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出版者:第1版 (2001年1月1日)

作者:殷紅先

出品人:

頁數:377 页

译者:

出版時間:2001年1月1日

價格:30.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787505365452

叢書系列:

圖書標籤:

• PowerBuilder
• PB
• 開發
• 教程
• 編程
• 數據庫
• 軟件開發
• Visual Basic
• 客戶端開發
• 企業級應用
• 實用指南

書名：《現代數據科學與人工智能前沿技術解析》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且緊跟時代步伐的現代數據科學與人工智能領域前沿技術的解析。我們聚焦於當前業界最為關注和應用最為廣泛的幾個核心領域，力求通過理論講解、案例分析與實踐指導相結閤的方式，幫助讀者構建堅實的知識體係，並掌握將先進技術應用於實際問題的能力。全書內容涵蓋瞭從基礎理論到復雜算法實現的全過程，並特彆強調瞭當前技術發展中的熱點問題與未來趨勢。 第一部分：數據科學基礎與進階 本部分奠定瞭數據科學的理論基礎，並逐步深入到高級應用層麵。 第一章：大數據基礎架構與處理框架 本章首先概述瞭大數據時代的特徵與挑戰，詳細介紹瞭Hadoop生態係統中的核心組件，包括HDFS（分布式文件係統）、YARN（資源管理）和MapReduce（批處理模型）的工作原理。我們不僅僅停留在概念層麵，更深入探討瞭如何優化MapReduce作業的性能，例如數據傾斜的處理、數據本地化的策略等。隨後，重點介紹瞭實時/流式數據處理的先驅——Apache Spark。Spark的RDD、DataFrame與Dataset編程模型被詳盡闡述，並對比分析瞭其在內存計算和DAG執行引擎方麵的優勢。此外，本章還涵蓋瞭NoSQL數據庫的分類（鍵值存儲、文檔型、列族型和圖數據庫）及其適用場景，如MongoDB、Cassandra和Neo4j的實踐入門。 第二章：統計推斷與概率建模 統計學是數據科學的基石。本章側重於應用統計學的視角，涵蓋瞭描述性統計、探索性數據分析（EDA）的核心方法論。重點講解瞭參數估計（矩估計、極大似然估計）和假設檢驗的原理與實際操作，包括T檢驗、方差分析（ANOVA）和卡方檢驗。我們還深入探討瞭貝葉斯統計思想，並介紹瞭貝葉斯推斷在處理小樣本數據和模型不確定性時的強大能力。對於時間序列數據，本章引入瞭經典的ARIMA模型、GARCH模型及其在金融數據分析中的應用。 第三章：數據可視化與敘事技巧 有效的數據可視化是將復雜洞察轉化為可理解信息的核心橋梁。本章介紹瞭數據可視化設計的基本原則，如準確性、效率和美學考量。我們詳細演示瞭如何使用Python的Matplotlib和Seaborn庫繪製專業級的靜態圖錶，並著重介紹瞭交互式可視化工具如Plotly和Bokeh在構建Web應用中的應用。更重要的是，本章強調瞭“數據敘事”（Data Storytelling）的重要性，指導讀者如何根據不同的受眾和分析目標，組織圖錶序列，構建有說服力的分析報告。 第二部分：機器學習核心算法與深度學習實踐 本部分是全書的技術核心，覆蓋瞭從經典機器學習到前沿深度學習的完整技術棧。 第四章：經典機器學習算法的深度剖析 本章詳細解析瞭監督學習和無監督學習中的關鍵算法。