Photoshop应用与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:245

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出版时间:2007-7

价格:25.00元

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isbn号码:9787533147457

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
• 设计
• 实训
• 教程
• 软件
• 图形设计
• 图像编辑
• 数码艺术
• Photoshop技巧

好的，以下是一本不包含《Photoshop应用与实训》内容的图书简介： --- 深入解析与实践：Python在数据科学中的高级应用 图书简介 本手册旨在为具备一定Python编程基础，并希望在数据科学、机器学习及数据分析领域实现深度应用与突破的专业人士、研究人员及高阶学生提供一份详尽且实用的技术指南。本书严格聚焦于Python生态系统中非图像处理类的高级库和前沿技术，涵盖从复杂数据结构处理、高性能计算到模型部署的全流程实践。 我们不会涉及任何关于Adobe Photoshop软件的操作、图像编辑技术、图层管理或像素级处理的内容。本书的全部篇幅将致力于构建强大的数据处理和分析能力。 第一部分：高性能数据操作与内存优化 本部分重点突破Python标准库在处理超大规模数据集时的性能瓶颈，转向专门优化内存使用和计算速度的专业工具。 第一章：Pandas进阶：向量化操作与数据管道优化 本章将深入探讨Pandas库内部的运作机制，特别是`apply()`函数在特定场景下的性能陷阱。我们将详细介绍如何利用Numpy的向量化操作（如`ufuncs`）来重写复杂的条件判断和数据转换逻辑，以实现数倍甚至数十倍的速度提升。 高效分组与聚合（`groupby`的深度优化）： 不仅限于基础聚合，我们将讲解如何使用`transform`和`apply`的优化版本来处理多级索引和交叉表计算。 内存管理策略： 针对内存受限环境，介绍数据类型降级（如`float64`到`float32`或`int64`到`int8`）的实践方法，以及使用`Categorical`数据类型来显著压缩内存占用的技巧。 Dask集成初探： 引入Dask DataFrames，展示如何将大型Pandas工作流无缝扩展到多核CPU甚至集群环境，实现并行化计算。 第二章：Numpy的底层魔力与C/Cython桥接 本章是理解Python高性能计算的基石。我们专注于Numpy数组的底层结构，并学习如何利用外部语言加速关键代码段。 内存布局与缓存友好性： 深入解析行主序（Row-major）和列主序（Column-major）内存布局对迭代速度的影响，并提供编写缓存友好的数组访问模式的指导。 Cython集成实战： 详细演示如何使用Cython将关键的Python函数编译成C扩展模块。这包括编写`.pyx`文件、添加静态类型声明（`cdef`）以及使用内存视图（MemoryViews）进行零拷贝数据访问。 使用`numba`进行即时编译（JIT）： 介绍`@jit`装饰器，特别是`nopython=True`模式，展示如何将纯Python的循环逻辑直接编译成高效的机器码，尤其在科学计算和模拟场景中的应用。 