大学计算机基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京理工大学出版社

作者:胡洪都

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2006-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787564007942

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 入门教程
• 基础知识
• 学科教材
• 专业课程
• 计算机原理

现代数据科学与编程实践 一本深入探索数据驱动决策核心的权威指南 作者：[此处填写一个富有经验的领域专家名称，例如：张伟 教授 / 王芳 博士] 出版社：[此处填写一个信誉良好的学术或技术出版社名称] --- 图书简介 《现代数据科学与编程实践》是一本面向所有对利用数据解决复杂问题、构建智能系统抱有热忱的学习者、工程师和研究人员的综合性教材与实践手册。本书并非对基础计算概念的重复介绍，而是聚焦于如何将前沿的数学理论、统计学原理与高效的编程工具相结合，真正实现从原始数据到洞察力的转化。 本书深刻认识到，在信息爆炸的时代，仅仅掌握计算机的基本操作是远远不够的。真正的竞争力在于数据素养（Data Literacy）——理解数据、清洗数据、分析数据并最终通过数据讲述故事的能力。因此，本书的结构设计旨在提供一个坚实的理论基础，并立即将其落地到实用的编程环境中。 本书涵盖的核心领域与特色模块： 第一部分：数据科学的理论基石与思维范式（Foundations of Data-Driven Thinking） 本部分跳过了计算机硬件、操作系统和基础软件安装等初级内容，直接切入数据科学所需的高级思维模型。 1. 概率论与数理统计的工程应用： 重点讲解贝叶斯定理在特征选择中的应用、假设检验在A/B测试中的严格执行，以及最大似然估计（MLE）在模型参数拟合中的重要性。我们不会仅仅停留在公式推导，而是通过实例展示如何运用这些工具来量化不确定性。 2. 线性代数与高维空间几何： 深入探讨特征向量和特征值在主成分分析（PCA）中的降维作用，以及矩阵分解（如SVD）在推荐系统和信息检索中的核心地位。内容侧重于理解几何直觉而非繁琐的代数运算。 3. 信息论基础： 介绍熵、互信息等概念，它们是衡量数据不确定性和模型信息增益的关键指标，为后续的决策树构建和特征重要性评估打下理论基础。 第二部分：高效编程环境与数据处理流水线（The Engineering Backbone） 本部分侧重于现代数据科学工作流的工程实现，采用当前工业界最主流的编程语言和库生态系统。 4. Python生态系统深度解析： 本章不再介绍Python的基本语法（如变量、循环），而是直接聚焦于科学计算的核心库。 NumPy的高效数组操作： 讲解向量化计算的原理，如何避免低效的Python循环，实现数量级的性能提升。 Pandas的高级数据操作： 深入研究多级索引（MultiIndex）、时间序列处理（如重采样和窗口函数），以及`apply`、`groupby`操作的高级技巧。 5. 数据采集与清洗的艺术： 重点覆盖非结构化和半结构化数据的处理。 Web数据抓取与解析： 使用Scrapy和BeautifulSoup处理复杂的反爬虫机制和动态加载内容（Selenium集成）。 数据质量管理（Data Quality）： 探讨缺失值（NaN）的合理插补策略（不仅仅是均值填充），异常值（Outlier）的检测方法（如Isolation Forest），以及数据类型的统一性校验。 第三部分：机器学习的核心算法与实践（Machine Learning Mastery） 这是本书的核心部分，详细解构并实现从经典到前沿的机器学习模型。 6. 监督学习的精细调优： 回归模型： 从最小二乘法到正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）的选择标准和交叉验证策略。 分类模型： 逻辑回归的概率解释，支持向量机（SVM）的核函数选择，以及决策树的过拟合控制（剪枝）。 7. 集成学习与提升方法（Ensemble Methods）： 详述Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）的工作机制，重点分析它们的偏差-方差权衡。 8. 无监督学习与降维技术： K-Means、DBSCAN等聚类算法的适用场景分析，以及t-SNE和UMAP在可视化高维数据中的应用。 9. 模型评估与可解释性（XAI）： 超越准确率的评估指标（如F1-Score, ROC-AUC, PR曲线），以及模型解释工具如SHAP值和LIME在理解“黑箱”模型决策过程中的实际应用。 