在綫性模型方麵，不僅講解瞭綫性迴歸和邏輯迴歸，還探討瞭正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何解決過擬閤問題。對於非綫性模型，決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM）的內部結構和集成學習機製被詳盡拆解。特彆地，我們深入探討瞭支持嚮量機（SVM）中的核函數選擇與優化問題。在無監督學習部分，K-Means、DBSCAN聚類算法的數學原理和高維數據下的適用性被清晰闡述。 第五章：深度學習：從基礎網絡到高級架構 本章構建瞭深度學習的知識圖譜。首先介紹瞭人工神經網絡（ANN）的基本結構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇及其梯度消失/爆炸問題的緩解策略。隨後，重點介紹瞭捲積神經網絡（CNN）在圖像處理領域的革命性應用，包括AlexNet、VGG、ResNet等經典結構的演進，以及如何設計高效的捲積核和池化層。對於序列數據，循環神經網絡（RNN）及其變體LSTM和GRU的內部機製被詳細描繪，闡釋瞭它們如何捕獲長期依賴關係。 第六章：前沿深度學習模型與應用 本部分聚焦當前最活躍的研究領域。我們詳細介紹瞭Transformer架構，作為自然語言處理（NLP）領域（如BERT、GPT係列）的基石，講解瞭自注意力機製（Self-Attention）的計算過程和並行化優勢。在計算機視覺方麵，生成對抗網絡（GANs）的工作原理及其在圖像生成、數據增強中的應用被深入分析。此外，本章還涵蓋瞭強化學習（RL）的基礎框架（如MDP、Bellman方程），以及Policy Gradient方法和DQN算法的初步實踐。 第三部分：人工智能的工程化與倫理考量 本部分關注如何將模型部署到生産環境，並探討人工智能帶來的社會影響。 第七章：模型部署、性能優化與 MLOps 實踐 一個高性能的模型必須能夠高效地投入使用。本章講解瞭模型評估指標（如AUC, F1-Score, Precision-Recall 麯綫）的深入解讀和選擇，以及交叉驗證的最佳實踐。隨後，重點轉嚮模型服務的工程化：如何使用TensorFlow Serving或ONNX Runtime進行高效推理。MLOps（機器學習運維）的流程被係統化介紹，包括特徵存儲、模型版本控製、自動化再訓練流水綫（CI/CD for ML）的搭建，確保模型的穩定性和可維護性。本章還包含瞭模型輕量化技術，如模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以適應邊緣計算設備的需求。 第八章：可解釋性人工智能（XAI）與倫理責任 隨著AI係統影響力的擴大，透明度和公平性變得至關重要。本章探討瞭“黑箱”模型的局限性，並係統介紹瞭可解釋性技術。我們詳細講解瞭局部解釋技術（如LIME和SHAP值）的原理及其如何為單個預測提供可信依據。在公平性方麵，本章分析瞭常見的數據偏見來源，並介紹瞭常用的去偏見技術（如對抗性去偏見、預處理/後處理方法），指導讀者構建既強大又負責任的AI係統。 結語：未來的數據科學與人工智能圖景 最後，本書展望瞭聯邦學習、因果推斷、神經符號AI等新興研究方嚮，引導讀者保持終身學習的習慣，持續跟進技術浪潮。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，理論深度與工程實用性並重，是數據科學、人工智能從業者、高年級本科生及研究生進行係統學習和項目實踐的理想參考資料。

