Visual C++程序设计实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:于明

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2004-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787113061432

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• C++
• 程序设计
• 实验
• 教程
• 编程
• Windows
• 开发
• Visual Studio
• 入门
• 学习

好的，这是一本关于其他主题的图书简介，旨在详细描述其内容，并避免任何“人工智能”痕迹，同时确保不提及您指定的《Visual C++程序设计实验教程》中的任何内容。 --- 图书名称：《现代数据科学与高性能计算实践指南》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的指南，涵盖现代数据科学领域中至关重要的基础理论、前沿算法以及高性能计算（HPC）的应用实践。本书内容结构清晰，从理论基石出发，逐步过渡到复杂的实际工程问题解决，特别侧重于如何利用并行化和分布式计算技术来处理大规模数据集和高复杂度模型。 第一部分：数据科学基础与统计建模 本部分首先回顾了数据科学的整体框架，重点讲解了现代统计推断在数据驱动决策中的核心作用。我们详细阐述了贝叶斯统计方法与频率学派方法的对比与融合，并深入探讨了时间序列分析的最新进展，包括状态空间模型（如卡尔曼滤波的变体）和深度学习在序列预测中的应用。 核心内容包括： 概率图模型（PGM）：详细解析了马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）的结构、推断算法（如信念传播和吉布斯采样）及其在自然语言处理和计算机视觉中的应用。 降维技术的高级应用：超越传统的PCA和t-SNE，本书重点介绍了流形学习算法（如Isomap、LLE）在非线性数据结构可视化和特征提取中的优势，并讨论了它们在处理高维基因表达数据时的局限性与优化策略。 因果推断：这是现代数据科学不可或缺的一环。我们系统地介绍了基于结构因果模型（SCM）的理论基础，包括Do-Calculus、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）以及双重差分（DiD）方法，以帮助读者从相关性中识别出真正的因果关系。 第二部分：机器学习前沿算法与深度学习架构 本部分聚焦于当前主导机器学习领域的深度学习技术，并从算法设计的角度剖析其内部机制。 生成模型（Generative Models）：我们投入大量篇幅讲解变分自编码器（VAE）的数学推导、结构优化及其在数据合成中的角色。此外，本书详细对比了早期GANs（如DCGAN）与现代模型（如WGAN-GP、StyleGAN）在模式崩溃和收敛性方面的改进，并提供了在特定领域数据集上进行稳定训练的实战技巧。 图神经网络（GNNs）：随着非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构）的增多，GNNs成为关键工具。本书不仅涵盖了基础的Graph Convolutional Networks (GCN)，还深入探讨了Graph Attention Networks (GAT) 以及处理异构图的 Relational GCNs (R-GCNs)。我们特别关注了GNNs在处理大规模、动态图时的扩展性挑战和解决方案。 可解释性与鲁棒性：在实际部署中，模型的“黑箱”特性是主要障碍。本部分详细介绍了模型无关的解释方法，如LIME和SHAP值，并探讨了对抗性攻击的原理及其防御策略，如梯度掩码和对抗性训练，以增强模型的可靠性。 第三部分：高性能计算（HPC）与大规模数据处理 本部分将理论模型与工程实践紧密结合，探讨如何利用现代并行计算架构加速数据密集型任务。 并行编程模型：本书深入对比了OpenMP（用于共享内存多核架构）和MPI（用于分布式集群）的编程范式，并提供了C++和Python环境下的混合编程实践案例。重点在于如何有效地划分任务和管理数据依赖，以实现负载均衡。 GPU加速计算：我们详细介绍了CUDA编程模型的基础知识，包括内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）对性能的影响。本书提供了使用CUBLAS和Thrust库进行通用矩阵运算加速的示例，并指导读者如何将自定义的深度学习层移植到GPU上以实现数倍的加速。 分布式系统与大数据框架：针对TB甚至PB级别的数据集，本书讲解了Apache Spark的执行模型，包括RDD、DataFrame和Dataset的演进，并侧重于讲解Spark SQL的Catalyst优化器如何进行查询计划的重写与物理执行。此外，还探讨了Dask在Python生态系统中实现并行计算的灵活性和优势。 内存优化与I/O策略：针对内存受限的大规模模型训练，我们讨论了模型并行、数据并行、流水线并行等策略的权衡。同时，本书强调了高效数据存储格式（如Parquet, HDF5）的选择以及异步I/O操作在减少CPU等待时间方面的关键作用。 目标读者 本书面向具有一定编程基础，希望深入理解现代数据科学算法的数学原理，并具备将这些算法高效部署到高性能计算集群上的软件工程师、数据科学家、以及理工科高年级本科生和研究生。通过本书的学习，读者将能够构建出既具备先进理论深度，又能在实际工程环境中高效运行的大规模数据分析和机器学习解决方案。 ---

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