第四部分：深度学习与前沿应用（Deep Learning and Modern Applications） 本部分将读者带入现代人工智能的核心领域，侧重于TensorFlow/PyTorch的实践。 10. 神经网络基础架构： 讲解前馈网络（FNN）的层级结构、激活函数的选择（ReLU及其变体），以及反向传播算法的优化器（Adam, RMSprop）的收敛性分析。 11. 卷积神经网络（CNNs）与图像处理： 深入研究经典的ResNet、VGG架构，并探讨迁移学习（Transfer Learning）在资源受限项目中的高效部署。 12. 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 重点解析LSTM和GRU如何解决梯度消失问题，并将其应用于时间序列预测和自然语言处理的初步任务。 第五部分：数据工程与部署（Data Engineering & MLOps） 本书的终极目标是将模型投入生产环境。 13. 大规模数据处理框架： 简要介绍Spark（PySpark）在分布式计算中的作用，以及何时需要从单机解决方案转向集群方案。 14. 模型部署与监控： 讲解如何使用Flask/FastAPI将训练好的模型封装成RESTful API服务，以及模型漂移（Model Drift）的检测和再训练策略。 本书的独特价值： 实践驱动： 书中每一个理论点都配有完整的、可复现的Jupyter Notebook代码示例，确保读者能够“边学边做”。 工业视角： 内容紧密结合数据科学岗位对技能的实际要求，强调工程化、可维护性和性能优化。 批判性思维： 鼓励读者不仅要知道“如何”使用工具，更要理解“为何”选择特定工具或算法，培养对结果的审慎态度。 目标读者： 拥有一定编程基础（不一定是数据科学背景），希望系统性掌握现代数据分析、机器学习和深度学习核心技能的在校学生、软件工程师、金融分析师、市场研究人员以及希望实现职业转型的技术工作者。掌握本书内容，读者将具备独立构建、训练和部署复杂数据驱动系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书对于计算机硬件知识的讲解，让我摆脱了过去“机器就是一块黑盒子”的固有认知。作者将计算机的核心组件，如CPU、内存、主板、硬盘等，一一进行拆解和介绍，并解释了它们各自的功能以及如何协同工作。我尤其喜欢书中关于CPU工作原理的阐述，虽然没有涉及复杂的指令集，但通过对CPU的“大脑”比喻，以及对“指令周期”的简单介绍，让我对计算机如何执行指令有了一个初步的认识。同样，对于内存和存储的区别，以及它们在计算机运行中的作用，作者也用清晰的语言进行了说明。这本书让我了解到，我们日常使用的电脑，其背后是无数精密零件的集合，是工程学的结晶。书中对不同类型存储介质（如HDD和SSD）的对比，也让我对计算机性能的提升有了更直观的理解。阅读完这部分内容，我不再对计算机内部的构造感到陌生，而是开始对其组成和运作原理有了基本的了解，这种“知其然，更知其所以然”的感觉，极大地提升了我对计算机硬件的兴趣，也让我对这个充满科技魅力的领域有了更深的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜和满足的是，它并没有仅仅停留在知识的罗列，而是始终将“如何应用”这个维度融入其中。在介绍了各种计算机概念和技术之后，书中都会通过各种实际的案例，来展示这些知识是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在介绍操作系统的时候，会提及操作系统是如何管理电脑资源，让我们可以流畅地运行各种应用程序；在讲解网络通信时，会展示社交媒体、在线购物是如何实现的。我尤其喜欢书中关于“信息检索”和“搜索引擎”的章节，它让我了解到我们每天都在使用的搜索工具，其背后是多么复杂的算法和技术支撑。此外，书中还鼓励读者通过一些简单的实践来巩固学习，比如如何有效地利用搜索引擎查找信息、如何安全地进行网络购物等。这种将理论与实践相结合的方式，让这本书的学习体验非常丰富和充实。它让我不仅学到了“是什么”，更学到了“怎么用”，这对于一个初学者来说，是无比宝贵的。读完这本书，我感觉自己不再是那个对计算机知识感到“高不可攀”的门外汉，而是已经具备了一定的基础，能够自信地去探索和应用这个数字世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书在多媒体技术方面的阐述，让我对我们日常接触到的各种数字内容有了更深的理解。在阅读之前，我只知道可以播放视频、听音乐、看图片，但对于这些内容是如何被存储、传输和处理的，却一无所知。书中以一种非常有趣的方式，将图像、音频、视频等信息在计算机中的表示和处理原理一一揭示。