具体描述
《全国高等院校21世纪新创规划教材·Visual Basic程序设计》是Visual Basic的基础教程，对Visual Basic程序设计的基本方法、编程基础知识、语句结构做了较为全面和系统的介绍。通过内容丰富的实例启发读者的编程思路，使读者逐步领会面向对象程序设计的编程要领和程序编制技巧。《全国高等院校21世纪新创规划教材·Visual Basic程序设计》在叙述上力求做到严谨详尽而又深入浅出，所有例子都经过上机调试运行通过，并提供了丰富的练习题。
《全国高等院校21世纪新创规划教材·Visual Basic程序设计》的主要内容有Visual Basic集成开发环境；数据类型、变量、常量、数组、表达式、控制结构及过程；窗体与各种内部控件的常用属性、方法和事件；菜单、绘图、文件操作；数据库与数据访问等内容。
好的，这是一份针对一本名为《Visual Basic程序设计》的图书所撰写的、内容详尽且不包含该书实际内容的图书简介。 --- 书名：数据科学中的机器学习与深度学习实践 作者： 张华，李明 出版社： 科技前沿出版社 装帧： 精装，全彩印刷 定价： 188.00 元 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X --- 内容简介 在当今这个由海量数据驱动的时代，如何从纷繁复杂的数据中提取有价值的洞察并构建出智能系统，已成为衡量技术先进性的核心标准。本书《数据科学中的机器学习与深度学习实践》，正是一本旨在为读者提供全面、深入且高度实践性的指南，引领大家跨越理论的藩篱，直接抵达应用的前沿。 本书并非聚焦于特定的编程语言的语法教学或界面设计，而是完全致力于阐述如何利用先进的数学模型和算法，解决现实世界中涉及预测、分类、聚类、决策制定等一系列复杂的工程和科学问题。我们假定读者对编程基础有基本的了解，并将所有精力投入到核心算法的构建、数据预处理的精细化操作以及模型评估的严谨性上。 第一部分：机器学习的基石与模型构建（第1章至第4章） 本部分为全书的理论与基础框架奠定坚实的基础。我们首先从数据科学的完整工作流入手，详细剖析了从业务理解、数据采集到特征工程的每一个关键步骤。重点讲解了如何识别和处理现实数据中常见的缺失值、异常值和不平衡问题，强调了特征选择与降维在提升模型效率和准确性中的决定性作用。 随后，我们将深入探讨经典机器学习算法的数学原理与实际应用。这包括但不限于： 线性模型与正则化： 详细推导了最小二乘法、逻辑回归（Logistic Regression）的优化过程，并系统阐述了L1（LASSO）和L2（Ridge）正则化在防止过拟合中的机制。 决策树与集成学习： 对ID3、C4.5及CART算法的构建思想进行深度解析，并着重介绍了如何利用随机森林（Random Forest） 和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM） 构造高鲁棒性的预测模型。 支持向量机（SVM）： 阐释了核函数的概念，特别是高斯核（RBF Kernel）如何将低维不可分数据映射到高维可分空间，并探讨了对偶问题的求解思路。 第二部分：深度学习的核心架构与机制解析（第5章至第8章） 进入本书的核心部分，我们将目光聚焦于当前人工智能领域的主流技术——深度学习。本部分的目标是让读者不仅会“调用”深度学习框架，更能“理解”其内部运作机制。 我们从人工神经网络（ANN） 的基本单元——神经元、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其梯度反向传播（Backpropagation）的完整推导开始。随后，系统地介绍了现代深度学习的支柱性架构： 卷积神经网络（CNN）： 详细解析了卷积层、池化层和全连接层的设计哲学，并结合经典的LeNet、AlexNet到ResNet的演进路线，讲解了残差连接在解决深层网络梯度消失问题中的关键作用。 循环神经网络（RNN）及其变体： 专注于序列数据的处理，重点剖析了长短期记忆网络（LSTM） 和门控循环单元（GRU） 中“门控”结构的设计如何有效控制信息的流动与遗忘，适用于自然语言处理（NLP）和时间序列分析。 此外，我们专门设立了一章讨论优化器的演变，从基础的随机梯度下降（SGD）到Adam、RMSProp等自适应学习率方法的优劣对比与参数调优策略。 第三部分：前沿模型与工程化部署（第9章至第12章） 本部分关注的是最新的研究方向以及如何将成熟的模型成功部署到实际生产环境中。 无监督与生成模型： 深入探讨了自编码器（Autoencoders） 在特征学习和降噪中的应用，并详细介绍了生成对抗网络（GANs） 的基本结构、训练稳定化技巧（如WGAN），及其在图像生成、数据增强方面的威力。 迁移学习与预训练模型： 讲解了BERT、GPT系列等Transformer架构的核心思想，包括自注意力机制（Self-Attention）的运作方式。重点讨论了如何在资源受限的情况下，利用大规模预训练模型进行高效的下游任务迁移。 模型的可解释性（XAI）： 在模型日益复杂的背景下，我们强调了模型决策透明度的重要性。本章系统介绍了LIME、SHAP等工具，用于探究复杂黑箱模型内部的决策逻辑，确保模型的公平性和可靠性。 生产环境部署与性能优化： 最后，本书将落脚于工程实践。讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积、加速推理速度，并简要介绍了ONNX、TensorRT等推理引擎的基本概念，帮助读者完成从实验到生产的“最后一公里”。 本书的特色与受众定位 本书的特色在于其高度的数学严谨性与极强的工程实践导向相结合。我们不仅提供了算法的数学推导，更辅以大量的伪代码和关键代码片段（基于主流的科学计算库生态），指导读者理解和实现算法的核心逻辑，而非仅仅依赖高级API的封装。 本书适合对象： 1. 具备一定编程基础（非特指某种特定编程语言的初级语法学习者），希望系统学习机器学习和深度学习理论与实践的高级本科生或研究生。 2. 渴望从传统软件开发转向数据科学和人工智能领域的工程师。 3. 需要深入理解现有AI模型工作原理，以进行模型改进或定制化开发的科研人员。 阅读本书后，读者将能够独立设计、训练和评估各类复杂的预测与智能系统，并能批判性地分析和选择最适合特定问题的算法范式。 ---
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