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出版者:水利水电

作者:彭海深 编

出品人:

页数:124

译者:

出版时间:2007-8

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787508448077

丛书系列:

图书标签:

• 机器人技术指导
• 计算机维修
• 电脑安装
• 硬件维修
• 软件安装
• 系统维护
• 实训教程
• 电脑故障
• DIY电脑
• 计算机技术
• 信息技术

好的，这是一份不涉及《计算机安装与维修技术实训教程》内容的图书简介，旨在提供一个全面、深入的计算机科学领域相关主题的概述。 --- 《数据科学前沿：从理论到实践的深度解析》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会进步的核心引擎。本书《数据科学前沿：从理论到实践的深度解析》，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索当代数据科学领域的核心概念、先进技术与前沿应用。本书不仅涵盖了数据科学的基础理论框架，更侧重于在实际问题解决中如何应用这些知识，为希望在数据领域深耕的专业人士、研究人员和高级学生提供一份兼具深度与广度的参考指南。 本书的结构设计严谨，从基础的数学与统计学原理出发，逐步过渡到复杂的机器学习算法与深度学习架构，最终探讨数据科学在特定行业中的落地实践。 第一部分：数据科学的基石与理论框架 本部分聚焦于构建数据科学素养的必要基础。我们深入探讨了现代统计学在数据分析中的关键作用，包括概率论、推断性统计、贝叶斯方法以及非参数统计的最新进展。重点在于如何将抽象的统计模型转化为可解释的数据洞察，并理解模型背后的假设与局限性。 随后，我们将解析数据科学所需的高级数学工具，包括线性代数在特征提取、降维技术（如PCA、SVD）中的应用，以及优化理论在模型训练过程中的核心地位（如梯度下降及其变体）。我们不会停留在公式的堆砌，而是强调这些数学结构如何支撑起现代数据分析算法的有效性。 数据获取与预处理是数据科学的“体力活”，但其质量直接决定了最终模型的上限。本部分详细阐述了大数据集的清洗、缺失值处理、异常检测以及特征工程的艺术与科学。我们比较了传统的数据转换方法与基于深度学习的自动特征学习机制，强调在不同规模和类型的数据集上选择恰当预处理策略的重要性。 第二部分：机器学习与模型构建的艺术 进入核心的机器学习领域，本书系统地梳理了监督学习、无监督学习和强化学习的最新进展。 在监督学习方面，我们不仅复习了经典算法如决策树、支持向量机（SVM）和集成方法（如随机森林、XGBoost），更侧重于探讨它们在处理高维稀疏数据和海量样本时的性能优化策略。特别地，我们对模型的可解释性（Explainable AI, XAI）进行了深入剖析，探讨了LIME、SHAP等工具如何帮助构建透明且可信赖的预测模型。 无监督学习的章节聚焦于聚类分析的进阶技术，包括基于密度的聚类方法和层次聚类在复杂数据结构发现中的应用。降维技术被放在一个更广阔的视角下讨论，不仅包括线性方法，还引入了流形学习（Manifold Learning）等非线性降维技术，以揭示数据的内在低维结构。 强化学习（RL）部分，本书避开了入门级的介绍，直接切入现代RL的关键挑战。我们详细分析了深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE, A2C/A3C）以及Actor-Critic架构的最新变体，并探讨了它们在连续控制、复杂决策制定和机器人规划中的成功案例与局限性。 第三部分：深度学习的浪潮与架构创新 深度学习是当前数据科学领域最活跃的前沿。本部分旨在系统地介绍和比较主流的深度学习架构。 卷积神经网络（CNN）部分，不仅讲解了ResNet、Inception等经典架构，更关注于目标检测（如YOLO系列、Faster R-CNN）和图像分割（如U-Net）的最新迭代。我们强调了迁移学习在解决小样本视觉任务中的强大能力。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）被置于序列数据处理的背景下深入分析。重点在于自然语言处理（NLP）领域的革命性进展——Transformer架构。本书详细拆解了Attention机制的原理，并探讨了预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的结构、训练范式以及它们在文本生成、问答系统和机器翻译中的应用潜力。 此外，本书还专门开辟章节讨论生成模型，包括变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的最新发展，以及它们在数据增强、图像合成和新数据发现中的前沿应用。 第四部分：大数据生态与工程实践 数据科学的价值实现，离不开强大的工程支撑。本部分转向大数据技术栈与实际部署。 我们全面概述了分布式计算框架，重点分析了Apache Spark在内存计算、容错机制和不同API（如Spark SQL, MLlib）上的高效应用。对于实时数据流的处理，Kafka与Flink的集成架构被详细描述，旨在指导读者设计高吞吐量的实时分析管道。 数据库技术方面，本书对比了关系型数据库、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）以及图数据库（如Neo4j）的适用场景，强调数据建模在面向分析型负载时的特殊考量。 最后，本书深入讨论了模型部署与运维（MLOps）。从模型的容器化（Docker/Kubernetes）到CI/CD流程在机器学习项目中的集成，再到模型性能的持续监控、漂移检测和自动再训练策略，本书提供了构建健壮、可扩展数据科学系统的蓝图。 总结 《数据科学前沿：从理论到实践的深度解析》的目标是超越工具性的介绍，培养读者构建复杂数据驱动解决方案的系统思维。全书结合了大量的数学推导、算法伪代码和案例分析，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为何如此做”。本书适合具有一定编程基础和高等数学背景，渴望掌握当代数据科学核心技术与未来趋势的研究者和工程师阅读。它提供了一个从基础原理到尖端应用的完整知识路径图。

