轻量级Java EE企业应用实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:李刚

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2011-3

价格:89.00元

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isbn号码:9787121128141

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• Java
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《Python数据科学与机器学习实践指南》图书简介 书名： 《Python数据科学与机器学习实践指南》 面向读者： 具备一定编程基础，希望系统学习和应用Python进行数据分析、数据挖掘和机器学习的工程师、研究人员、数据分析师以及在校学生。 --- 第一部分：Python数据科学基石——工具与环境的深度整合 本书的开篇将带领读者迅速搭建起坚实的数据科学工作环境，重点不在于泛泛而谈工具的介绍，而是强调效率与规范性。 第1章：Python环境的专业化配置与版本管理 本章深入探讨如何利用`conda`或`pipenv`进行隔离且可复现的项目环境管理。我们将详细解析不同Python版本对科学计算库兼容性的影响，并教授读者如何使用虚拟环境来管理复杂的依赖关系，确保项目在不同机器上的零误差迁移。内容包括： Conda环境的高级管理技巧： 解决依赖冲突的实战策略。 Jupyter生态系统的精细调校： 不仅是运行Notebook，更关注如何利用JupyterLab的扩展功能（如变量查看器、调试器）来提升交互式分析效率。 版本控制在数据项目中的应用： 结合Git与DVC（数据版本控制）来管理代码与大型数据集。 第2章：NumPy与Pandas：高性能数据操作的核心引擎 本章是数据处理的基础，但我们将聚焦于性能优化和高级索引。纯粹的循环操作将被视为“反模式”，我们着重讲解向量化操作的原理和应用边界。 NumPy的内存布局与广播机制深度解析： 理解维度操作如何影响计算速度，并演示如何利用视图（Views）而非拷贝（Copies）来节省内存。 Pandas的高级数据重塑与聚合： 深入研究`groupby()`的复杂应用，包括多级索引的创建与扁平化处理。重点讲解`apply()`, `transform()`, `agg()`三者的性能差异与适用场景。 时间序列处理的精细化管理： 讲解时区转换、频率重采样（Resampling）以及利用滚动窗口函数（Rolling Windows）进行特征工程。 第3章：数据清洗与预处理的艺术 数据质量决定了模型上限。本章将介绍处理真实世界数据中常见难题的稳健方法，超越基础的缺失值填充。 异常值检测与处理的多元策略： 结合统计学方法（如Z-Score、IQR）与基于距离的方法（如Isolation Forest）来识别和处理离群点。 文本数据的基础清洗与标准化： 使用正则表达式进行复杂模式匹配，并介绍Unicode标准化对后续自然语言处理（NLP）任务的重要性。 特征缩放与编码的理论依据： 详细对比MinMaxScaler、StandardScaler、RobustScaler的数学原理，并讨论对不同模型（如线性模型、树模型）的选择倾向。 --- 第二部分：数据可视化与探索性分析（EDA）的叙事力量 数据可视化不再只是图表展示，而是一种强有力的数据叙事工具。本部分强调如何通过视觉化来提炼洞察。 第4章：Matplotlib与Seaborn：构建专业级静态图表 本章侧重于对默认样式的超越和定制化。 Matplotlib的底层结构与精细控制： 掌握Figure、Axes、Axis对象的层次结构，实现对图表元素的像素级控制，包括自定义图例、次坐标轴的精确对齐。 Seaborn的统计图形应用： 专注于使用`FacetGrid`和`PairGrid`来展示多变量关系，特别是在进行特征选择时的应用。 主题化与报告规范： 如何创建一套符合出版物标准的图表样式，并确保颜色方案对色盲友好。 第5章：Plotly与Bokeh：交互式探索的未来 对于需要深入探索高维数据和构建Web仪表盘的需求，交互式工具至关重要。 Plotly的在线与离线模式： 讲解如何使用`Plotly Express`快速生成图表，并深入到`Plotly Graph Objects`进行复杂的3D可视化和钻取（Drill-down）功能实现。 Bokeh的数据流与服务器集成： 介绍如何构建能够实时响应用户输入的交互式数据应用，为模型部署提供原型界面。 --- 第三部分：机器学习核心算法的Python实现与优化 本部分是本书的重头戏，基于Scikit-learn生态系统，但会深入探讨算法背后的数学直觉与参数调优的实战技巧。 第6章：Scikit-learn生态系统与工作流 我们将遵循标准的ML工作流，强调管道（Pipeline）的构建。 Estimator API的统一性理解： 掌握`fit()`, `predict()`, `transform()`方法的通用性，这是理解Scikit-learn的基石。 构建健壮的特征处理和模型训练管道： 使用`Pipeline`串联预处理步骤和模型，避免数据泄露（Data Leakage）的风险。 交叉验证的艺术： 详细对比K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out等策略，并讨论时间序列数据的特殊交叉验证方法（如TimeSeriesSplit）。 第7章：监督学习的深度实践：线性模型与决策树 本章侧重于对模型的可解释性分析。 线性回归与正则化（Ridge/Lasso/Elastic Net）： 深入分析L1和L2惩罚项对模型系数选择和方差收缩的影响，并讨论如何通过正则化参数选择最佳模型。 决策树、随机森林与梯度提升： 不仅展示如何训练，更侧重于剖析特征重要性（Feature Importance）的计算原理，并讲解如何通过调整树的深度和叶节点样本数来控制过拟合。 第8章：模型评估、选择与超参数调优 模型好坏的判断标准，以及如何科学地找到最佳参数组合。 分类问题的性能度量精细化： 深入解读混淆矩阵，重点分析ROC曲线下面积（AUC）、精确率-召回率曲线（PR Curve）以及F1-Score在不平衡数据集中的指导意义。 超参数搜索的策略演进： 从基础的网格搜索（Grid Search）过渡到更高效的随机搜索（Randomized Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization），并介绍使用`Optuna`等现代库进行高效搜索的实践案例。 第9章：无监督学习与降维技术 探索数据的内在结构，这是特征工程的延伸。 聚类算法的适用性分析： 详述K-Means的局限性，并重点介绍DBSCAN在识别任意形状簇和处理噪声方面的优势。 主成分分析（PCA）的理论与应用边界： 理解PCA如何通过最大化方差实现降维，并讨论其在线性模型中的应用，以及何时应优先考虑非线性降维方法（如t-SNE）。 --- 第四部分：走向生产环境——高级主题与生态扩展 本书的最后部分关注如何将模型从本地验证环境推向实际应用，涉及更复杂的学习范式和性能考量。 第10章：集成学习与模型融合 集成方法往往是Kaggle竞赛中的制胜法宝。 Bagging与Boosting的根本区别： 详细对比AdaBoost、Gradient Boosting Machines (GBM) 的工作流程。 XGBoost, LightGBM, CatBoost的深度剖析： 讲解这些库如何通过优化目标函数、稀疏感知算法和并行化策略，实现比传统GBM更高的训练速度和预测精度。 模型堆叠（Stacking）的实现细节： 展示如何使用多层元学习器（Meta-Learner）来组合异构模型的预测结果，以达到最优性能。 第11章：使用Statsmodels进行统计推断 数据科学不仅关乎预测，更关乎理解变量间的因果关系。 广义线性模型（GLM）的应用： 介绍如何使用Statsmodels来处理非正态分布的响应变量（如泊松回归、逻辑回归），并侧重于结果的统计显著性检验（p值、置信区间）。 时间序列分析基础： 运用ARIMA模型对序列数据进行建模和短期预测，并强调模型诊断（残差分析）的重要性。 第12章：将模型投入使用的实战技巧 讨论从Jupyter到实际部署的桥梁。 模型序列化与兼容性： 使用`joblib`或Python标准库进行模型对象持久化，并讨论不同Scikit-learn版本间可能出现的兼容性问题。 轻量级API封装： 简要介绍如何使用Flask或FastAPI框架，快速为训练好的模型创建一个RESTful API端点，实现远程调用预测服务。 --- 结语：数据驱动的思维模式 全书贯穿着“没有银弹，只有最合适的工具”的理念。我们旨在培养读者一种审慎的、基于数据的思维模式，理解每一步技术选择背后的数学原理和工程权衡，从而能够独立、高效地解决真实世界中的复杂数据问题。本书提供的不仅仅是一套代码库，更是一套严谨的、可复现的数据科学方法论。

