二级Visual Basic 语言程序设计高频考题导航 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:天津南开大学

作者:全国计算机等级考

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2007-11

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787310027842

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 二级VB
• 程序设计
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好的，这里为您准备了一份详细的图书简介，内容涵盖了其他技术领域，完全不涉及您提到的《二级Visual Basic 语言程序设计高频考题导航》这本书的内容。 --- 《深度学习与神经网络实战指南》 内容简介 本书旨在为致力于掌握现代人工智能核心技术——深度学习的读者提供一套全面、系统且极具实践性的学习路径。不同于传统的理论堆砌或仅关注单一框架的教程，本书从算法原理出发，结合最前沿的工程实践，系统性地构建起读者对深度学习全景的认知。全书内容横跨理论基础、主流模型构建、优化策略以及部署应用，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分为深度学习的理论奠基。我们将从线性代数、概率论与数理统计的基础概念入手，聚焦于那些在神经网络中频繁出现的数学工具，如矩阵分解、梯度、期望与方差等。随后，我们将深入探讨人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元的数学模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择及其对网络收敛性的影响。重点剖析前向传播与反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，帮助读者彻底理解误差是如何有效地在网络中流动并指导权重更新的。此外，还会引入正则化技术（L1/L2、Dropout）的理论依据，为后续的实践打下坚实的基础。 第二部分：构建现代深度学习架构 随着模型复杂度的提升，单一的全连接网络已无法满足绝大多数复杂任务的需求。本部分将聚焦于两种最核心且应用最广泛的深度学习架构： 卷积神经网络（CNN）： 详细解析卷积层、池化层的工作机制，剖析不同类型的卷积核（如 $1 imes 1$ 卷积）的作用。通过对经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception系列的深入剖析，读者将理解残差连接、批量归一化（Batch Normalization）等关键创新如何解决了深度网络训练中的梯度消失与退化问题。实战案例将涵盖图像分类、目标检测（如Faster R-CNN的基础概念）和语义分割的基础流程。 循环神经网络（RNN）及其变体： 重点讲解RNN处理序列数据（如文本、时间序列）的内在机制。针对标准RNN在长序列依赖问题上的局限性，本书将详尽介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门等），并阐释它们如何有效控制信息流。高级内容将涉及双向RNN（Bi-RNN）和Transformer架构的初步引入，为自然语言处理（NLP）的下一阶段做准备。 第三部分：优化、训练与模型调优 一个优秀的架构需要有效的训练策略才能发挥最大潜力。本部分是实践环节的核心，涵盖了从数据准备到模型收敛的全过程管理。 首先，我们将比较和对比不同的优化器，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。针对Adam优化器，我们会深入探讨其工作原理及其在不同场景下的适用性。 其次，模型验证与超参数调优至关重要。我们将系统介绍交叉验证（Cross-Validation）的策略，探讨学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性，并介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术。此外，如何识别和处理过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是本章的重点，包括数据增强（Data Augmentation）的技巧和模型早停（Early Stopping）的实现。 第四部分：前沿应用与工程实践 本部分将读者带入真实的工业应用场景，聚焦于当前AI领域的热点方向，并侧重于使用主流框架（如PyTorch或TensorFlow）进行代码实现。 生成模型： 探讨生成对抗网络（GAN）的基本框架，包括生成器与判别器的博弈过程，并简要介绍DCGAN和条件GAN等变体，展示它们在图像生成方面的能力。 