（Early Stopping）。最后，本书将简要介绍模型量化和模型转换工具，指导读者如何将训练好的模型部署到实际应用环境中，实现低延迟推理。 --- 总结： 本书旨在提供一个全面且深入的技术路线图，涵盖从原始数据处理到尖端深度学习模型实现的完整流程。它避免了对基础语法和过时技术的冗余介绍，而是将篇幅集中于统计严谨性、算法内在机制的理解，以及在主流框架下的高效实践，是志在成为专业数据科学家和机器学习工程师的读者的理想参考书。

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这本书的逻辑结构让我印象深刻，完全是为新手量身定制的。它从最基础的“Hello, World!”开始，逐步深入到更复杂的概念，比如过程、函数、数组、文件操作等等。作者的讲解方式非常生动，不会让人觉得枯燥乏味。他善于用类比和比喻来解释一些抽象的编程概念，比如把变量比作一个装着数据的盒子，把循环比作重复做一件事情直到满足某个条件。这种方式极大地降低了学习的门槛，让我能够轻松地理解和记忆。书中提供的代码示例都非常精炼，而且都有详细的注释，让我能够清楚地知道每一行代码的作用。我最欣赏的是作者在讲解过程中，会穿插一些“小贴士”和“注意事项”，这些都是在实际编程中非常容易被忽视却又至关重要的地方。这些细节的处理，充分体现了作者的教学经验和对初学者的关怀。此外，书中还包含了一些关于如何编写规范、易读的代码的建议，这对于培养良好的编程习惯非常有帮助。我曾经尝试过其他一些编程入门书籍，但往往因为过于理论化或者案例太少而半途而废。而这本书，则用一种循序渐进、理论与实践相结合的方式，让我真正体会到了编程的乐趣和成就感。特别是它在讲解数据库连接部分，提供了非常实用的例子，让我能够将Visual Basic与实际的数据管理结合起来，完成一些更具实用价值的应用。我强烈推荐这本书给所有想要学习Visual Basic的朋友，相信你们也会和我一样，从中受益匪浅。

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这本书的语言风格非常亲切，就像是有一位经验丰富的老师在旁边手把手地教你一样。作者在讲解过程中，并没有使用太多晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的语言来解释复杂的概念。即使是我这样之前从未接触过编程的人，也能很快理解。他善于抓住初学者容易犯的错误，并且提前给出提示，让我避免走了很多弯路。例如，在讲解变量作用域的时候，他就用了一个非常形象的比喻，让我瞬间就明白了不同作用域的变量的区别。而且，书中还提供了很多“问答”环节，就像是在模拟真实的课堂提问，解答了我心中可能存在的疑惑。最让我觉得贴心的是，书中还附带了大量的截图，清晰地展示了每一步的操作过程，包括界面的样子、控件的属性设置等等。这对于我们这些依赖视觉学习的人来说，简直是福音。我曾经尝试过其他一些电子版的教程，由于缺乏直观的演示，学习起来非常吃力。而这本书，则通过精美的排版和丰富的插图，让学习过程变得轻松有趣。我还喜欢书中那些“经验分享”的板块，作者会结合自己的编程经验，分享一些实用的技巧和心得，这些内容往往是其他教程所没有的，却又非常有价值。总而言之，这本书让我觉得学习Visual Basic不再是一件困难的事情，而是变成了一次愉快的探索之旅。

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我非常喜欢这本书的“循序渐进”的学习方法。它没有一开始就抛出大量难以理解的概念，而是从最基本、最容易掌握的内容开始，然后逐步引入更复杂的知识。比如，在讲解条件语句的时候，先从最简单的if语句开始，然后才引入else if和else，并且通过很多实际的例子来演示它们的用法。这种由浅入深的学习方式，让我能够稳扎稳打地掌握每一个知识点。而且，书中在讲解完一个章节后，都会设置一些“小练习”和“思考题”，让我能够及时巩固所学内容，检验自己的理解程度。这些练习题的难度适中，既不会让人感到过于困难，也不会过于简单。我还尝试着去自己设计一些小程序，比如一个简单的计算器，一个猜数字游戏等等，在这个过程中，我不仅巩固了知识，还培养了独立解决问题的能力。书中在讲解数组和集合的时候，也非常详细，并且提供了很多实际的应用场景，让我能够理解这些数据结构在实际编程中的重要性。我还特别关注了书中关于错误处理的部分，作者讲解得非常透彻，让我能够更好地理解如何去处理程序运行时可能出现的各种错误，并提高程序的健壮性。总的来说，这本书就像是一本完整的学习地图，它为我指明了学习Visual Basic的方向，并且提供了所有我需要的工具和资源。

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这本书的封面设计简洁大方，正面的书名“Visual Basic 程序设计与实训教程”就足以吸引那些渴望掌握这门强大编程语言的初学者。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的排版和高质量的纸张，这为我接下来的学习之旅打下了良好的基础。作者在开篇就用非常浅显易懂的语言解释了Visual Basic的基本概念，并且结合了大量生活中的实际例子，让我这个对编程一无所知的小白也能快速理解变量、数据类型、运算符这些看似枯燥的概念。最让我惊喜的是，书中并没有一上来就扔给我一大堆理论知识，而是非常注重实践。每一个知识点都配有精心设计的案例，而且这些案例都是从易到难，层层递进。我跟着书中的代码一步一步敲下来，看着程序运行起来，那种成就感简直无法言喻。特别是关于用户界面的设计部分，书中详细介绍了如何使用各种控件来构建交互式的应用程序，还提供了很多实用的技巧，让我很快就能做出自己想要的界面。学习编程最怕的就是遇到问题不知道怎么解决，但这本书在这方面做得也非常好。对于每个章节的难点，作者都给出了详细的解释和多种解决方案，并且还提供了一些常用的调试技巧，让我即使在遇到错误的时候也不会感到沮丧，反而能从中学习到很多解决实际问题的经验。我特别喜欢书中那些“实训项目”，这些项目就像是把我之前学到的零散知识点串联起来，让我能够独立完成一个小型应用程序的开发。这不仅仅是简单的代码堆砌，而是真正锻炼了我的逻辑思维能力和解决问题的能力。总而言之，这本书就像是一位耐心细致的良师益友，一步一步地引领我进入Visual Basic的世界，让我不仅掌握了编程技能，更培养了对编程的兴趣。

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我之所以推荐这本书，是因为它在“实训”这个环节做得尤为出色。很多教程只是讲解概念，而这本书则将大量的篇幅用在了实际的项目演练上。每个项目都紧密联系着前面学习的知识点，并且难度逐步提升，让我能够有机会将所学知识融会贯通。我印象最深刻的是其中一个关于“学生成绩管理系统”的实训项目，从数据库的设计，到界面的布局，再到数据的新增、修改、删除和查询，书中都给出了非常详尽的步骤和代码。在这个过程中，我不仅学会了如何使用Visual Basic来操作数据库，还学习了如何设计一个完整的应用程序。书中的讲解非常细致，即使是我这种对数据库不熟悉的初学者，也能跟着操作完成。而且，在每个项目完成后，作者还会提供一些“拓展练习”，鼓励读者去思考如何优化程序、添加新功能，这让我能够跳出书本的束缚，发挥自己的创造力。这种“带着走”的实训方式，让我感觉自己不仅仅是在被动地学习，而是在主动地解决问题，构建自己的作品。书中的代码质量很高，结构清晰，易于理解和修改。我还尝试着去修改书中的一些示例代码，添加一些自己想要的功能，在这个过程中，我不仅加深了对Visual Basic的理解，还学会了如何进行代码的调试和优化。这本书让我明白，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的艺术。

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