第二部分：先进的统计建模与机器学习实践 本部分完全聚焦于数据驱动的决策制定和模型构建，涵盖经典统计到深度学习的桥梁。 第三章：Scikit-learn的精细调优与管道构建 超越基础的模型训练，本章关注如何构建健壮、可复用且易于生产部署的机器学习流水线。 复杂的特征工程管道： 使用`ColumnTransformer`管理异构数据（文本、数值、时间序列）的预处理步骤，包括自定义转换器的编写。 模型选择与评估的科学方法： 深入探讨嵌套交叉验证（Nested Cross-Validation）以准确评估超参数调优过程，以及使用`joblib`进行并行化模型训练。 可解释性AI（XAI）基础： 引入`SHAP`（SHapley Additive exPlanations）库，用于解释复杂模型的预测结果，理解特征对模型决策的相对贡献。 第四章：时间序列分析与预测建模 本章专门处理具有时间依赖性的数据流，不涉及任何图像时间序列的处理。 Statsmodels在经典时间序列中的应用： 详细演示ARIMA、SARIMA模型的构建、残差诊断和模型选择标准（如AIC/BIC）。 面向预测的Prophet库使用： 学习如何利用Facebook Prophet处理季节性、节假日效应，并进行稳健的未来预测。 深度学习在时间序列中的角色： 使用TensorFlow/Keras构建长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来捕获长期依赖关系，并重点讨论如何正确地构建序列输入和输出的窗口化数据结构。 第三部分：专业化数据处理与可视化（非图形领域） 本部分将介绍处理结构化和非结构化文本数据的专业工具，以及用于科学数据展示的库。 第五章：自然语言处理（NLP）基础与文本挖掘 本章侧重于文本信息的提取、量化和分析。 SpaCy与高性能文本处理： 学习使用SpaCy进行高效的词法分析、命名实体识别（NER）和依存关系解析，其速度远超传统基于规则的系统。 向量化文本表示： 深入理解TF-IDF、Word2Vec、GloVe以及BERT等预训练模型的原理，并展示如何将其集成到分类或聚类任务中。 主题模型构建： 使用Gensim库实现潜在狄利克雷分配（LDA）等方法，从大量文档中发现潜在的主题结构。 第六章：科学数据可视化与报告生成 本章关注如何清晰、准确地展示统计结果、模型性能和数据分布，完全侧重于二维图表和三维数据结构的可视化。 Seaborn的高级统计绘图： 掌握`FacetGrid`和`PairGrid`，用于展示多变量关系和模型诊断图。 Plotly与交互式报告： 学习使用Plotly创建可以在网页或Jupyter Notebook中进行缩放、悬停信息展示的交互式图表，适用于展示复杂的回归拟合或高维数据降维结果（如t-SNE或PCA的二维投影）。 Matplotlib的定制化深度： 探讨如何通过自定义样式表和后端配置，生成符合学术期刊标准的专业级静态图表。 --- 本书特色： 实践驱动： 全书超过80%的内容围绕真实世界的数据集（金融、生物信息、IT日志等）进行代码演示和结果分析。 性能优先： 强调“为什么”要选择某个库或方法，始终将计算效率和内存优化作为核心考量点。 版本稳定： 专注于Python 3.9+环境下的主流、稳定且被社区广泛维护的库版本。 本书是数据科学家、量化分析师和致力于利用Python解决复杂计算挑战的技术人员不可或缺的参考书。