我特别惊喜于书中关于图像压缩的讲解，比如JPEG和PNG的区别，以及它们在不同场景下的应用，让我明白了为什么有些图片文件小巧，而有些则非常占用空间。同样，对于音频和视频的编码和解码过程，作者也用非常形象的比喻进行了说明，让我理解了MP3、MP4这些格式背后的技术逻辑。此外，书中还介绍了多媒体技术的应用，比如在游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域，这让我看到了计算机技术在创意产业中的巨大潜力。这本书让我不再仅仅是内容的消费者，而是开始对其背后的技术原理产生浓厚的兴趣，也为我日后可能涉足多媒体开发、图形图像处理等领域埋下了种子。它让我看到了科技如何将抽象的数字信号转化为我们能够感知和欣赏的美妙内容，这种转变让我对技术充满了敬畏和好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据和信息处理方面的讲解，给我留下了深刻的印象。在接触这本书之前，我总是将“数据”和“信息”混为一谈，认为它们是同一概念。但通过书中细致的阐述，我才了解到它们之间微妙而重要的区别。作者首先从最基础的二进制表示入手，讲解了数字、字符、图像、音频等各种信息是如何在计算机内部被编码和存储的。这种从最底层理解信息表示的方式，让我对计算机处理数据的能力有了全新的认识。我尤其喜欢书中关于“数据结构”的介绍，虽然只是触及了链表、栈、队列等基本概念，但它已经让我看到了组织和管理大量数据的不同方式，以及这些结构对算法效率的影响。例如，作者用存储书籍的图书馆来类比不同的数据结构，形象地说明了如何高效地查找、插入和删除数据。此外，书中还介绍了数据库的基本概念，让我理解了结构化数据是如何被组织、存储和查询的，以及SQL语言的简单应用。这对于理解现代信息系统如何运作至关重要。整本书对于数据处理的讲解，既有深度又不失广度，让我从一个对数据毫无概念的旁观者，变成了一个对其基本原理有所了解的初步探索者，为我未来在数据分析、人工智能等领域打下了理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我眼前一亮的地方在于它对计算机网络部分的讲解。在阅读之前，我对互联网的认知仅限于“点点连接”的模糊概念，而这本书则像为我揭开了网络的神秘面纱，让我看到了一个由协议、路由、服务器、客户端共同编织的庞大而精密的体系。作者通过生动的图示和贴近生活的例子，详细阐述了TCP/IP协议族的运作原理，从IP地址的分配到数据包的传输，再到DNS的解析过程，都讲得条理清晰，深入浅出。我尤其印象深刻的是关于HTTP协议的那一部分，原来我们每次浏览网页，背后都经历了如此复杂而高效的交互过程。书中所提及的浏览器如何请求，服务器如何响应，以及各种HTTP方法（GET, POST等）的应用场景，都让我恍然大悟。此外，书中还介绍了网络安全的一些基本概念，比如防火墙、加密技术等，这些内容让我意识到，在享受互联网带来的便利时，也要时刻关注网络安全问题，提高自我保护意识。作者并没有止步于理论的介绍，还巧妙地将一些简单的网络命令（如ping, tracert）融入其中，鼓励读者动手实践，这对于初学者来说是极大的福音，能够将抽象的理论与实际操作相结合，加深理解。这本书让我从一个被动的使用者，转变为一个主动的理解者，让我对连接世界的网络有了更深的认识和敬畏，也为我未来在网络编程、分布式系统等领域的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在人工智能和机器学习的初步介绍上，可以说是给我打开了一扇通往未来科技的大门。虽然这部分内容相对前面的一些基础概念会显得稍许“高深”一些，但作者用一种非常巧妙的方式，将复杂的技术概念变得易于理解。我印象最深刻的是关于“监督学习”和“无监督学习”的区分，作者用“教小孩子认猫”和“让小孩子自己玩积木”的类比，让我迅速抓住了两种学习方式的核心区别。书中还简要介绍了神经网络的概念，并用一个简单的例子说明了它是如何模拟人脑进行学习和决策的。此外，关于自然语言处理、计算机视觉等热门领域，书中所提供的简介性介绍，让我得以一窥这些前沿技术是如何改变我们生活的。虽然这部分内容并未深入到具体的算法和模型，但它成功地激起了我对人工智能的好奇心，让我意识到计算机的能力远不止于此，它正在以一种我们难以想象的方式，不断地学习和进化。这本书在这个方面起到了一个极好的“引路人”作用，让我对这个充满潜力的领域产生了浓厚的兴趣，并渴望进一步了解其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最引人入胜的部分莫过于其对程序设计思维的启蒙。它没有一开始就抛出晦涩难懂的代码，而是循序渐进地引导我理解“计算”的核心思想——如何将一个现实世界的问题，通过一系列清晰、逻辑化的步骤，转化为计算机可以理解并执行的指令。