Visual C++.NET编程基础专家教程 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版

作者:魏朗 陈涛

出品人:

页数:218 页

译者:

出版时间:2002年1月1日

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787560611181

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 经典
• Visual C++
• NET
• C++
• NET
• 编程入门
• Visual Studio
• 开发工具
• Windows编程
• 软件开发
• 算法
• 数据结构
• 编程教程
• 入门经典

好的，这是一本不包含《Visual C++.NET 编程基础专家教程（平装）》内容的图书简介，内容详实，力求自然流畅： --- 聚焦现代数据科学：Python 与 R 的深度融合实战指南 —— 跨越语言鸿沟，驾驭复杂数据集的终极工具书 引言：数据洪流中的导航者 在当今以数据为驱动的时代，数据科学已不再是少数专家的专属领域，而是渗透到商业决策、科学研究、乃至日常运营的核心驱动力。然而，掌握数据科学的艺术与科学，往往意味着需要跨越不同的工具和编程范式。传统的学习路径常常将数据科学家束缚在单一的语言生态中，使得在处理需要特定工具优势的复杂问题时显得力不从心。 本书《聚焦现代数据科学：Python 与 R 的深度融合实战指南》，正是为了打破这种壁垒而生。我们认识到，Python 以其卓越的通用性、强大的机器学习库（如 Scikit-learn、TensorFlow）和出色的工程集成能力，在数据处理和模型部署方面占据优势；而 R 语言，则凭借其在统计建模、数据可视化（尤其是 Tidyverse 生态系统）和学术研究领域的深厚积累，成为数据分析师不可或缺的利器。 本书的核心目标是指导读者如何高效地将这两种最强大、最流行的统计计算和数据分析语言结合起来，构建一个强大、灵活且可扩展的数据科学工作流程。这不是一本孤立地介绍 Python 或 R 的语法手册，而是一本专注于“协作”与“互操作性”的实战手册。 第一部分：跨语言生态系统的理解与搭建 本部分为读者奠定坚实的跨平台基础，确保环境配置的无缝衔接。 第一章：现代数据科学工具链概览 深入剖析 Python (Anaconda/Miniconda) 和 R (CRAN/RStudio) 的核心优势及其在数据生命周期中的定位。我们将探讨版本控制（Git/GitHub）在多语言项目中的集成策略。 第二章：环境隔离与依赖管理 详细介绍 `conda` 环境管理与 R 的 `renv` 包管理系统的协同工作。重点讲解如何使用 Docker 或 Singularity 来构建可复现的、跨越 Python 和 R 依赖的分析环境，确保项目在任何机器上都能一致运行。 第三章：数据结构与序列化标准 探讨 Python 的 Pandas DataFrame 与 R 的 Tidyverse Tibble 之间的结构性差异与相似性。学习使用 Apache Arrow 或 HDF5 等通用序列化格式，实现内存高效、零拷贝的数据交换，避免重复加载和转换的开销。 第二部分：无缝数据交换与互操作性 本部分是全书的技艺核心，教授如何让 Python 和 R 在同一个项目中“对话”。 第四章：使用 `reticulate` 进行深度集成 这是 R 用户调用 Python 代码的关键桥梁。我们将详尽解析 `reticulate` 包的原理，包括如何在 R Markdown 或 Quarto 文档中直接调用 TensorFlow 模型、使用 Pandas 读取数据，并将其转换为 R 对象。实战演示如何从 R 调用自定义的 Python 脚本并捕获输出。 第五章：Python 调用 R 的高效策略 对于偏爱 Python 作为主控语言的开发者，我们将介绍如何利用 `rpy2` 库（或通过 subprocess 调用 R 脚本）。重点关注如何在 Python 环境中执行复杂的 R 统计检验，例如广义相加模型（GAMs）的拟合，并将结果无缝导入 Python 的数据分析流程中。 第六章：数据库与中间件的统一访问 讲解如何利用 SQLAlchemy（Python）和 `DBI`/`odbc`（R）连接到同一个数据源。构建一个流程：数据首先在 R 中使用特定的统计包进行预处理和特征工程，然后通过安全通道写入共享的数据库，最终由 Python 的机器学习框架进行模型训练和部署。 第三部分：跨语言的复杂分析与可视化 掌握了交换技术后，本部分引导读者进行高阶分析，充分利用两种语言的最佳特性。 第七章：高级统计建模的混合应用 案例研究：使用 R 的 `lme4` 包拟合一个复杂的线性混合效应模型（LMM），然后将模型系数导出至 Python 环境，结合 Shapley 值（如 `shap` 库）对模型的可解释性进行二次分析。 第八章：动态报告与交互式仪表盘的构建 探讨如何利用 R 的 `Shiny` 框架创建高性能的交互式数据仪表盘，并通过嵌入 Python 代码块（如使用 `reticulate` 嵌入 Matplotlib 或 Plotly 图像）来增强可视化能力。反之，展示如何使用 Python 的 Streamlit 或 Dash 来调用 R 的高级数据清洗和转换函数。 第九章：机器学习模型训练与部署的协同 实战演示一个端到端的 MLOps 场景： 1. 数据准备：在 R 的 Tidyverse 中完成数据清洗、缺失值处理和特征缩放。 2. 模型训练：使用 Python 的 PyTorch 框架训练一个深度学习模型。 3. 模型部署：利用 Python 的 FastAPI 框架构建 API 接口，但接口请求的验证和部分预处理逻辑，则通过调用预先编译好的 R 脚本完成。 第四部分：性能优化与前沿趋势 本部分关注如何提升混合项目的运行效率，并展望未来的发展方向。 第十章：性能瓶颈分析与异步处理 识别 Python 与 R 之间数据传输的潜在瓶颈。引入异步编程概念，探讨如何利用 `asyncio`（Python）或 R 的并行包来优化数据管道的执行时间。介绍 Just-In-Time (JIT) 编译技术在 R 代码片段中的应用，以加速特定性能热点。 第十一章：版本升级与维护策略 提供一套系统的维护手册，应对包更新可能导致的互操作性中断。包括如何使用快照机制、定义严格的依赖版本范围，以及如何在 CI/CD 流程中自动化执行跨语言兼容性测试。 结语：构建统一的数据科学范式 总结本书所学的技能，强调真正的“专家”不是只精通一种语言的匠人，而是能够根据问题特性，灵活调度最合适的工具集，构建最优解决方案的架构师。 --- 目标读者： 具备一定 Python 或 R 基础，希望提升技能边界，构建企业级复杂数据分析流程的数据科学家、统计分析师、数据工程师，以及希望将两种工具无缝集成的学术研究人员。本书假设读者了解基本的数据结构和编程概念，专注于工程实践和跨平台协作。

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