虚拟现实技术基础与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电大学出版社

作者:胡小强

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2009-2

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787563518982

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟现实
• f3教育-教育技术
• 虚拟现实
• VR
• 增强现实
• AR
• 计算机图形学
• 人机交互
• 游戏开发
• 三维建模
• 虚拟仿真
• 沉浸式体验

现代数据科学与机器学习：从理论到实践 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。本书《现代数据科学与机器学习：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的指南，带领读者系统掌握现代数据科学的核心概念、关键技术以及实际应用方法。它不仅仅是一本理论教材，更是一本注重实践操作的工程师手册和数据分析师的案头参考书。 第一部分：数据科学的基石与思维范式 本书首先奠定了坚实的数据科学基础。我们探讨了数据科学的定义、历史演进及其在不同行业中的角色转变，从传统的商业智能（BI）升级到以预测和规范为主导的现代数据科学。 数据思维与问题定义： 强调“数据驱动决策”的思维模式转变。详细阐述了如何将复杂的商业问题转化为可量化的数据科学问题，包括目标变量的设定、假设检验的构建，以及避免常见的认知偏差。 统计学基础的复习与深化： 尽管许多人对统计学有初步了解，但本书着重于数据科学中最实用的部分，包括概率分布（正态性、泊松分布、二项分布的实际应用场景）、参数估计、置信区间和显著性检验。特别分析了在大数据背景下，传统统计方法的局限性与应对策略。 数据获取、存储与管理： 涵盖了结构化和非结构化数据的获取渠道。深入讲解了关系型数据库（SQL的高级查询与优化）和非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB和Cassandra）的适用性。对于大数据存储，介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本架构与操作原理。 第二部分：数据预处理与探索性分析（EDA） 数据的质量直接决定了模型的上限。本部分将预处理视为数据科学中最耗时的但也是最关键的环节。 数据清洗与缺失值处理： 详细对比了多种缺失值插补技术，包括均值/中位数/众数插补、基于模型的回归插补，以及更复杂的基于多重插补（MICE）的方法。讨论了如何判断数据是否为随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）或非随机缺失（MNAR）。 异常值检测与处理： 介绍了基于统计学（如Z-score、IQR）和基于距离（如LOF、Isolation Forest）的异常值检测方法。探讨了在不同业务场景下（如欺诈检测与传感器数据监控）对异常值的不同处理策略（移除、修正或单独建模）。 特征工程的艺术与科学： 这是本书的核心章节之一。涵盖了特征构建（Feature Construction）、特征转换（如Box-Cox、对数变换）、特征编码（One-Hot Encoding、目标编码、特征哈希）的深度解析。重点讲解了如何利用领域知识创造出更具解释性和预测能力的交叉特征。 探索性数据分析（EDA）的高级技巧： 强调可视化在数据理解中的作用。除了基础的直方图和散点图，还引入了更复杂的工具，如配对图矩阵（Pair Plot）、热力图（Heatmap）和交互式可视化库（如Plotly），以揭示数据集中隐藏的模式、相关性和潜在的共线性问题。 第三部分：经典与现代机器学习算法详解 本部分系统地介绍了从监督学习、无监督学习到强化学习的关键算法，并着重于理解其背后的数学原理和模型选择的权衡。 