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这本书的编排结构，说实话，有一点点像一本老派的编程语言参考手册，直白、实用，但缺乏那种引导性的叙事流畅感。它更倾向于“功能索引”的组织方式，比如专门辟出一整章来讨论“选区工具的N种高级用法”，而不是将这些用法自然地融入到某个设计项目中。这种结构的好处是当你遇到特定技术难题时，能迅速定位到解决方案，就像查字典一样方便。我记得有一次我需要快速搞清楚“智能对象”在非破坏性编辑中的全部潜能，翻到相应章节，里面罗列了各种滤镜、变换和嵌套的可能性，甚至连性能优化的小技巧都有涉及。然而，对于希望系统性地理解“如何进行一个完整的商业海报设计”的初学者来说，可能会觉得内容有些跳跃，需要自己去搭建起知识间的关联。它的语言风格非常书面化，几乎没有多余的修饰词，一切都围绕着“实现功能A需要步骤B、C、D”展开。这使得它成为一本优秀的工具书，适合放在手边随时查阅，而不是那种适合从头到尾沉浸式阅读的入门向导。对于资深用户而言，这也许是效率的保证，但对于新手，可能需要更多的引导来串联起这些分散的知识点。

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我不得不提的是，这本书在处理高级图像处理技术时的深度是相当令人印象腺的。很多市面上常见的Photoshop教程往往只停留于表面的效果模拟，比如“一键磨皮”或“快速抠图”。但这本书似乎更注重对图像原理的底层理解。举个例子，在讲解色彩空间和通道分离时，它没有简单地告诉你“点这里可以换模式”，而是详细解释了CMYK和RGB在不同介质输出上的差异，以及如何利用Lab颜色空间进行更精准的明度调整，这对于追求专业印刷质量的读者来说，简直是福音。它甚至还穿插了一些关于图像文件格式的对比分析，比如TIFF、PSD与WebP在压缩率和信息保留上的权衡。这种对细节的执着，使得这本书的厚度感十足，它不仅仅是在教你如何操作软件界面，更是在培养你的“图像思维”。我感觉自己在使用Photoshop时，不再是机械地点击按钮，而是开始思考“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“能做到”的层面。对于那些需要处理高精度摄影作品或需要与专业设计工作室对接的用户，这种技术深度是至关重要的加分项。

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这本关于Photoshop应用的实训指导书，给我的感觉就像是一本详尽的“数字绘画工具箱”使用手册。它没有太多关于设计理论的宏大叙述，而是直接切入了Photoshop的实战操作层面。我尤其欣赏它在讲解工具和功能时的那种事无巨细的态度。比如，对于图层蒙版的讲解，它不仅仅停留在“如何创建”的层面，而是深入到不同混合模式下蒙版效果的细微差别，甚至提到了在特定分辨率下进行边缘羽化的最佳实践。书中大量的案例都是围绕着实际工作流程展开的，从基础的照片调色到复杂的人物精修，每一个步骤都配有清晰的截图和操作提示。对于一个刚接触Photoshop，或者说希望把技能从“会用”提升到“精通”的读者来说，这种手把手、脚踏实地的教学方式无疑是最有效的。我感觉我不是在读一本教材，而是在一位经验丰富的老技师手下学徒，他不会浪费时间跟你聊虚的，只会直接告诉你“这个旋钮该怎么拧，拧到哪里效果最好”。它真正做到了“实训”二字，让人读完就能上手干活，而不是空有一脑子的理论却不知从何下笔。它的价值就在于它将软件的复杂性，拆解成了可以被轻易消化的步骤集合，对于提升操作效率和准确性有着立竿见影的效果。

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这本书在用户体验和辅助学习资源的方面，给我留下了较为复杂的印象。从印刷质量上看，纸张的选用和图文排版是合格的，色彩还原度也尚可，这对于一本图像处理书籍来说是基本要求。但是，我发现书中的很多复杂操作步骤，如果仅仅依赖文字和静态截图，在实际操作中仍然存在一定的理解门槛。例如，某些涉及到动态模糊或3D图层效果的描述，如果没有配套的视频演示，初学者可能需要反复尝试才能完全捕捉到那个瞬间的鼠标移动轨迹或参数输入范围。虽然可能附带了在线资源链接或者配套的练习文件（我希望如此），但如果完全依赖于纸质内容，其局限性就暴露无遗了。它更像是一份详尽的参考文档，而不是一个交互式的学习环境。如果它能更有效地整合在线教学资源，例如通过二维码直接链接到特定复杂步骤的动态演示，那么它的实用价值会大大提升。目前的形态，更像是对软件功能的静态备份，而非动态学习的伙伴。

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这本书最让我感到“老派”和“实在”的一点，是它对于Photoshop界面和功能更新的适应性上，表现出一种谨慎的保守。它似乎更侧重于那些历经时间考验的核心功能和基本工作流程，这些内容几乎不会随着软件版本的迭代而发生翻天覆地的变化。比如，谈到钢笔工具的锚点控制、图层混合模式的数学原理、或Camera Raw滤镜的基础调整逻辑，这些知识点在过去十年中变化不大，这本书给予了它们充分的篇幅和精确的讲解。这反而成了它的一大优点——它教授的是“技能的本质”，而不是“界面的时髦”。我不会担心我今年买的书，明年软件大改版后就立刻过时了。它教会了我Photoshop如何处理图像的底层逻辑，这种逻辑是软件外壳变化后依然适用的。对于那些寻求长期价值、不希望频繁追逐最新功能更新的学习者来说，这本书提供了一种坚实的基础框架，确保了我的投资是面向未来的，而非仅仅针对下一个季度的新版本发布。

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