具体描述
《中等职业学校计算机应用专业试验教材·网页设计与制作》是中等职业学校计算机及应用专业网页设计与制作专门化方向的一门专业核心课程的教材，是Web数据库与动态网页制作课程的前期课程。
《中等职业学校计算机应用专业试验教材·网页设计与制作》共分八个单元，其中第一单元和第八单元主要介绍了如何建立网站和发布网站，第二至第七单元则由浅入深、手把手教会学生如何制作完成七张独立的网页，最终完成“月光河网站”的制作过程。《中等职业学校计算机应用专业试验教材·网页设计与制作》最大的特色是以Dreamweaver 8为主线，将所有知识点融入到了每一单元中，并根据每一张网页的内容特点穿插了对应知识点，如利用Fireworks 8美化网页图像，利用Flash 8制作网页精彩动画等，克服了以往只讲理论忽视实例、只讲实例不明道理的缺陷，从而达到了真正意义上的活学活用，使学生能真正体会到所见即所得的真实效果。
《中等职业学校计算机应用专业试验教材·网页设计与制作》适用于上海市实施学历教育的各类中等职业学校，可作为中等职业学校计算机及应用及其相关专业的教材，也可作为社会培训班的培训教材，还可作为多媒体爱好者的自学用书。
好的，以下是一本名为《精通数据科学与机器学习：从理论到实战》的图书的详细简介： --- 精通数据科学与机器学习：从理论到实战 内容简介 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动创新的核心资产。本书《精通数据科学与机器学习：从理论到实战》并非一本基础的入门指南，而是面向具备一定编程基础和数学背景的读者，旨在系统性地构建数据科学家的知识体系，并深入掌握现代机器学习（ML）和深度学习（DL）领域的尖端技术与最佳实践。 本书将数据科学的流程分解为六个相互关联的阶段，确保读者不仅了解“如何做”，更能理解“为何要这样做”，从而在复杂的数据项目中游刃有余。 --- 第一部分：数据科学的基石与思维构建 (Foundation and Mindset) 本部分侧重于建立严谨的数据科学思维框架，这对于任何高阶项目的成功至关重要。 第一章：数据科学家的职业素养与项目生命周期 我们将超越简单的工具介绍，探讨数据科学在企业中的战略定位。内容涵盖 CRISP-DM 和 ASUM-DM 等主流方法论的深度解析，强调商业理解、利益相关者管理以及项目风险评估的重要性。我们将详细讨论“好的数据科学问题”的定义标准，以及如何将模糊的业务需求转化为可量化、可解决的数学模型。 第二章：高级数据准备与特征工程的艺术 特征工程是决定模型性能的“隐形翅膀”。本章将深入探讨传统处理技术（如缺失值插补的高级统计方法、异常值检测的鲁棒统计学）之外的现代技术。重点内容包括： 维度约减的深入比较： 主成分分析（PCA）、流形学习（如 t-SNE, UMAP）及其在非线性数据结构中的应用限制与优势。 特征交叉与变换： 如何利用领域知识（Domain Knowledge）构建高阶交互特征，以及使用正则化技术（如 Lasso, Ridge）在特征选择中的应用。 时间序列数据的特殊处理： 时间窗口特征的构建、滞后效应（Lag Effects）的处理和季节性分解的高级方法。 第三章：统计推断与实验设计（A/B Testing in Depth） 本章旨在巩固统计学在决策中的地位。我们不仅会复习假设检验，还会重点讲解如何设计和分析复杂的 A/B/n 测试。内容包括： 贝叶斯统计基础及其在模型更新中的应用。 多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）的解决方案， 例如 Bonferroni 修正、FDR（False Discovery Rate）控制。 因果推断的初步介绍： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）在无法进行随机对照实验（RCT）时的应用场景。 --- 第二部分：经典机器学习的深度剖析 (Deep Dive into Classical ML) 本部分将超越Scikit-learn API的简单调用，深入探究核心算法的数学原理和参数调优的精髓。 第四章：线性模型与正则化的数学内涵 详细推导线性回归、逻辑回归的损失函数，并结合梯度下降法的变体（SGD, Adam, RMSProp）进行优化过程的模拟。重点分析 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正则化如何影响模型权重分布，以及弹性网络（Elastic Net）在特征共线性问题中的作用。 第五章：集成学习的奥秘：从 Bagging 到 Boosting 的演进 本章是本书的重点之一。