具体描述
《Java Web编程技术》详细介绍了基于Java的Web编程技术，主要内容包括：Web技术基础；Servlet技术模型和Servlet容器模型；JSP的各种元素、生命周期、作用域对象等；Web应用开发中组件重用技术；表达式语言的使用，标准标签库和自定义标签以及标签文件的使用等；Web应用的事件处理与过滤器的应用以及安全性等问题；最后介绍了Struts框架和Ajax技术。
《Java Web编程技术》较全面地介绍了应用Java技术开发Web应用的发展特性，涉及了当前应用广泛的开发规范，结构清晰，应用实例丰富，实现了理论学习和实际应用的充分结合。《Java Web编程技术》每章提供了一定数量的习题，供读者复习参考。
《Java Web编程技术》可作为高等学校计算机及相关专业Web编程技术课程的教材，也可供从事基于Java的Web应用开发技术人员学习参考，同时也可作Java Web开发员国际认证考试的备考材料和培训教材。
《Python数据分析实战》 深入探索数据驱动的洞察，释放Python的强大潜力。 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科研探索和技术创新的核心驱动力。《Python数据分析实战》是一本专为渴望掌握数据分析技能的开发者、分析师和数据科学家量身打造的权威指南。本书将带领您踏上一段激动人心的旅程，从零开始，逐步精通使用Python进行高效、准确的数据分析。 本书涵盖的核心内容： 第一部分：数据分析基础与工具 Python基础回顾与数据科学环境搭建： 快速梳理Python核心语法，重点讲解Anaconda发行版、Jupyter Notebook/Lab的使用，以及虚拟环境的配置，确保您拥有一个高效、稳定的开发与分析平台。 NumPy：数值计算的基石： 深入学习NumPy数组（ndarray）的创建、操作、索引、切片以及广播机制。掌握NumPy在向量化计算中的优势，理解其在科学计算中的重要地位。 Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀： 全面掌握Pandas的核心数据结构Series和DataFrame，包括数据的读取（CSV、Excel、SQL等）、清洗、转换、合并、分组、聚合等关键操作。学习如何处理缺失值、异常值，以及进行数据类型转换。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化大师： 学习使用Matplotlib绘制各种基本图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等），并通过Seaborn进行更美观、更复杂的统计可视化，如热力图、箱线图、小提琴图等，让数据“说话”。 第二部分：探索性数据分析（EDA） 数据概览与描述性统计： 学习计算数据的均值、中位数、方差、标准差、分位数等，理解数据的分布特征。掌握描述性统计分析在初步理解数据集时的作用。 数据清洗与预处理： 详细讲解处理重复值、异常值、缺失值的方法，包括删除、插补（均值、中位数、众数、多项式插值等）和标记。学习数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）技术。 特征工程入门： 探讨如何从原始数据中提取、构建有意义的特征，如日期时间分解、文本特征提取（词袋模型、TF-IDF）、类别特征编码（One-Hot Encoding、Label Encoding）等，为后续建模奠定基础。 关联性分析： 学习使用相关系数（Pearson、Spearman）和协方差矩阵来度量变量之间的线性关系，并借助热力图直观展示。 第三部分：数据分析实践与案例 时间序列分析基础： 学习处理时间序列数据，如日期索引的创建、重采样、平稳性检验（ADF检验）以及简单的预测方法。 数据聚合与分组分析： 掌握使用Pandas的`groupby()`功能进行复杂的数据聚合和分组统计，例如按类别计算平均值、总和，或进行多层分组。 数据可视化进阶： 学习绘制交互式图表（如使用Plotly或Bokeh），以及多图组合、子图的使用，以更全面地展示数据洞察。 真实世界案例解析： 通过实际项目案例，如用户行为分析、销售数据分析、市场调研数据处理等，巩固所学知识，并学习如何在实际场景中应用数据分析流程。 本书特色： 实战导向： 每一章节都配有大量的代码示例和练习，帮助您边学边练，快速掌握技能。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，内容组织清晰，逻辑严谨，适合不同层次的读者。 工具全面： 覆盖了Python数据分析领域最核心、最常用的库，为您构建坚实的基础。 案例丰富： 结合实际应用场景，让您理解数据分析在解决实际问题中的价值。 语言流畅： 深入浅出，避免晦涩难懂的技术术语，让学习过程更加轻松愉快。 无论您是初学者希望进入数据分析领域，还是有一定基础想要深化技能，亦或是需要在工作中应用Python进行数据处理和分析的专业人士，《Python数据分析实战》都将是您不可或缺的伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，从中提取有价值的见解，做出更明智的决策。 现在就开始您的Python数据分析之旅吧！
作者简介
目录信息
第1章 Web应用概述 第2章 Servlet技术模型 第3章 Servlet容器模型 第4章 会话管理 第5章 JSP技术模型 第6章 Web组件重用与JavaBeans 第7章 JDBC数据库访问 第8章 使用表达式语言 第9章 自定义标签的开发 第10章 JSTL与标签文件 第11章 Web事件处理与过滤器 第12章 Web应用的安全性 第13章 Struts框架基础 第14章 Ajax技术基础 参考文献
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