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页数:304

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出版时间:2007-6

价格:28.00元

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isbn号码:9787113074203

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 多媒体应用
• 数字媒体
• 图像处理
• 音频处理
• 视频处理
• 交互设计
• 计算机技术
• 信息技术
• 应用开发

《现代信息处理导论：数字时代的数据编织与智能洞察》 引言： 在信息爆炸的今天，数据的生成、处理、分析和应用已经渗透到社会生活的方方面面。从日常的通信交流到复杂的科学研究，从商业决策到文化创意，我们无时无刻不与数据为伍。然而，海量的数据本身并不能直接转化为价值，关键在于如何有效地对其进行“编织”与“洞察”。《现代信息处理导论》正是这样一本旨在揭示现代信息处理核心理念、关键技术与实际应用的著作。它不聚焦于某个特定领域的媒体形态，而是从更宏观、更基础的层面，深入浅出地阐述信息处理的普适性原则和前沿进展，为读者构建一个理解数字时代信息流动的清晰框架。 本书并非简单罗列技术名词，而是致力于勾勒出信息从产生到被理解、被利用的完整链条，并着重探讨在这个过程中涌现的全新思维模式和颠覆性技术。它将引领读者穿越数据生成的多元场景，领略数据采集与存储的精密工艺，掌握数据清洗与预处理的精妙手法，解锁数据分析与挖掘的无限可能，最终实现数据驱动的智能决策与创新应用。 核心内容： 第一篇：数字信息的基石——数据的生成、采集与组织 第一章：信息的本质与数字化的历程 深入剖析“信息”的哲学与科学内涵，探讨信息在不同领域（如通信、控制、认知）的角色。 回顾信息数字化历程，从模拟信号到数字信号的演进，解析二进制编码、采样、量化等基本概念，理解数字化过程的优势与挑战。 探讨信息熵的概念及其在信息论中的重要性，解释信息压缩的理论基础。 分析不同类型数字信息的特性，如文本、数值、图像、声音、视频等，理解它们在存储和处理上的差异。 第二章：数据生成的多元景观 传感器网络与物联网（IoT）： 详解各类传感器（温度、湿度、压力、位置、生物信号等）的工作原理，以及它们如何构建起感知世界的物理基础。深入分析物联网的体系结构，包括感知层、网络层、平台层和应用层，探讨其在智能家居、智慧城市、工业自动化等领域的应用潜力。 用户生成内容（UGC）与社交媒体： 分析社交媒体平台如何成为用户表达、分享和互动的主要载体。探讨用户生成内容的规模、多样性及其对信息传播方式的改变。涉及用户行为数据的采集与分析，如点击、浏览、点赞、评论、分享等。 科学研究与实验数据： 介绍大型科学项目（如基因测序、粒子物理实验、天文观测）产生海量数据的特点和挑战。探讨科学数据管理的最佳实践，以及数据共享与开放的重要性。 商业交易与运营数据： 分析企业在日常运营中产生的大量数据，包括销售记录、客户信息、生产流程、供应链数据等。探讨这些数据如何支撑企业决策、优化业务流程、提升客户体验。 模拟仿真与模型生成： 介绍通过计算机模型和仿真技术生成的数据，如天气预报模型、经济模型、物理过程仿真等，以及它们在预测与决策中的作用。 第三章：高效的数据采集与存储技术 数据采集方法： 详细介绍各种数据采集技术，包括API接口（RESTful, GraphQL）、Web scraping（爬虫技术）、数据库查询、文件导入导出等。探讨数据采集的效率、准确性和合规性问题。 分布式数据采集系统： 讲解如何设计和构建能够处理大规模、高并发数据采集的系统，包括消息队列（Kafka, RabbitMQ）的应用，以及流式处理框架（Spark Streaming, Flink）的基础。 数据存储范式： 关系型数据库（SQL）： 深入讲解SQL数据库的设计原理、ACID特性、索引优化、事务管理等，以及其在结构化数据存储中的优势。 NoSQL数据库： 介绍不同类型的NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的适用场景、数据模型和查询方式，分析它们在处理非结构化、半结构化数据以及需要高可伸缩性场景下的优势。 数据仓库与数据湖： 区分数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念、设计目标和技术特点。讲解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）流程，以及在数据存储与管理中的作用。 文件系统与对象存储： 介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统，以及Amazon S3、Azure Blob Storage等对象存储服务，分析它们的特点和应用场景。 第二篇：数据的提炼与洞察——分析、挖掘与可视化 第四章：数据预处理与清洗的艺术 数据质量问题识别： 详细讲解数据不完整、数据不一致、数据重复、数据错误（异常值）等常见数据质量问题。 数据清洗技术： 缺失值处理： 介绍删除法、填充法（均值、中位数、众数、插值法、模型预测）等多种处理缺失值的方法，并分析其优缺点。 异常值检测与处理： 讲解基于统计方法（Z-score, IQR）、机器学习方法（Isolation Forest, DBSCAN）的异常值检测技术，以及截断、替换、删除等处理方法。 数据标准化与归一化： 介绍Min-Max标准化、Z-score标准化、Log转换等数据预处理技术，解释其在机器学习模型训练中的重要性。 数据类型转换与格式化： 讲解如何处理日期时间、文本编码、单位统一等数据格式问题。 重复数据检测与去除： 介绍基于规则、哈希、相似度算法的重复数据检测方法。 特征工程基础： 引入特征工程的概念，包括特征提取（如文本中的TF-IDF、词袋模型）、特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和特征构建（如组合特征、多项式特征），为后续分析打下基础。 第五章：数据分析的核心方法 描述性统计分析： 讲解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数、相关系数等描述性统计量，以及它们如何概括数据集的中心趋势、离散程度和变量关系。 