新编电脑组装维修完全学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王诚君 编

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:2009-6

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787302200680

丛书系列:

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《数据科学的艺术与实践》内容简介 本书聚焦于现代数据科学领域的核心概念、工具链与前沿技术，旨在为读者构建一个从理论基础到实际应用的全景式认知框架。我们不讨论计算机硬件的物理结构、组装调试或传统电子设备的维修技术，而是深入挖掘如何从海量数据中提取洞察、驱动决策和创造价值。 --- 第一部分：数据科学基石与思维模型 本部分旨在为初学者和希望系统梳理知识体系的专业人士奠定坚实的数据科学思维基础。 第一章：数据科学的范式转型与生态概览 本章首先界定了数据科学（Data Science）与传统统计学、计算机科学之间的本质区别与交集。我们将探讨数据在信息时代中的战略价值演变，从结构化数据（如数据库记录）到非结构化数据（如文本、图像、传感器流）的处理挑战。详细阐述数据科学项目生命周期（CRISP-DM、ASUM-DM等主流框架），明确数据获取、清洗、建模、部署与监控的各个阶段的相互依赖性。重点剖析数据科学家所需的复合能力模型，强调跨学科协作的重要性。 第二章：统计学基础与概率论回顾 本部分将数据科学的理论根基——统计学进行系统梳理，重点放在实用性而非纯理论证明上。内容涵盖描述性统计（集中趋势、离散程度、分布形态）和推断性统计的核心概念。着重讲解中心极限定理、大数定律在工程实践中的意义。深入探讨假设检验（Type I/Type II 错误、P值、置信区间）的正确应用，指导读者如何科学地验证业务假设。此外，对常见的概率分布（正态、泊松、二项分布）及其在模拟和风险评估中的作用进行详细解析。 第三章：数据获取、存储与预处理技术 数据的质量直接决定了模型的上限。本章细致讲解数据采集的多种途径，包括API调用、网络爬虫（聚焦于反爬机制与合规性）、数据库查询语言（SQL/NoSQL）。存储方面，我们将对比关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）与非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）的适用场景。预处理是耗时最久的关键环节，本章详述数据清洗技术：缺失值处理（插补法、删除策略）、异常值检测与平滑技术、数据标准化与归一化方法的选择依据。此外，探讨特征工程的艺术——如何基于领域知识构建更具解释力和预测能力的变量，包括多项式特征、交互特征的构造。 --- 第二部分：核心建模技术与算法深度解析 本部分是本书的技术核心，全面覆盖从经典机器学习到深度学习的代表性算法。 第四章：经典机器学习算法详解 本章聚焦于可解释性高、计算效率稳定的传统算法。 回归模型: 线性回归（Lasso, Ridge, Elastic Net）的正则化原理及其对模型过拟合的控制机制。 分类模型: 逻辑回归的概率解释、支持向量机（SVM）的核函数技巧与最大间隔分类原理。 决策树与集成方法: 详细剖析ID3, C4.5, CART算法，重点解析信息增益与基尼不纯度。深入讲解集成学习的威力：Bagging（随机森林）与Boosting（AdaBoost, 梯度提升树GBDT）。特别关注XGBoost、LightGBM等现代优化版本的性能优势与参数调优策略。 无监督学习: K-Means聚类的局限性与K-Medoids的改进、层次聚类的应用。DBSCAN在复杂形状簇发现中的优势。主成分分析（PCA）的降维原理及其在特征空间压缩中的应用。 第五章：深度学习：从基础到前沿架构 本章引入现代人工智能的核心驱动力——深度神经网络。 神经网络基础: 神经元模型、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其梯度消失问题。反向传播算法的精确推导与优化器（SGD, Adam, RMSProp）的演进。 卷积神经网络（CNN）: 详细解析卷积层、池化层、批归一化（BatchNorm）的作用。重点介绍经典架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的创新点，并将其应用于图像识别与目标检测任务。 循环神经网络（RNN）与序列模型: 理解RNN处理时间序列数据的机制。深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度遗忘问题，并应用于自然语言处理（NLP）的基础任务中。 Transformer架构与自注意力机制: 本章的重点是解析Attention Is All You Need所提出的Transformer模型。细致讲解多头自注意力机制的工作流程，以及其在构建现代大型语言模型（LLM）中的核心地位。 第六章：模型评估、验证与鲁棒性测试 构建模型后，如何科学地衡量其性能至关重要。本章侧重于模型质量的度量标准与验证方法。 分类指标: 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的深入解读。针对不平衡数据集（Imbalanced Data）的评估策略（如PR曲线）。 回归指标: MSE, MAE, RMSE, $R^2$ 的优缺点与应用场景。 交叉验证与模型选择: K折交叉验证、留一法（LOOCV）的实施。超参数调优技术（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）。 模型解释性（XAI）: 介绍LIME和SHAP等工具，用于理解“黑箱”模型的决策过程，增强业务信任度。 --- 第三部分：数据科学的工程化与应用落地 本部分将理论模型转化为可部署、可维护的实际系统。 第七章：大数据处理框架与M LOps实践 数据科学项目需要在大数据环境下运行。本章介绍分布式计算生态系统。 Hadoop与Spark: 聚焦于Spark的内存计算优势和RDD/DataFrame编程模型。学习使用PySpark进行大规模数据转换和模型训练。 特征存储（Feature Store）: 探讨如何标准化、版本化管理特征，确保训练环境与推理环境的一致性。 MLOps 流程: 介绍将模型从实验阶段推向生产环境所需遵循的工程实践。内容涵盖模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD for ML）、自动化监控（数据漂移检测、模型性能衰减预警）。 第八章：特定领域的应用案例分析 本章通过具体的行业案例，展示数据科学方法的综合应用。 自然语言处理（NLP）: 文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）的技术选型与实现。 推荐系统: 讲解协同过滤（基于用户/基于物品）和矩阵分解技术。探索深度学习在序列推荐中的应用。 时间序列分析: ARIMA模型的理论回顾，以及使用LSTM或Prophet进行高频数据预测的实战技巧。 本书结构严谨，内容翔实，旨在提供一个既具理论深度又贴合工业界实际需求的学习指南，帮助读者掌握驾驭复杂数据的能力。

