精彩XML新世代網頁設計

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出版者:網奕資訊
作者:黃泳瑜
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2005年01月13日
价格:NT$ 420
装帧:
isbn号码:9789867485816
丛书系列:
图书标签:
  • XML
  • 网页设计
  • 前端开发
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • Web开发
  • 技术
  • 编程
  • 互联网
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具体描述

HTML自從九○年代問世以來,帶動了網際網路的普及,然而經過十餘年的發展與網路人口的快速擴增,即使經過不斷改版,HTML在先天性的限制下,仍然面臨了難以滿足實際應用需求的難題。XML是新一代的網頁設計標準,它提供一個可擴充的空間,讓設計者得以自行依照實際需求,定義自己的網頁標記,並使得資料交換變得有跡可循。此外,XML將資料與顯示分離,使同一份XML文件可以有多樣化的顯示風貌,加上其嚴格的語法限制,解決了HTML標記指令混亂的局面。

本書完整介紹XML的網頁設計方法,從基礎的撰寫規則、文件型態定義、命名空間、Schema、樣式表設計、XHTML,到將XML內容轉換成PDF文件,以及進階的程式開發與XML的介面等豐富內容,並說明設計XML文件常用的XMLSpy軟體使用方法,可滿足您由舊時代網頁設計者進階到新一代網頁開發人員的知識與技能需求。

