具体描述
本书全面系统地讲述了汽车车身、底盘的结构、原理、故障诊断、检测与维修。全书共分13章。第1～5章分别讲述汽车传动系统的离合器、变速器、万向传动装置、驱动桥等内容。第6～9章分别讲述汽车行驶系统的车架、车桥、车轮与轮胎、悬架等内容。第10章讲述汽车转向系统的组成和类型、汽车机械式转向系统、汽车动力转向系统等内容。第11章讲述汽车制动系统。第12、13章讲述汽车车身的结构、汽车车身的损伤形式及矫正维修技术。
本书可作为交通运输专业、车辆工程专业、汽车运用与维修等专业高职高专教材，可作为普通高校有关专业的教学参考书，也可供从事汽车检测维修、汽车设计制造、汽车运输管理等行业的工程技术人员阅读参考。
好的，这是一份关于《数据科学导论：从理论到实践》的图书简介，严格控制在不提及您提供的原书《汽车车身、底盘构造与维修》任何内容的前提下，力求详尽、专业，且具有人文气息。 --- 《数据科学导论：从理论到实践》 探寻信息时代的驱动力：驾驭数据洪流，塑造未来决策 本书定位： 这是一部面向所有对数据驱动决策、计算智能和现代分析方法感兴趣的读者精心编撰的入门级与进阶指南。它旨在弥合纯理论数学模型与真实世界复杂应用之间的鸿沟，为读者构建起坚实的理论基础和实用的编程技能框架。 核心理念： 在当今世界，数据已成为继石油之后的关键战略资源。然而，原始数据的价值需要通过严谨的科学方法才能被挖掘出来。本书的核心理念在于强调数据科学并非单一学科，而是一个高度交叉融合的领域，它要求掌握统计学、计算机科学、领域知识和批判性思维的完美结合。我们相信，有效的分析始于清晰的问题定义，终于可解释且可操作的解决方案。 --- 第一部分：基石构建——数据科学的理论框架与哲学思辨 (约 400 字) 本部分着重于为读者打下坚实的理论与方法论基础，确保理解“为什么”比单纯执行“如何做”更为重要。 第一章：数据驱动时代的哲学与伦理 本章深入探讨数据科学的社会影响和伦理边界。我们将讨论数据偏差（Bias）的来源及其在算法决策中的放大效应，强调公平性、透明度和可解释性（Explainability）在构建受信任系统中的核心地位。内容涵盖隐私保护技术（如差分隐私的初探）以及数据治理的基本原则。 第二章：概率论与统计推断的重拾 数据科学的根基在于不确定性处理。本章将回顾概率分布（正态、泊松、二项式）的核心应用场景，并重点介绍参数估计（极大似然估计、矩估计）和假设检验（t检验、ANOVA）的实际操作流程与背后的统计学逻辑。我们将使用 R 和 Python 环境进行模拟实验，直观展示 P 值和置信区间的真实含义。 第三章：线性代数与优化基础 理解向量空间、矩阵分解（SVD、PCA的数学基础）对于高维数据处理至关重要。本章不追求晦涩的证明，而是侧重于解释这些代数结构如何服务于降维、特征提取和模型求解。同时，我们将引入梯度下降（Gradient Descent）及其变体（SGD, Adam）的优化思想，这是训练所有现代机器学习模型的动力来源。 --- 第二部分：工具与实践——数据处理、可视化与探索性分析 (约 550 字) 本部分专注于将理论知识转化为可执行的分析流程，强调“数据清洗”在项目中的决定性作用。 第四章：Python生态系统与数据处理利器 系统介绍用于数据科学的基石工具：NumPy（高效数值计算）和Pandas（数据框结构）。本章详述数据导入（CSV, SQL, JSON）、缺失值处理（插值、删除策略）、数据合并与重塑（Merge, Pivot, Melt）等核心操作。我们将展示如何使用链式操作（Chaining）编写高效、可读性强的 Pandas 代码。 第五章：信息可视化：从描述到洞察 数据可视化是连接人与数据的桥梁。本章讲解Matplotlib和Seaborn库的高级用法，覆盖散点图、直方图、箱线图、热力图等基础图表的选择原则。更深入地，我们将探讨如何利用交互式库（如 Plotly）构建动态仪表板，以及如何通过视觉化手法识别数据中的异常值、趋势和潜在的关联模式，而非仅仅是绘制图形。 第六章：探索性数据分析（EDA）的系统方法 EDA 不仅仅是运行 `df.describe()`。本章提供一套结构化的 EDA 流程：从单变量分布检查到双变量关系探究，再到时间序列数据的初步分解。重点在于特征工程的萌芽阶段——如何基于业务理解和统计发现，创建、转换和选择最能代表问题本质的特征。 --- 第三部分：模型构建——核心机器学习算法精讲与应用 (约 550 字) 本部分是本书的核心，详细剖析监督学习、无监督学习和集成方法的内部工作机制及实际部署考量。 第七章：监督学习：回归与分类的艺术 详细讲解线性回归的假设与局限性。在分类方面，深度剖析逻辑回归（Logistics Regression）作为概率模型的重要性，并引入支持向量机（SVM）和决策树（Decision Tree）的基本原理。我们将讨论模型评估指标的选择（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线），强调在不同业务场景下，选择“正确”指标的必要性。 第八章：集成学习与模型提升 集成方法是现代 Kaggle 竞赛和工业界的首选。本章聚焦于 Bagging（如随机森林 Random Forest）和 Boosting（如 AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的工作机制。我们将深入比较这些算法在偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）中的表现，并指导读者如何进行高效的超参数调优（Grid Search, Random Search）。 第九章：无监督学习：发现隐藏的结构 在数据标签缺失时，无监督学习展现出强大能力。本章侧重于聚类算法（K-Means, DBSCAN）的应用场景和选择标准。此外，还对降维技术进行深入探讨，特别是主成分分析（PCA）在特征压缩和数据可视化中的应用，以及t-SNE/UMAP在复杂流形数据可视化中的优势。 第十章：模型部署与可解释性进阶 一个模型只有投入使用才有价值。本章讨论如何将训练好的模型封装并通过API（如 Flask/Streamlit）进行部署。更重要的是，我们将探讨模型事后解释工具（如 SHAP 值和 LIME），帮助业务人员和监管机构理解“模型为什么会做出这个预测”，从而完成从“黑箱”到“白箱”的过渡。 --- 总结： 《数据科学导论：从理论到实践》不仅是一本参考手册，更是一张通往数据驱动未来的路线图。它要求读者投入时间去理解背后的数学原理，鼓励通过实践来固化知识。读完本书，您将具备独立构建、评估和解释复杂数据分析系统的能力，能够自信地在任何需要数据洞察的领域中占据主动地位。 适合读者： 计算机科学、统计学、工程学等相关专业的高年级本科生或研究生。 希望转向数据科学岗位的软件工程师或传统分析师。 对利用数据解决实际问题具有强烈好奇心的技术爱好者。
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