我们将剖析集成学习的理论基础：偏差-方差权衡的优化。 Bagging (随机森林)： 讨论其在降低方差方面的有效性，以及如何通过特征随机性增强鲁棒性。 Boosting 算法的精细化： 深入解析 AdaBoost、梯度提升机（GBM）的核心思想。 XGBoost, LightGBM, CatBoost 的架构对比： 侧重于它们如何利用并行化、稀疏数据处理和目标函数优化（如分位数回归）来超越传统 GBM，并提供实际应用场景的选择指南。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法的几何解读 理解核技巧（Kernel Trick）如何将低维空间中的不可分问题映射到高维空间使其线性可分。本章将通过几何直观展示径向基函数（RBF）等常用核函数的特性，并讨论软间隔（Soft Margin）在处理噪声数据时的重要性。 --- 第三部分：深度学习的架构与实践 (Advanced Deep Learning Architectures) 本部分聚焦于现代深度学习框架（TensorFlow 2.x/PyTorch）下的前沿模型构建。 第七章：构建强大的卷积神经网络（CNN） 覆盖从 LeNet 到现代网络（如 ResNet, DenseNet, EfficientNet）的演变历程。重点解析残差连接、批标准化（Batch Normalization）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）如何解决深层网络的梯度消失和计算效率问题。此外，还将介绍迁移学习（Transfer Learning）和模型微调（Fine-tuning）的实战技巧。 第八章：自然语言处理（NLP）的Transformer革命 本章将彻底转向基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型。 自注意力机制的原理： 详细解释 Q, K, V 矩阵的计算过程，及其如何捕捉序列中的长距离依赖关系。 Transformer 架构的Encoder-Decoder结构。 预训练语言模型（PLM）的应用： 深入探讨 BERT、GPT 系列的模型结构、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务，以及在特定任务中进行高效微调的最佳策略。 第九章：序列建模：循环网络与时间序列预测 虽然 Transformer 占主导地位，但理解 RNN、LSTM、GRU 的内部机制对于处理特定领域的序列数据（如传感器数据、金融高频数据）仍有价值。本章将比较其结构，并提供如何利用这些模型进行多步时间序列预测的实战案例。 --- 第四部分：模型部署、可解释性与伦理 (Deployment, XAI, and Ethics) 数据科学项目的价值实现依赖于成功部署和对结果的充分信任。 第十章：模型可解释性（XAI）：打开黑箱 在金融、医疗等高风险领域，模型决策必须透明。本章介绍主流的可解释性技术： 局部解释： LIME 和 SHAP（Shapley Additive Explanations）的理论基础与代码实现，重点讲解 Shapley 值如何实现公平的特征归因。 全局解释： 模型无关的特征重要性评估方法。 敏感性分析： 如何评估输入变化对模型输出的稳定性。 第十一章：生产环境部署与 MLOps 实践 从 Jupyter Notebook 到生产服务的跨越是数据科学家面临的最大挑战之一。本章涵盖： 模型序列化与版本控制： 使用 Pickle/Joblib 或 ONNX 进行模型导出。 微服务部署： 利用 Flask/FastAPI 构建预测 API 接口。 MLOps 基础： 介绍模型监控（Model Drift, Data Drift）、自动化再训练管道（Pipelines）的概念，并简要介绍 Kubeflow 或 MLflow 的核心功能。 第十二章：数据科学的伦理、公平性与偏见缓解 本章着眼于模型的社会影响。我们将探讨算法偏见（Bias）的来源（数据偏见、抽样偏见），并学习如何使用 Fairlearn 等工具量化和缓解模型在不同受保护群体上的歧视性表现，确保模型决策的公平性与合规性。 --- 本书的每一个章节都配有详尽的代码示例（主要使用 Python 和相关主流库），旨在引导读者在实践中掌握这些复杂的技术，确保读者不仅是理论知识的拥有者，更是能够交付高价值、可解释且健壮的机器学习系统的专业工程师。
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