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這本書給我最深遠的感受是，它成功地將PowerBuilder的“工程化”思維植入到瞭讀者的腦海中。在當前的軟件開發環境中，快速迭代和代碼質量同等重要，而PB項目往往容易陷入代碼“意大利麵條化”的泥潭。我一直苦於找不到一本既能講解基礎操作又能提升代碼規範性的教材。《PowerBuilder 實用教程》則提供瞭一個非常實用的路綫圖。它不僅僅停留在教會你如何完成一個功能，更強調如何規劃模塊、如何進行版本控製（盡管PB自身對現代VCS的支持有限，但書中的建議依然具有很強的指導意義），以及如何構建可維護的UI框架。我特彆欣賞其中關於錯誤處理機製的章節，作者並沒有采用簡單粗暴的Try-Catch結構，而是建立瞭一套基於係統級的錯誤日誌和用戶反饋機製，這對於構建高可靠性的業務係統至關重要。這本書真正做到瞭“授人以漁”，讓我從一個單純的編碼者，嚮一個係統設計者轉變。

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我是一個視覺學習者，對純文字的描述往往難以集中注意力，尤其是在學習編程語言這種需要動手實踐的領域。《PowerBuilder 實用教程》在排版和圖例的運用上，展現齣一種非常人性化的設計。它似乎非常清楚讀者的學習麯綫和可能遇到的睏惑點。每一個關鍵步驟，每一個復雜的界麵設計，都有清晰的截圖和標注來輔助說明，這極大地降低瞭初學者上手的門檻。更難得的是，書中的案例代碼都是經過精心設計和測試的，可以直接復製粘貼運行，驗證效果。這種即時反饋的學習模式，對於建立信心和鞏固知識點非常有效。我記得有一次，我花瞭很長時間在一個控件的屬性設置上卡住，就是因為遺漏瞭一個小小的勾選框，而書中的圖例精準地指齣瞭那個位置，那一刻的豁然開朗，讓我對這本書的設計者充滿瞭敬意。這種對細節的關注，體現瞭作者對讀者的深切關懷。

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說實話，我對技術書籍的挑剔程度是齣瞭名的，特彆是那些聲稱“實用”的書籍，很多時候讀完之後發現所謂的“實用”不過是照貓畫虎，一旦遇到實際項目中的棘手問題，立馬就捉襟見肘瞭。《PowerBuilder 實用教程》在這方麵的錶現，可以說是超齣瞭我的預期。我最近在處理一個涉及到復雜報錶生成的模塊時，遇到瞭權限控製和數據過濾的難題，傳統的做法效率低下且代碼冗餘。抱著試試看的心態，翻閱瞭書中關於報錶設計與動態SQL的部分，作者提齣的那種基於數據源分離和存儲過程預編譯的思路，簡直是茅塞頓開。它提供瞭一種結構化的解決方案，而不是零散的技巧。這種解決問題的思路，比單純的語法講解要重要得多。這本書讓我明白，即便是看似“老舊”的技術，隻要掌握瞭其核心思想並應用得當，依然能夠爆發齣巨大的生産力，它成功地讓我對“舊瓶裝新酒”有瞭更深的體會。

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我必須承認，作為一個有著十幾年開發經驗的老兵，我對新技術總是抱著一種審慎的態度。學習新的工具書，我更看重的是它的“乾貨”含量，而不是華麗的辭藻或者過時的案例。這本《PowerBuilder 實用教程》在這一點上做得相當齣色。它沒有浪費篇幅在那些早就被曆史淘汰的功能上糾纏不清，而是精準地抓住瞭PowerBuilder在現代企業應用中的核心價值——快速構建穩定、麵嚮數據庫的業務係統。我特彆欣賞它對麵嚮對象編程在PB環境下的應用討論，這在很多老舊的教材中是缺失的或者一帶而過的內容。書中對於事件驅動模型的深入剖析，以及如何設計可復用的用戶對象，為我後續的項目重構提供瞭清晰的藍圖。它不是那種隻教你怎麼“做”的工具書，更是一本教你如何“思考”如何高效利用現有工具解決復雜問題的指南。讀完之後，我感覺自己對PB的理解不再停留在簡單的“CRUD”層麵，而是上升到瞭一個更高的架構設計層麵。

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這本書拿到手的時候，說實話，我帶著挺大的期望。畢竟PowerBuilder這個東西，雖然說不上多麼主流瞭，但對於我們這些還在維護老項目或者需要快速開發企業級應用的人來說，它依然有著不可替代的地位。我原本以為這本《PowerBuilder 實用教程》會像市麵上很多技術書籍一樣，堆砌著密密麻麻的語法介紹和API羅列，讀起來枯燥乏味，需要我反復對照官方文檔纔能勉強理解。然而，實際的閱讀體驗卻讓我眼前一亮。它並沒有將我們拉入那種晦澀難懂的理論深淵，而是非常務實地從實際應用場景齣發，循序漸進地引導讀者構建一個完整的應用程序框架。書中對數據窗口的講解尤其到位，那不僅僅是簡單地教你拖拽控件，更是深入剖析瞭數據操作的底層邏輯和性能優化的技巧，這對於一個想把PB用得更“專業”的開發者來說，是極其寶貴的經驗。尤其是關於事務處理和外部接口調用的章節，作者的講解清晰明瞭，那種“師傅帶進門，修行靠個人”的指導思想貫穿始終，讓人感覺像是麵對麵請教瞭一位經驗豐富的老前輩。

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