好的,这是一本名为《精通Python数据科学:从零到精通的实战指南》的图书简介。 --- 精通Python数据科学:从零到精通的实战指南 内容简介 在数据爆炸的时代,数据已成为驱动决策、创新和商业成功的核心资产。掌握数据科学的技能,不仅是数据分析师、科学家和工程师的必备素养,更是现代职场人士提升竞争力的关键。本书《精通Python数据科学:从零到精通的实战指南》并非一本晦涩难懂的理论著作,而是一本全面、深入、高度实战化的工具书和学习路线图,旨在带领读者——无论是初入数据科学领域的编程新手,还是希望深化技能的专业人士——系统地掌握利用Python进行数据采集、清洗、分析、建模和可视化的全流程。 本书聚焦于当前数据科学领域最主流、最强大的Python生态系统,从基础的编程环境搭建,到前沿的机器学习算法应用,每一章节都紧密结合行业案例和企业级项目需求,确保读者所学知识能即刻应用于实际工作场景中。 核心内容与结构 本书内容经过精心编排,分为四大核心模块,层层递进,确保学习的连贯性和深度: 第一部分:Python数据科学基石与环境配置(The Foundation) 本部分为后续高级学习打下坚实的基础。我们不满足于仅仅介绍基础语法,而是直接将重点放在数据科学工作流所需的核心库上。 环境搭建与版本管理: 详细指导如何利用Anaconda/Miniconda管理Python环境,确保不同项目间的依赖隔离。深入解析Jupyter Notebook/Lab的进阶用法,包括扩展、主题定制和远程连接。 NumPy高效计算: 讲解向量化操作的魔力,深入剖析多维数组(ndarray)的内存布局、广播机制和轴(Axis)的概念,这是理解后续所有科学计算库性能的关键。 Pandas数据处理的艺术: 覆盖DataFrame和Series的创建、索引、切片、合并(Merge/Join/Concat)等核心操作。重点讲解时间序列数据(DateTimeIndex)的处理,以及如何使用Categorical数据类型优化内存和计算速度,应对海量数据挑战。 数据I/O与初步探索: 掌握从CSV、Excel、SQL数据库(SQLite/PostgreSQL)甚至JSON、Parquet格式高效读取数据的方法。介绍初步的缺失值识别、数据类型推断和描述性统计分析。 第二部分:数据清洗、转换与特征工程(The Preparation) 数据质量决定了模型上限。本部分是本书的重点之一,强调如何将“脏数据”转化为“可训练数据”。 缺失值处理的策略库: 不仅是简单的插补,更会探讨基于模型(如KNNImputer)的先进填充方法,以及如何量化缺失信息对分析的影响。 异常值检测与鲁棒性分析: 介绍基于统计学(Z-Score, IQR)和基于密度的检测方法(如Isolation Forest),并讨论在不同业务场景下(如金融欺诈与传感器数据)应采取的对策。 特征工程实战: 详细解析特征构建的艺术。包括特征交叉、多项式特征生成、对数/幂变换以满足模型假设。重点讲解特征缩放(StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler)的选择依据,以及如何利用Scikit-learn的Pipeline管理特征预处理流程。 文本数据预处理(NLTK/spaCy集成): 针对非结构化文本,介绍分词、词干提取、词形还原,以及TF-IDF向量化技术的深入应用,为后续的自然语言处理(NLP)任务做准备。 第三部分:数据可视化与探索性数据分析(The Insight Generation) 数据洞察的桥梁,我们追求的不仅是“画图”,而是“有效沟通”。 Matplotlib深度定制: 掌握从基础绘图到复杂子图布局、自定义颜色映射(Colormaps)和动态图表的全面技巧。 Seaborn的高级统计图形: 聚焦于利用Seaborn快速生成富有洞察力的统计图表,如分布图(Distplots)、关系图(Relplots)和分面网格(FacetGrids),用于探索变量间的复杂关系。 交互式可视化(Plotly & Bokeh): 学习如何创建可供业务用户交互操作的图表,如缩放、悬停信息展示等,增强分析报告的说服力。 EDA流程化: 结合前两部分的技能,演示如何系统地构建一个完整的探索性数据分析报告,从单变量分布到多变量相关性矩阵的可视化呈现。 第四部分:机器学习建模与应用(The Prediction Power) 本部分深入浅出地介绍了机器学习的核心算法,并强调模型评估的严谨性。 Scikit-learn全景概览: 系统介绍监督学习(回归、分类)和无监督学习(聚类、降维)。 经典模型详解与调优: 深度讲解线性模型(Lasso/Ridge)、决策树/随机森林的内部工作机制。重点介绍超参数调优技术,如网格搜索(GridSearchCV)与随机搜索(RandomizedSearchCV)的效率对比。 模型评估与选择: 掌握交叉验证(Cross-Validation)的正确用法。详细解读混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线及AUC值的业务含义,理解不同指标在业务决策中的侧重。 集成学习与Boosting: 实践XGBoost、LightGBM等梯度提升框架,理解它们在 Kaggle 竞赛和工业界中的统治地位,并学习如何配置其核心参数以提高预测精度。 模型部署基础概念: 简要介绍如何使用Joblib保存训练好的模型,并探讨使用Flask/Streamlit快速搭建一个简单的模型预测API接口的初步流程,实现从分析到应用的闭环。 目标读者 数据分析师(Junior & Mid-level): 渴望系统化提升Python技能,从基础报表制作迈向预测分析。 软件工程师/后端开发者: 希望转型进入数据科学领域,需要一本高效的实战手册。 在校学生与研究人员: 寻求一本涵盖从理论基础到前沿实践的权威教材。 业务决策者: 希望了解数据科学团队如何工作,并能初步解读数据模型的输出结果。 本书的特色 1. 代码即案例: 全书所有代码均经过严格测试,可以直接在Jupyter Notebook中运行,并配有详细的行内注释和操作说明。 2. 项目驱动学习: 贯穿多行业真实数据集(如泰坦尼克生存预测、房价回归分析、客户流失预测),确保学习内容的实用性。 3. 强调“为什么”而非仅“如何做”: 不仅展示如何调用函数,更深入探讨背后的统计学原理和算法假设,培养批判性思维。 4. 库的深度整合: 避免零散介绍,强调Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib/Seaborn之间的无缝协作能力,模拟真实工作环境。 掌握本书内容,你将获得一套完整的、可立即投入使用的Python数据科学工具箱,能够独立完成从原始数据到可执行模型、再到业务洞察的完整数据科学项目。 数据科学的未来,从你精通Python的这一刻开始。 --- 总字数: 约1550字。

作者简介

目录信息

第1章 XML進化論
第2章 XML的撰寫規則
第3章 用DTD來規劃XML
第4章 命名空間與XML Schema
第5章 CSS與XSLT樣式表
第6章 XSLT的進階技巧
第7章 把XML轉換成PDF文件
第8章 文件物件模型DOM
第9章 事件驅動的SAX
第10章 以XML為基礎的HTML-XHTML
第11章 用XML Spy 2005編輯XML文件
附錄 指令索引表
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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说实话,我本来对这种技术类书籍抱有很低的期待,通常都是东拼西凑、内容过时,或者就是纯粹的API手册堆砌。但这本书完全颠覆了我的看法。它不仅仅是在教你“怎么做”,更重要的是在解释“为什么这么做”。作者的叙述方式非常具有说服力,他总能用一种非常生活化的语言来比喻那些晦涩的技术概念,让一个对编程逻辑不那么敏感的人也能迅速抓住核心要点。我印象最深的是关于性能优化的那几个章节,作者没有采用那种冷冰冰的数据罗列,而是通过一个虚拟的电商网站从小规模到大规模扩展的过程,生动地展示了不同优化策略在真实场景下的效果差异。这种基于场景的教学方法,极大地提高了我的学习兴趣和知识的保留率。我甚至发现,书中的一些观点和业界最新的最佳实践是同步的,这在市面上很多同类书籍中是很难得的。读完之后,我感觉自己看待问题的方式都有了显著的提升,不再是机械地复制粘贴代码,而是开始思考背后的设计哲学。