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说实话，这本书在“软件故障排除”这一块的处理，简直是敷衍了事。它似乎把所有复杂的问题都归结为“重装系统”这一个万能的解决方案。对于一些常见的蓝屏代码，它仅仅是罗列了几个通用的代码名称，然后建议用户去查阅微软官方文档，这完全是把最困难的部分扔给了读者。比如，在处理启动项损坏导致无法进入系统时，书中对BCD编辑器的介绍少得可怜，甚至没有提供任何实用的命令行示例。我期望一本“完全学习手册”能深入到操作系统底层和注册表层面的诊断，而不是停留在表面，告诉我们“重启电脑”或者“格式化硬盘”这种最基础的操作。这种浅尝辄止的态度，让这本书在“维修”的专业性上大打折扣，它更像是一个菜鸟的入门级教程，对于真正需要解决棘手问题的中级用户而言，其参考价值微乎其微，简直是浪费纸张。

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这本书的章节逻辑安排得非常混乱，完全没有遵循一个循序渐进的学习路径。它似乎把所有关于电脑组装、维修、系统安装、网络配置的知识点一股脑地塞进了一本厚厚的书里，然后随机地将它们分配到不同的章节中。例如，刚讲完如何安装CPU，下一页可能就跳到了如何配置路由器，然后又突然冒出一段关于DOS命令的讲解。这种跳跃式的编排方式极大地干扰了读者的思考连续性。我尝试用它来作为我第一次独立组装电脑的参考指南，结果发现我必须频繁地在不同章节之间来回翻阅，这让我感到无比沮丧和迷失方向。一本好的手册应该像一个清晰的地图，引导读者从A点到达B点，而这本书更像是一张被打乱了的、内容重叠的地图碎片。如果不是我本身对IT领域有一定了解，我敢肯定自己早就被这些错乱的知识点搞得晕头转向，根本无法形成一个完整的知识体系。

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我是在朋友的强烈推荐下买了这本书的，本以为能学到一些关于老旧电脑升级和故障排查的“独门秘籍”，结果发现内容停留在十年前的硬件水平。书中花了大量的篇幅去介绍IDE接口的跳线设置和软驱的维护，这些内容在今天的SATA和NVMe时代，几乎毫无参考价值。我遇到的实际问题，比如如何正确刷写最新型号主板的BIOS，或者如何解决新显卡与旧电源之间的兼容性冲突，书中根本没有涉及。更新速度慢是这类技术手册的通病，但这本的滞后程度实在令人咋舌。我不得不承认，书中的基础理论部分——比如电阻电容的识别——还是可以的，但一旦进入实战环节，就完全跟不上时代的发展了。这就像一本关于智能手机维修的指南，却还在教你拆解翻盖机一样，让人哭笑不得。对于追求效率和时效性的读者来说，这本书的价值非常有限，更像是一份历史文献而非实用工具。

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我非常不喜欢这本书的语言风格——它充满了陈旧的、带有强烈主观色彩的评判，而不是客观中立的技术描述。作者在描述不同品牌硬件的优劣时，用词极其夸张，例如，对某个芯片组的评价是“简直是工业界的耻辱”，这种情绪化的表达方式在技术手册中是非常不专业的。读者需要的是准确、客观的数据和中立的对比分析，而不是被作者的情绪所左右。此外，书中有些段落的论述充满了绝对化，比如“只有使用XX品牌的内存条，才能保证系统稳定”，这种说法毫无科学依据，并且误导了那些刚接触电脑的读者，让他们在选购产品时产生不必要的偏见。一本优秀的参考书应该提供工具和知识，让读者自己做出最佳选择，而不是像一个推销员一样，试图强行灌输某种特定品牌的忠诚度。这种过于主观的叙事方式，极大地削弱了本书作为一本权威学习资料的可信度。

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这本书的排版和插图简直是灾难性的，完全不适合初学者。拿到手的时候，我就被那密密麻麻的文字和模糊不清的电路图给劝退了。比如，在讲到内存条的安装步骤时，作者似乎默认读者已经对主板的结构了如指掌，连最基本的插槽方向都没说清楚。我对着图示研究了半天，还是得去网上找视频教程才能明白，这完全违背了“手册”应该“完全学习”的初衷。更别提，书中对一些关键术语的解释含糊其辞，读起来佶屈聱牙，让人抓不住重点。如果我不是抱着极大的毅力和兴趣，恐怕这本书早就被我扔在角落积灰了。对于想快速入门硬件组装的朋友来说，这本书的阅读体验极其糟糕，它更像是一本未经整理的草稿合集，而不是一本精心编撰的学习资料。我希望作者能在再版时，务必重视视觉引导和语言的通俗性，否则，它只会成为一本高冷的理论书，与实际操作相去甚远。

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