推断性统计分析： 介绍假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）的基本原理和应用，以及置信区间的概念，如何从样本数据推断总体特征。 时间序列分析： 讲解时间序列数据的特性、平稳性概念，介绍移动平均、指数平滑、ARIMA模型等基础时间序列分析方法，以及在趋势预测、季节性分析中的应用。 回归分析： 深入讲解线性回归、逻辑回归等模型，分析自变量与因变量之间的关系，并进行预测。讨论模型评估指标（R²、RMSE、MAE）和模型优化的方法。 分类与聚类基础： 简述分类（如决策树、支持向量机SVM）和聚类（如K-Means）的基本思想，为下一章的挖掘技术做铺垫。 第六章：数据挖掘的强大力量 关联规则挖掘： 详细介绍Apriori算法、FP-growth算法等，讲解支持度、置信度、提升度等概念，以及在市场篮子分析、推荐系统等领域的应用。 分类与预测模型： 深入讲解各种机器学习分类算法，包括： 基于树的模型： 决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）。 基于距离的模型： K近邻（KNN）。 基于概率的模型： 朴素贝叶斯。 判别模型： 支持向量机（SVM）、逻辑回归。 神经网络与深度学习入门： 简要介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机），以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的革命性突破。 聚类分析： 详细介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，分析其在用户分群、异常检测、数据分割等场景下的应用。 异常检测（续）： 进一步探讨更复杂的异常检测技术，如基于模型的异常检测、基于图的异常检测。 降维技术： 讲解主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，理解其在数据可视化、模型加速以及去除冗余特征方面的作用。 第七章：数据可视化的艺术与科学 可视化原则与目的： 探讨信息可视化的基本原则，如清晰性、准确性、效率和美观性。理解可视化的目的，如探索性分析、解释性报告、实时监控等。 常见图表类型及其应用： 对比类： 条形图、柱状图、雷达图。 分布类： 直方图、箱线图、散点图。 关系类： 散点图、气泡图、热力图、网络图。 组成类： 饼图、堆叠条形图。 趋势类： 折线图、面积图。 交互式可视化： 介绍如何利用交互元素（如缩放、平移、过滤、高亮）增强用户对数据的探索能力。 可视化工具与库： 简要介绍一些主流的可视化工具（如Tableau, Power BI）和编程库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly, D3.js），以及它们在不同开发环境下的应用。 故事化的数据呈现： 探讨如何通过精心设计的数据可视化，将复杂的数据转化为引人入胜的故事，有效传达信息和观点。 第三篇：数据驱动的智能与应用——模型部署、系统集成与未来趋势 第八章：构建智能应用——模型部署与系统集成 模型部署策略： 讲解将训练好的数据模型部署到生产环境的各种方法，包括批处理预测、实时API服务、嵌入式部署等。 微服务与API设计： 介绍如何利用微服务架构将数据处理和模型预测能力封装成可独立部署和调用的服务。讲解RESTful API的设计规范，以及如何通过API实现不同系统间的数据交换和功能调用。 数据管道与自动化： 讲解如何构建端到端的数据管道（data pipeline），实现数据的自动化采集、处理、分析、预测和反馈。介绍ETL/ELT工具和工作流编排工具（如Airflow）在自动化中的作用。 云计算与大数据平台： 探讨云计算（AWS, Azure, GCP）在提供弹性计算资源、存储服务和托管大数据服务方面的优势。介绍Spark, Hadoop等大数据处理框架如何在云端实现高效的数据处理。 第九章：信息处理的伦理、安全与挑战 数据隐私与保护： 深入探讨个人信息保护的重要性，介绍GDPR、CCPA等相关法律法规。讲解差分隐私、匿名化、假名化等数据保护技术。 数据安全： 分析数据在存储、传输、处理过程中可能面临的安全风险，如数据泄露、非法访问、数据篡改等。介绍加密技术、访问控制、安全审计等安全防护措施。 算法偏见与公平性： 探讨机器学习模型可能存在的偏见来源（数据偏见、算法偏见），以及其可能带来的社会不公。介绍检测和缓解算法偏见的策略。 可解释性AI（XAI）： 讨论在某些关键领域（如医疗、金融、法律），理解模型决策过程的重要性。介绍LIME, SHAP等模型解释性技术。 数据治理与合规性： 讲解在组织内部建立有效的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性、可用性和合规性。 第十章：现代信息处理的未来展望 人工智能的深化应用： 展望深度学习、强化学习、生成式AI等前沿技术在信息处理领域的进一步发展，以及它们如何带来更强大的分析和创造能力。 边缘计算与分布式智能： 探讨将数据处理和模型推理能力推向数据源头的趋势，分析边缘计算在低延迟、高隐私性场景下的优势。 联邦学习与隐私计算： 介绍在不共享原始数据的前提下进行模型训练的技术，如联邦学习（Federated Learning）和同态加密（Homomorphic Encryption），以应对日益增长的隐私需求。 知识图谱与语义理解： 探讨如何将结构化数据与非结构化数据相结合，构建知识图谱，实现更深层次的语义理解和推理。 人机协同智能： 预测未来信息处理将更加强调人与机器之间的协同合作，人机共创将成为常态。 结论： 《现代信息处理导论》致力于为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，帮助读者理解并驾驭数字时代的信息洪流。它不仅仅是一本技术指南，更是一份思考数字世界运行规律的思维导图。通过掌握本书的核心理念与方法，读者将能够更有效地从海量数据中发掘价值，为个人学习、职业发展乃至社会进步注入强大的驱动力。本书的目标是赋能读者，使其在信息浪潮中成为驾驭者，而非被动的旁观者。

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