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我得承认,我是一个非常追求效率的学习者,我最讨厌的就是那种拖沓冗长、用词华丽却信息量稀疏的文字。这本书的文字表达简直是“惜字如金”的典范。每一句话似乎都承载着重要的信息,没有一句废话。我用了不到半个月的时间,就消化吸收了以前花了一个月都难以理解的内容。这种高效的学习体验,主要归功于作者对知识结构的极致梳理。他似乎懂得读者的“知识饥渴点”在哪里,总能在读者感到疑惑的那个瞬间,精准地抛出关键性的解释。特别是当涉及到不同技术栈的集成和交互时,作者构建了一个清晰的“技术地图”,让读者清楚地知道各个模块是如何协同工作的,避免了在复杂的结构中迷失方向。对于时间宝贵的专业人士来说,这本书的效率价值是无可估量的,它让你感觉每一分钟的阅读时间都是在为自己的技能树添砖加瓦。

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这本书的配套资源和社区支持方面做得也相当出色,这在评估一本技术书籍时是不可忽视的加分项。作者建立了一个非常活跃的在线论坛,专门用于解答读者在实践中遇到的疑难杂症。我遇到过一次编译环境配置的问题,在论坛上提问后不到一个小时,就得到了作者团队成员的详细回复,这让我倍感温暖和支持。此外,书中引用的所有源码和案例都可以在一个集中的代码仓库中找到,并且保持着及时的更新。这解决了老式技术书籍最让人头疼的问题——代码示例过时。通过这种线上线下的紧密结合,这本书提供了一种“活的”学习体验,而不是一本印完就束之高阁的静态文本。这种对读者后续学习过程的持续关注,体现了作者对作品质量的长期承诺,也为读者构建了一个坚实的学习支持网络。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮,拿到手里就感觉沉甸甸的,很有分量感。内页的纸张质量也相当不错,印刷色彩清晰,图片和图表的细节处理得非常到位,阅读起来眼睛一点都不累。尤其值得称赞的是,作者在章节布局上花费了不少心思,逻辑层次分明,从基础概念的引入到复杂技术的深入讲解,过渡得极其自然流畅。我特别喜欢那种每隔几页就会出现的“深度解析”小栏目,它们像是给读者搭建了一座通往更深层次理解的桥梁,没有那种枯燥的理论堆砌感,而是用非常贴近实际案例的方式来阐述原理。这本书的实操性非常强,光是跟着书中的代码示例敲打,我就感觉自己的技术树又点亮了好几棵。对于初学者来说,它提供了一个非常友好且扎实的基础平台;而对于有一定经验的开发者,书中的高级技巧和最佳实践无疑是锦上添花,能让人在日常工作中少走很多弯路。可以说,从拿到书的那一刻起,我就知道这是一本可以长期放在手边、时不时翻阅的宝典。

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这本书的作者显然是一位经验极其丰富的实战派。他的文字中透露出一种对技术细节的执着和对工程化思维的推崇。很多技术书籍只关注功能的实现,但这本书却花了大量的篇幅去讨论如何构建一个“健壮的”、“可维护的”和“面向未来的”系统。比如,它对错误处理机制的讲解就非常细致,从最基础的Try-Catch结构到更高级的异步错误传播策略,作者都给出了清晰的指导方针和代码范例。而且,书中的练习题设计得非常巧妙,它们不是那种简单的填空或选择,而是需要读者自己去构思解决方案,这极大地锻炼了我的独立解决问题的能力。我常常在做完一个章节的练习后,会花额外的时间去思考“有没有更好的实现方式”,而这本书恰恰鼓励了这种深入探究的精神。可以说,它更像是一位严厉又耐心的导师,在你成长的每一步都给予恰到好处的引导和鞭策。

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