监督学习：回归与分类： 线性模型精讲： 详细推导了最小二乘法，并探讨了Lasso、Ridge和Elastic Net如何通过正则化来解决多重共线性并进行特征选择。 树模型与集成学习： 对决策树（ID3, C4.5, CART）的构建过程进行了清晰的梳理。深入剖析了集成学习的强大之处，包括Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, 梯度提升机GBM）。重点对XGBoost、LightGBM和CatBoost的结构差异、优化策略及性能优势进行了对比分析。 支持向量机（SVM）： 解释了最大间隔分类器的几何意义，并详细阐述了核函数的选择（线性核、多项式核、RBF核）及其在处理高维非线性问题中的应用。 无监督学习：降维与聚类： 降维技术： 深度解析主成分分析（PCA）的几何基础和SVD分解的应用。同时介绍了t-SNE和UMAP在数据可视化和高维数据流形学习中的最新应用。 聚类分析： 对K-Means的局限性进行了讨论，并详细介绍了层次聚类（Agglomerative Clustering）和基于密度的DBSCAN算法，强调了如何根据业务需求选择合适的聚类度量标准。 模型评估、选择与调优： 讲解了交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold, 时间序列交叉验证）的正确使用方法。深入探讨了精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC曲线、AUC值的解读，以及在类别不平衡数据集下如何选择合适的评估指标（F1-Score, Kappa系数）。对超参数调优（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）的效率和策略进行了比较。 第四部分：深度学习的实践入门 本书为数据科学家提供了一个坚实的深度学习桥梁，重点关注实际应用中的网络架构和训练技巧，而非纯粹的数学证明。 神经网络基础： 解释了感知机、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh的优劣）以及反向传播算法的工作流程。 卷积神经网络（CNN）： 侧重于图像处理任务，介绍了卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。详细介绍了经典架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的设计思想及其在计算机视觉中的里程碑意义。 循环神经网络（RNN）与序列数据： 阐述了RNN处理时间序列和文本数据的能力，并深入讲解了LSTM和GRU如何解决梯度消失问题，以及它们在自然语言处理（NLP）中的初始应用。 深度学习的工程实践： 涵盖了优化器（Adam, RMSprop）、学习率调度、批归一化（Batch Normalization）在稳定训练中的作用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）快速构建高性能模型。 第五部分：模型部署与 MLOps 概述 数据科学项目的成功不仅在于模型的准确性，更在于其能否稳定、高效地投入生产环境。 模型可解释性（XAI）： 介绍了理解“黑箱”模型的必要性。详细讲解了全局解释方法（如特征重要性）和局部解释方法（如LIME和SHAP值），帮助业务人员和监管机构理解模型的决策依据。 模型性能监控： 探讨了生产环境中模型性能衰退（Model Drift）的识别方法，包括数据漂移和概念漂移的检测技术。 走向 MLOps： 概述了机器学习生命周期的自动化流程，包括数据管道、模型版本控制、容器化（Docker）部署和CI/CD在机器学习中的应用，为读者指明了从原型到生产的路径。 本书内容组织逻辑清晰，理论讲解深入浅出，同时配以大量的代码示例和案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。它适合于希望从零开始系统学习数据科学的理工科学生、希望转型为数据科学家的软件工程师，以及需要将机器学习技术应用于实际业务场景的行业专业人士。