迁移学习与预训练模型： 详细讲解迁移学习的原理，解释为何使用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）能够显著加速收敛和提高性能。我们将演示如何加载和微调（Fine-tuning）这些大型模型以适应特定的下游任务。 模型部署与效率优化： 理论模型在实际生产环境中运行时，效率和资源消耗是关键考量。本章会介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术，并讨论如何将训练好的模型部署到云端服务或边缘设备上，涉及ONNX格式转换和推理框架（如TensorRT）的基本概念。 总结 《深度学习与神经网络实战指南》力求平衡理论的严谨性与实践的可操作性。读者通过系统学习本书内容，将能够独立完成从数据预处理、模型设计、训练优化到最终部署的全流程工作，为他们在人工智能和数据科学领域深入发展奠定坚实的技术基础。本书适合具有一定编程基础，渴望系统学习深度学习理论并应用于实际项目的工程师、研究人员和高校学生阅读。 --- 《现代Web应用开发：从前端交互到后端服务》 内容简介 本书全面覆盖了构建现代、高性能、可扩展的Web应用程序所必需的全栈技术栈。我们摒弃了对单一技术过时的深入讲解，转而聚焦于当前业界公认的主流技术选型和最佳实践，指导读者如何将前端的响应式设计与后端的微服务架构有效结合。本书旨在培养具备“端到端”开发能力的工程师。 第一部分：现代前端构建与组件化 本部分聚焦于用户界面的构建，重点介绍当前最主流的JavaScript框架生态系统。 框架核心： 我们将深入剖析React的生命周期、Hooks机制（如useState, useEffect, useContext）以及函数式组件的优势。对于Vue.js，我们将讲解其响应式系统的工作原理，以及Vue 3中Composition API的编写范式。读者将学会如何选择合适的状态管理库（如Redux Toolkit或Vuex/Pinia），以应对复杂应用中的数据流挑战。 构建工具与性能优化： 详细介绍现代前端构建工具链，包括Webpack的模块打包原理、Babel的转译过程。性能优化是重中之重，我们将讲解代码分割（Code Splitting）、懒加载（Lazy Loading）、关键CSS提取以及如何利用Service Workers实现离线访问和缓存策略。 用户体验（UX）与无障碍访问： 讲解如何使用CSS Grid和Flexbox进行复杂的布局设计，实现跨设备的响应式体验。此外，还会介绍ARIA属性和WCAG标准，确保构建的应用符合无障碍访问要求。 第二部分：高效的后端服务设计 后端开发不再局限于传统的单体架构。本部分将引导读者探索微服务的设计哲学和具体实现。 Node.js与Express/Koa： 重点讲解Node.js的事件循环机制，这是理解其异步非阻塞特性的关键。通过Express或Koa框架，我们将演示如何快速搭建RESTful API，处理路由、中间件及请求校验。 微服务架构与通信： 探讨服务拆分原则、服务注册与发现机制。我们将详细介绍不同服务间通信的方式，包括同步（REST/gRPC）和异步（消息队列如RabbitMQ或Kafka）的实现与权衡。 数据持久化策略： 不仅关注关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）的高级查询优化、事务管理，更会深入探讨NoSQL数据库（如MongoDB或Redis）在缓存、会话管理和非结构化数据存储中的应用场景。重点讲解如何设计Schema以适应微服务间的解耦需求。 第三部分：安全性、部署与DevOps 一个健壮的Web应用必须是安全的、易于部署和维护的。 应用安全： 全面介绍OWASP Top 10安全风险，包括防止跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）的防御机制。我们将讲解JWT（JSON Web Token）在无状态认证中的应用，以及数据传输加密（HTTPS/SSL/TLS）的配置。 容器化与持续集成/部署（CI/CD）： 详细介绍Docker的使用，如何编写Dockerfile来构建隔离、可复现的应用环境。随后，我们将配置GitHub Actions或GitLab CI，演示如何实现从代码提交到生产环境自动部署的流水线，包括自动化测试和灰度发布策略。 云原生实践： 简要介绍Kubernetes（K8s）的基本概念，如Pod、Deployment和Service，为读者未来向云原生方向发展打下基础。讲解应用在云平台（如AWS/Azure/阿里云）上的弹性伸缩配置。 总结 本书通过大量结合前沿框架的代码示例和项目驱动的实践任务，确保读者能够立即将所学知识应用于实际开发。无论是希望成为全栈工程师的初学者，还是希望更新技术栈以适应现代Web开发趋势的资深开发者，本书都将是您不可或缺的实践手册。 ---

