國內高中數學競賽真題庫 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:浙江大學齣版社

作者:《數學競賽之窗》編輯部組 編

出品人:

頁數:185

译者:

出版時間:2006-7

價格:14.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787308048170

叢書系列:

圖書標籤:

• 高中數學競賽
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精品編程實戰係列：深入解析Python在數據科學與人工智能領域的應用 圖書簡介 隨著信息技術的飛速發展，數據科學與人工智能已成為驅動現代社會進步的核心動力。本書並非專注於中學數學競賽的應試技巧，而是緻力於為廣大讀者提供一套係統、深入且極具實操性的編程指南，重點聚焦於使用當前業界最主流的編程語言——Python，來解決真實世界中的復雜數據問題與前沿AI挑戰。 本書旨在彌閤理論知識與實際應用之間的鴻溝，結構上分為三大核心模塊，層層遞進，確保讀者不僅能掌握編程語法，更能理解其背後的原理，並能獨立完成復雜項目。 --- 第一部分：Python編程基礎與高效數據結構（奠定堅實的地基） 本部分內容旨在為初學者或希望鞏固基礎的開發者打下堅實的Python編程基礎。我們摒棄枯燥的語法羅列，而是通過麵嚮項目的角度，講解如何構建健壯、高效的代碼。 1. Python環境搭建與現代編程範式： 詳細介紹Anaconda環境的配置、虛擬環境的管理（venv與conda），以及PEP 8規範的重要性。重點講解函數式編程（如`map`, `filter`, `reduce`）在Python中的應用，以及如何利用裝飾器（Decorators）實現代碼的優雅復用和功能增強。 2. 核心數據結構的高效運用： 深入剖析Python內置的列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）的底層實現機製（例如，哈希錶衝突解決機製對字典性能的影響）。我們將通過性能測試對比不同數據結構在特定場景下的時間復雜度，指導讀者做齣最優選擇。例如，在需要頻繁查找的場景下，如何設計鍵值對結構，以及如何利用`collections`模塊中的`defaultdict`和`namedtuple`來簡化代碼邏輯。 3. 麵嚮對象編程（OOP）的實戰： 講解類（Class）的定義、繼承、多態性，並著重於“魔術方法”（Dunder Methods，如`__init__`, `__str__`, `__call__`）的重載，使讀者能夠創建具有特定行為的自定義對象，而非僅僅停留在基礎的類定義層麵。此外，還將探討抽象基類（ABC）在構建可擴展軟件框架中的作用。 --- 第二部分：數據科學核心庫的深度挖掘（數據處理與分析的利器） 數據科學的基石在於高效地處理和理解海量數據。本部分將聚焦於Python生態係統中兩大支柱——NumPy和Pandas——的深度應用。 1. NumPy：高性能數值計算的引擎： 不僅僅是數組（Array）的使用，本書將深入講解NumPy的嚮量化操作（Vectorization）原理，如何避免顯式的Python循環，從而實現接近C語言級彆的計算速度。內容涵蓋廣播機製（Broadcasting）的復雜應用、視圖與副本（View vs. Copy）的微妙區彆，以及如何利用綫性代數模塊（`linalg`）進行矩陣分解（如SVD、Eigendecomposition）在數據降維中的初步應用。 2. Pandas：結構化數據處理的藝術： Pandas是數據處理的瑞士軍刀。我們將超越基礎的篩選和分組，重點講解以下高級主題： 多級索引（MultiIndex）： 如何高效地處理高維數據結構，並進行復雜的數據重塑（Stacking/Unstacking）。 時間序列分析（Time Series）： 掌握Pandas對日期和時間數據的強大處理能力，包括重采樣（Resampling）、滯後（Lagging）計算以及處理時間差的常見問題。 數據閤並與重塑： 精準控製`merge`, `join`, `concat`的操作，以及使用`pivot_table`進行靈活的數據透視分析。 3. 數據可視化與探索性分析（EDA）： 介紹Matplotlib和Seaborn的高級定製技巧。讀者將學會如何創建信息量豐富的統計圖錶（如小提琴圖、熱力圖、聯閤分布圖），並理解如何通過視覺手段快速識彆數據中的異常值、缺失值和潛在的模式，為後續的建模工作提供堅實的數據洞察。 --- 第三部分：機器學習與深度學習實踐（邁嚮智能應用的橋梁） 本部分將引導讀者進入人工智能的核心領域，重點是利用Scikit-learn和TensorFlow/PyTorch搭建和優化機器學習模型。 1. Scikit-learn：經典機器學習工作流的構建： 係統梳理從數據預處理到模型評估的全流程。 特徵工程的精髓： 詳細講解特徵縮放（Scaling）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）、特徵選擇（如遞歸特徵消除RFE）和特徵構造的實用技巧。 模型選擇與評估： 深入探討交叉驗證（Cross-Validation）的策略（如K摺、分層K摺），以及如何正確解讀和使用混淆矩陣、ROC麯綫、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）。 模型調優： 掌握網格搜索（Grid Search）和更高效的隨機搜索（Randomized Search），並介紹貝葉斯優化（Bayesian Optimization）作為高級調參手段。 2. 深度學習基礎與實戰框架： 介紹神經網絡的基本構建塊（感知機、激活函數、損失函數、反嚮傳播原理的直觀理解）。重點引導讀者熟練使用現代深度學習框架之一（如TensorFlow 2.x的Keras API或PyTorch）。 捲積神經網絡（CNN）： 講解其在圖像識彆任務中的核心架構（LeNet, VGG, ResNet）及其應用。 循環神經網絡（RNN）與Transformer簡介： 介紹序列數據處理的基本概念，並對當前自然語言處理領域的主流模型Transformer架構進行概念性概述和代碼實現演示。 3. 模型部署與性能優化概念： 最後，本書會簡要討論如何將訓練好的模型轉化為實際可用的服務，包括模型序列化（如使用Pickle或Joblib）以及對模型推理速度的初步優化考量，為讀者構建端到端的AI解決方案鋪平道路。 本書的最終目標是培養讀者解決復雜、跨領域問題的能力，使之能夠自信地將Python編程技能應用於數據分析、商業智能和前沿人工智能研究中，而非停留在應試教育的狹窄範圍。通過大量的代碼示例和真實數據集驅動的項目練習，本書將是每一位希望在數據驅動時代掌握核心技術的專業人士和進階學習者的理想伴侶。

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