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我个人认为，一本优秀的实训教材，其价值往往体现在其对“工具使用”和“安全规范”的强调程度上。《计算机安装与维修技术实训教程》在这两点上做得非常到位。它不仅仅是告诉你“把这个零件装进去”，而是详细讲解了如何安全地操作带静电敏感元件的硬件，比如佩戴防静电腕带的最佳时机和方法，以及如何正确地固定硬盘和SSD，以防止它们在使用中因震动而损坏。在软件部分，它对驱动程序的安装顺序、系统补丁的优先级处理也进行了细致的说明，这对于维护系统的长期稳定至关重要。更让我印象深刻的是，书中专门用了一小节来介绍如何对老旧设备进行环保报废处理，这体现了作者不仅关注技术操作，还关注了IT从业者的社会责任。这本书的完整性在于，它不仅教会了你如何“修好”一台电脑，更教会了你如何“专业地、安全地”对待每一台设备，这对于任何想要从事相关工作或者提升自身动手能力的人来说，都是一份极其宝贵的财富。

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这本书的排版和设计风格也相当接地气，完全没有那种传统教材的刻板和沉闷感。装帧质量不错，纸张选用适中，即便是经常翻阅和在工作台上对照操作，也不容易损坏。尤其值得称赞的是，它在内容组织上体现出了一种对读者时间成本的尊重。很多复杂概念，比如SATA与M.2接口的速度差异、主板BIOS中的XMP超频设置等，它都没有长篇大论地进行学术探讨，而是用简洁的对比图表或口语化的语言迅速点明核心要点，然后迅速将我们带回到实际操作层面。例如，讲解如何清理电脑灰尘时，它甚至考虑到了不同类型的机箱结构，提醒我们在清理电源风扇时要注意安全断电，细节之琐碎却又极其必要。这种对细节的把控，让这本书的阅读体验非常流畅，阅读过程中几乎没有遇到需要停下来查阅其他资料来理解某个术语或操作的困境。它真正做到了让读者“看得懂、学得会、用得上”。

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我对技术书籍的评判标准之一，就是它是否能真正培养出独立解决问题的能力，而不是仅仅教会读者照本宣科。从这个角度来看，《计算机安装与维修技术实训教程》的表现是超乎预期的。它在讲解完基础的硬件组装流程后，立刻进入了故障诊断的模块。这个模块的设计非常巧妙，它没有采用传统的“A问题对应B解决方案”的列表模式，而是构建了一系列“情景模拟”。比如，描述了一个用户在升级完显卡后，电脑启动时风扇狂转但屏幕一直黑屏的场景，然后引导读者分析可能是供电不足、BIOS设置冲突还是显卡接触不良等多种可能性，并按优先级给出排查步骤。这种引导式的思维训练，远比死记硬背各种错误代码要有效得多。它教会了我如何像一个真正的工程师那样，建立逻辑假设，然后通过最小代价的测试来验证或排除这些假设。读完这部分内容，我感觉自己的“故障排除直觉”得到了极大的提升，不再遇到问题就慌了神，而是能冷静地分析问题可能出在哪里。

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说实话，市面上关于电脑维护的书籍汗牛充栋，但大多要么侧重于理论深度，恨不得把CPU的微架构都扒开来给你看，要么就是内容过时，讲的都是现在已经淘汰的主板接口和操作系统。但这本《计算机安装与维修技术实训教程》的独到之处在于它的“时效性”和“实用性”找到了一个绝佳的平衡点。它没有过度纠缠于底层原理的复杂性，而是把重点放在了当前主流硬件平台（比如DDR4/DDR5内存、PCIe 4.0/5.0显卡、NVMe SSD的安装与配置）的实际操作上。我特别欣赏它在软件维护方面的处理方式。它不仅讲了如何安装Windows系统，还专门辟出一章讲解了如何使用PE工具盘进行数据恢复和系统备份，这对于我们这些经常需要帮亲戚朋友“救急”的人来说，简直是福音。书中的截图清晰度很高，步骤描述简练有力，很多操作步骤都附带了“注意事项”或“常见陷阱提示”，这些细节处理得极其到位，避免了我在实际操作中因为不了解潜在风险而造成硬件损坏。这本书更像是一本随时可以翻阅的“现场指导手册”，而不是一本需要从头读到尾的教科书。

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这本《计算机安装与维修技术实训教程》简直是为我们这种动手能力有限的初学者量身定做的。我一直对拆装电脑、排除硬件故障感到头疼，总觉得那些复杂的电路图和各种型号的配件像天书一样难懂。然而，这本书的编排思路非常清晰，它没有一开始就堆砌那些枯燥的理论知识，而是紧紧围绕着“实训”二字展开。从如何正确使用螺丝刀、万用表这些基础工具开始教起，每一步操作都有详尽的图示和文字说明，那种感觉就像有个经验丰富的老技师坐在你身边手把手地指导一样。特别是关于内存条插拔和显卡安装的部分，书中细致地标注了金手指的朝向以及卡扣的锁定方式，避免了初学者常犯的装反或用力过猛的问题。此外，书中还穿插了一些常见故障的模拟场景，比如“开机无显示”和“系统启动缓慢”，并引导读者按照步骤进行排查，而不是直接给出标准答案。这种沉浸式的学习方式，极大地增强了我的学习兴趣和自信心。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去解决问题。可以说，这本书成功地将晦涩的技术操作，转化成了一套可以轻松模仿和实践的流程指南。

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