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这本书的叙事节奏简直像一出精彩的悬疑剧，但它的“谜团”不是谁杀了谁，而是“我们如何才能真正理解并创造一个让人信服的虚拟世界”。作者没有采取那种平铺直叙的教科书式讲解，而是设计了一系列引人入胜的案例研究，仿佛带着读者亲自走访了那些走在时代前沿的实验室。比如，书中对触觉反馈系统演变历程的梳理，与其说是在介绍设备，不如说是在讲述人类对手感追求的千年历史如何被数字化重塑。它巧妙地穿插了若干个历史性的“如果当初”的分析，探讨了早期计算限制如何迫使工程师们采取那些看似妥协实则充满智慧的解决方案。这种对历史脉络的梳理，使得即便是极其晦涩的算法原理，也因为有了具体应用场景和时代背景的支撑，变得生动可感。它让我意识到，每一项技术突破的背后，都凝结着无数次失败的尝试和对现有范式的颠覆，这本书真正做到了“知其然，更知其所以然”。

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这部著作的视角实在是太宏大了，它完全跳脱了我们日常对“技术”这个词的刻板印象，直接将读者带入了一个关于人类感知边界重塑的哲学思辨之旅。书中对“沉浸感”的剖析，绝非停留在硬件参数的堆砌上，而是深入到神经科学和认知心理学的交叉地带，探讨的是意识如何被数字环境“欺骗”并最终接纳的微妙过程。作者似乎拥有不止一门学科的深厚功底，信手拈来就能将康德的现象学与最新的图形渲染管线理论编织在一起，读起来就像是在攀登一座知识的珠穆朗玛峰，每一步都伴随着对自身世界观的颠覆。尤其让我印象深刻的是其中对于“临场感”构建的细致描绘，它不只是关于视觉和听觉的同步，更是一种基于预期、反馈延迟和运动知觉的复杂反馈闭环，这种对底层机制的挖掘，远远超出了我预期的技术手册范畴，更像是一本深刻的“人类心智与模拟现实交互的史诗”。读完后，我感觉自己对“真实”的定义都变得模糊起来，对于未来人机交互的可能性，这本书提供了近乎预言般的洞察力。

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这本书的语言风格，可以说是极其鲜明而充满激情，它完全摒弃了学术写作的僵硬和枯燥，更像是一位资深行业专家对后辈的谆谆教诲，带着一种洞悉一切的自信和对未来无限的热忱。阅读过程中，我数次被作者对于“创造力解放”的颂扬所感染，他认为虚拟环境不仅仅是一个工具，更是一种全新的艺术媒介和思维拓展空间。其中对于“非线性叙事”在三维空间中的实现探讨，充满了文学和美学的思辨，这让这本书的受众范围大大拓宽，不再局限于纯粹的计算机科学背景人士。作者善于运用极具画面感的比喻来解释复杂的设计原则，比如将数据流的优化比作“水管的拓扑学”，这种形象化的描述极大地降低了理解门槛，使得那些原本可能望而却步的读者也能轻松跟上其深邃的思考。我甚至觉得，这本书本身就应该被视为一个精妙的“体验设计”范例。

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从技术实现的层面来看，这部作品的深度令人咋舌，但它最可贵之处在于它的“务实性”和“前瞻性的平衡”。我原本以为会读到大量深奥难懂的数学推导，但出乎意料的是，作者高明地将复杂的数学模型转化为易于理解的工程直觉。它不是将理论抛给你然后让你自己琢磨，而是通过大量的架构图、流程图和伪代码片段，将抽象概念具象化。特别是关于空间定位和延迟补偿机制的章节，作者用一种极其清晰的逻辑链条，展示了如何在有限的计算资源下，最大化用户体验的流畅性，这对于任何希望将理论付诸实践的工程师来说，简直是字典级别的参考手册。更难得的是，在讨论了当前所有成熟技术后，作者又马不停蹄地展望了量子计算和生物接口可能对虚拟环境带来的颠覆性变革，确保了这本书在未来几年内仍具有极高的参考价值，绝非时效性强的快餐读物。

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我最欣赏这部作品的地方在于它对“伦理困境与社会责任”的深刻反思，这部分内容远远超越了纯粹的技术探讨，直指我们如何与日益逼真的数字镜像共存的终极问题。书中专门开辟的章节，严谨地分析了数据隐私在深度沉浸式环境下的全新风险，以及“数字身份”与“现实身份”边界模糊可能引发的社会结构变化。作者并没有提供简单的答案，而是提出了一个又一个尖锐的问题，迫使读者，尤其是未来的开发者和政策制定者，必须提前思考技术边界的红线在哪里。这种批判性的思维和对人文关怀的强调，使得整本书的格局瞬间拔高，从一本技术指南升华成一部关于“未来人类文明形态”的严肃论著。它让我意识到，掌握了构建虚拟世界的能力，也意味着承担了构建新世界秩序的重任，这种责任感，是任何技术学习者都不能回避的。

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其实我一个字也没看过。只是课程过了。这门课我们都没有教材。

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非常详尽的虚拟现实教程

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