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这本书的封面设计挺吸引眼球的，色彩搭配得当，给人一种专业又易懂的感觉。我本来以为会是一本枯燥的技术手册，但翻开后发现，作者在排版和图示运用上花了不少心思。对于像我这种初次接触VB编程的“小白”来说，清晰的步骤和直观的流程图简直是救星。它不像市面上很多教材那样，上来就是一大堆理论，而是采用了“项目导向”的教学方法，每完成一个小练习，都能立刻看到实际效果，这种及时的反馈机制极大地增强了我的学习动力。特别是关于数据结构的讲解部分，作者用生活中的例子来类比抽象的概念，使得那些原本让我头疼的指针和引用一下子就变得形象起来。而且，书中的代码示例都经过了充分的测试，注释写得详尽且精炼，真正做到了“授人以渔”。我发现，即使遇到一些晦涩难懂的知识点，只要对照书中的例题和解析，就能茅塞顿开。这本书的结构安排也体现了循序渐进的原则，从最基础的变量声明到复杂的面向对象概念，过渡得非常自然流畅，完全没有生硬的跳跃感。可以说，它成功地架起了一座连接理论知识与实际应用之间的桥梁，让编程不再是遥不可及的学问。

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拿到这本编程导读，我最大的感受是它的实用性达到了一个前所未有的高度。市面上的许多“高频考题”类的书籍，往往只是简单地罗列往年的试题，然后给出一个官方标准答案，缺乏对解题思路的深度剖析。然而，这本书的独到之处在于，它不仅提供了题目，更重要的是，它对每道题都进行了“庖丁解牛”式的拆解分析。作者似乎深知考生的痛点，针对那些最容易失分的陷阱知识点，都用醒目的方式进行了特别标注和详细的注意事项说明。我特别欣赏它在“错误归因”方面的处理——它会列举出最常见的几种错误解法，然后分析为什么这些方法是错误的，这比单纯告诉我正确答案要有效得多。此外，书中穿插的“知识点串讲”模块，将分散在不同章节的关联概念进行了系统性的整合回顾，这对于考前冲刺复习，建立知识体系的宏观框架非常有帮助。阅读过程中，我甚至感觉自己不是在看一本教材，而是在跟随一位经验丰富的老师进行一对一的辅导，那种被引领着逐步攻克难关的成就感，是其他同类书籍无法给予的。

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从一个多年从事技术培训的角度来看，这本书的知识点覆盖深度和广度拿捏得相当到位。它似乎精准地平衡了理论的严谨性和应试的灵活性。很多教材会过度强调某些不常考的理论细节，导致读者精力分散，而这本书则明显地聚焦于那些在实际考试和工程应用中出现频率最高的模块，比如数据库连接（ADO/DAO的最新实践）、事件驱动模型以及用户界面设计的高级技巧。它并没有停留在VB 6.0的时代陈迹上，而是巧妙地融入了对较新版本特性的兼容性讨论，这使得这本书具有更强的时效性和前瞻性。特别是关于程序健壮性的章节，作者不仅教你如何实现功能，更强调如何处理异常情况（Try...Catch...Finally结构的应用），这体现了一种成熟的软件开发思维。阅读完相关章节后，我感觉自己对如何编写“健壮”而非仅仅“能跑”的代码有了更深刻的理解，这种从“实现”到“优化”的思维跨越，是许多速成读物无法提供的宝贵财富。

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我对这本书的排版和细节处理给予高度评价，这体现了出版方对目标读者的尊重。在厚厚的一本书中，信息的检索效率至关重要。这本书采用了多级标题和清晰的页眉页脚设计，配合索引部分的精准定位，使得查找特定函数或语法结构变得异常快捷。更值得称道的是，它对于代码块的格式化处理达到了近乎完美的标准——缩进一致、关键字高亮、变量命名规范，这不仅提高了阅读的舒适度，更潜移默化地培养了读者良好的编程习惯。我发现自己很少因为排版混乱而感到阅读疲劳。此外，在涉及编程环境配置和常见软件冲突的章节，作者没有敷衍了事，而是给出了非常详尽的截图和操作指南，这对于不熟悉操作系统的初学者来说，简直是雪中送炭。这种对读者体验的极致关注，让这本书的“可用性”大大超越了它的“内容量”。它仿佛在告诉我：学习编程是一件愉快的事情，而不是一场需要与复杂界面搏斗的艰辛历程。

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坦率地说，我最初购买这本书是抱着“碰运气”的心态，毕竟市面上的“高频考题”系列良莠不齐。但这本书真正让我感到惊喜的是其内容的“可迁移性”。它不仅仅是针对某一次特定考试的攻略，更像是一本关于结构化编程思想的入门指南。作者在解析每一个高频考点时，总是会回顾其背后的基本原理，而不是孤立地讲解技巧。例如，在讲解循环结构优化时，它会穿插对时间复杂度的基本概念的介绍，即使将来读者转学其他语言，这些底层逻辑和算法思维依然适用。这种对基础理论的稳固支撑，让学习过程形成了一个坚实的闭环。我发现，当我理解了书中的一个VB概念后，我能轻易地将其映射到其他编程语言中对应的功能实现上。这说明这本书的作者不仅是一位精通特定技术的专家，更是一位懂得如何有效传递编程核心思想的教育家。它成功地将对特定工具（VB）的学习，提升到了对通用计算思维的培养层面，这一点，是它在众多技术书籍中脱颖而出的关键所在。

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