作者用丰富的类比，比如“做菜的菜谱”、“导航的路线图”，来解释算法和流程图的概念，让我很容易就抓住了问题的本质。书中所涉及的变量、常量、数据类型、运算符等基础知识，被解释得既准确又易于消化。我特别喜欢书中关于“循环”和“条件判断”的章节，它们是构建复杂程序的基石，作者通过一些简单的趣味小例子，比如计算平均分、判断是否及格，让我体会到这些逻辑结构在解决实际问题中的强大力量。而且，书中还强调了“调试”的重要性，告诉我们犯错是学习过程的一部分，关键在于如何找到并修正错误。这种开放而包容的态度，极大地缓解了我对写代码的恐惧感。虽然书中没有涉及具体的编程语言，但它所传授的通用程序设计思维，我认为比掌握一门语言本身更为重要，因为它具备了跨语言的普适性，为我今后学习任何一种编程语言都打下了坚实的基础。读完这些章节，我感觉自己不再是那个只会使用电脑的“小白”，而是开始具备了“思考如何让电脑做事”的能力，这是一种令人兴奋的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位温和而睿智的向导，在我刚刚踏入大学的迷茫时刻，为我指明了计算机领域的一条清晰路径。我一直以为计算机是个高深莫测的冰冷机器，但通过这本书，我才发现它背后蕴含着的是人类逻辑思维的智慧结晶，是解决现实世界复杂问题的强大工具。作者在开篇就用通俗易懂的语言，剥去了计算机的神秘外衣，让我了解到硬件、软件、网络这些基本概念是如何相互协作，构筑起我们日常生活中无处不在的数字化世界。书中对计算机的起源和发展史的梳理，更是让我对这项伟大的发明肃然起敬，仿佛能看到一代代科学家们夜以继日地探索与革新。我尤其喜欢书中关于操作系统原理的部分，虽然没有深入到代码层面，但通过形象的比喻，让我理解了CPU调度、内存管理、文件系统等核心机制是如何运作的，这让我不再仅仅是使用计算机，而是开始理解它“为什么”能工作。此外，书中对信息安全和隐私保护的强调，也让我深刻认识到在享受科技便利的同时，也需要保持警惕，学会保护自己的数字资产。这本书并非仅仅是知识的堆砌，它更像是一次思想的启迪，让我对这个日新月异的科技时代有了更深的敬畏和好奇心，也为我今后深入学习计算机科学打下了坚实的基础，感觉像是打开了一扇新世界的大门，里面充满了无限的可能性，让我跃跃欲试。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对软件工程基本概念的介绍上，给我打开了新的视野。在我看来，写程序就是一个人埋头苦干的事情，但通过这本书，我才了解到，在实际的软件开发过程中，团队协作、项目管理、版本控制等概念是多么的重要。作者用通俗易懂的语言，解释了软件生命周期的各个阶段，从需求分析、设计、编码、测试，到部署和维护，让我看到了一个完整的软件是如何一步步被创造出来的。我尤其对“版本控制”这一概念印象深刻，它让我理解了Git这样的工具是如何帮助团队成员协同工作，避免冲突，并能够随时回溯代码历史。书中还强调了“测试”的重要性，说明了单元测试、集成测试等不同类型的测试是如何保证软件质量的。这种系统性的讲解，让我意识到开发一个高质量的软件，需要严谨的流程和规范化的管理，而不仅仅是编写几行代码。这本书虽然没有深入到具体的开发流程和工具细节，但它所传递的“工程思维”，却让我明白，写代码不仅仅是一项技术活，更是一项需要组织、管理和协作的“工程”。这种宏观的视角，让我对软件开发这一领域有了更全面、更理性的认识，也为我未来在实际的开发工作中打下了良好的思维基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍信息安全和网络伦理的部分，可以说是一剂及时的“预防针”。在信息爆炸的时代，我们享受着前所未有的便利，但同时也面临着各种潜在的风险。作者以一种非常负责任的态度，将信息安全的重要性贯穿全书，并专门开辟篇幅详细阐述。我尤其赞赏书中对各种安全威胁的分类和讲解，比如病毒、木马、钓鱼攻击、DDoS攻击等，这些概念不再是新闻中的模糊词汇，而是被清晰地解释了其原理和危害。作者还非常实际地提供了各种防范措施，从设置强密码、定期更新软件，到识别可疑链接、备份重要数据，这些建议都非常具有操作性，让我能够立刻应用到自己的日常生活中，提高警惕性。更重要的是，书中还讨论了网络伦理和法律法规，比如知识产权保护、网络欺凌、个人隐私等问题，这让我意识到，作为一个负责任的数字公民，不仅要保护好自己，也要尊重他人，遵守法律法规。这种从技术到伦理的全面覆盖，让这本书不仅仅是一本技术入门指南，更是一本引导读者成为合格网络使用者的“公民教育手册”。读完这些章节，我感觉自己对网络世界的风险有了更清醒的认识，也具备了更强的自我保护能力，能够更加自信地在数字世界中遨游。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