评分☆☆☆☆☆

一口气基本把看完了（看的是第四版），对于我来说，还算是不错的一本书，知识点全面，讲的也详细。如果你没了解过框架，确实可以买来看看，相对于 <王者归来>我更喜欢这本，起码代码看起来比较轻松，讲的东西基本都能看懂。 个人觉得spring讲的不错，Struts一般，hibernate讲...  

评分☆☆☆☆☆

本书价格有点贵， 不过书也很厚，内容包括Struts 2＋Spring＋Hibernate三个框架方方面面的内容，而且与其他整合类图书不同的是，这本书介绍3个框架时都非常全面且细。 当时我在书店选这本书时，仔细对比过这本书书中关于struts2的内容，几乎覆盖了作者另一本struts2权威指南的...  

评分☆☆☆☆☆

一口气基本把看完了（看的是第四版），对于我来说，还算是不错的一本书，知识点全面，讲的也详细。如果你没了解过框架，确实可以买来看看，相对于 <王者归来>我更喜欢这本，起码代码看起来比较轻松，讲的东西基本都能看懂。 个人觉得spring讲的不错，Struts一般，hibernate讲...  

评分☆☆☆☆☆

买这本书都半年了，看得好辛苦。 这本书的厚度、份量太大了，不管是struts2、spring、hibernate都可以单独成书，而且就struts2部分来说，和我手上的《struts2权威指南》有很多完全相同的地方，而且这本书中struts2的版本更新，是2.1.2，早知道就是不买那本《Struts2权威指南》...  

评分☆☆☆☆☆

J2EE是用来建设大型的分布式企业级应用程序。或者用更时髦的名词说就是“电子商务”应用程序。这些企业可能大到拥有中心数据库服务器，Web服务器集群和遍布全国的办公终端，也可能小到只不过想做一个网站。呵呵，想了解更多可以去http://izixue.com/?fromuid=161看看的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和索引设计是其一大亮点，这极大地提升了阅读体验。试想一下，当你急需查找某个特定注解的用法时，一本结构混乱的书只会让人抓狂。这本书的章节划分逻辑清晰，从基础的Web组件到持久层，再到安全和事务，层层递进，符合人类的学习曲线。我注意到作者在介绍数据库访问技术时，并没有简单地停留在Hibernate的CRUD操作上，而是深入探讨了Hibernate的二级缓存和脏数据检测机制，并用一个专门的图表展示了Session与EntityManager在不同模式下的差异。对于经常与数据库打交道的开发者来说，这些细节的对比能直接转化为生产力。我发现自己很多之前模糊不清的概念，在阅读完相关章节后都得到了澄清，特别是关于XA事务的分布式一致性问题，作者的讲解非常到位。这本书更像是一本工具书与教材的完美结合，随时可以翻阅，随时都能找到有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我过去对Java EE这个庞大的体系感到有些畏惧，总觉得它过于重量级和复杂。然而，这本书成功地将这个“重量级”的体系“轻量化”了。它侧重于展示如何用现代、简洁的方式（比如Servlet 3.x的异步处理和JSON-B的序列化）来构建企业应用，而不是沉溺于过去那些繁琐的XML配置。书中对EJB 3.x的注解式模型给予了足够的篇幅，让读者看到，EJB并非洪水猛兽，而是可以通过简洁的注解来驾驭的强大工具。作者在介绍安全框架时，也紧跟时代步伐，讲解了如何集成OAuth2.0进行单点登录，而不是仅仅停留在传统的基于容器的认证上。这本书的视野很开阔，它不仅教你技术，更引导你思考企业级应用架构的演进方向。读完之后，我感觉自己对Java技术栈的信心大增，准备迎接更复杂的项目挑战了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，是抱着试一试的心态，因为市面上关于企业级开发的教材实在太多了，很多都停留在理论的堆砌上。但这本书的实战性真的超出了我的预期。作者似乎非常了解一线开发者的痛点，他没有停留在“做什么”的层面，而是深入到“怎么做才能更高效”的细节。比如在Web服务这一章，作者对比了RESTful API和SOAP的优劣，并给出了基于JAX-RS的完整案例，从环境搭建到资源类的编写，每一步都配有清晰的控制台输出截图，这对于动手能力强的读者简直是福音。我尤其欣赏作者对性能调优的关注，他专门辟出了一小节来讨论如何使用JProfiler来诊断内存泄漏，这在很多入门或中级书籍中是看不到的深度。整本书的案例都是围绕一个假想的“库存管理系统”展开的，这种连贯性使得知识点之间的关联性非常强，有助于构建完整的系统思维。如果你已经掌握了基础Java语法，急需一本能带你进入企业级项目实战的指南，这本书绝对值得你投入时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，带着一股老派工程师的务实气息，没有太多浮夸的辞藻，每一个技术点的阐述都直击核心要害。我最欣赏的地方在于它对Java EE规范的尊重与遵循。作者在讲解Bean的生命周期管理时，引用了大量的规范术语，这保证了读者理解的准确性，避免了被特定厂商的实现所误导。对于像CDI（上下文与依赖注入）这种相对底层的服务，作者没有简单地用Spring的注解来做类比敷衍过去，而是详细解析了Weld容器的工作原理，包括事件监听和拦截器链的构建过程，这对于希望深入理解底层机制的读者来说，提供了极大的帮助。此外，书中的代码示例都采用了标准的Maven构建方式，确保了跨平台和环境的一致性，这在团队协作中是至关重要的。读完这部分内容，我对如何设计一个可维护、符合规范的企业级应用有了更清晰的认识，少了很多“黑箱操作”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的元素，但这反而让它显得很专业。我刚翻开第一章，就被作者对Java EE核心概念的梳理所折服。他没有直接跳入复杂的代码实现，而是花了不少篇幅去解释为什么我们需要这些框架，比如EJB和Servlet之间的演进关系，以及它们在现代企业应用中的角色定位。特别是关于DI（依赖注入）的讲解，作者用了很多生活中的类比，让我这个初学者也能很快抓住重点。书中对于Java EE 6和7的特性讲解得尤为透彻，比如JPA的懒加载机制和事务管理，通过图表和流程图的结合，使得原本抽象的概念变得非常直观。我特别喜欢作者在讲解每一个技术点时，都会附带一个“最佳实践”或“陷阱规避”的小提示，这无疑能帮助读者少走很多弯路。虽然内容涵盖面广，但整体行文节奏把握得非常好，读起来既不觉拖沓，也不会因为信息量过大而产生阅读疲劳。对于那些想系统学习Java EE基础但又不想被过于深奥的理论困扰的开发者来说，这本书无疑是一个极佳的敲门砖。

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快速上手好帮手

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只看完了JSP/servlet.SSH框架还没看完

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嗯，我要学框架～～～～

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很多内容是抄官方文档的，太无耻了

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一般般 初学可以 错误过多