C++实用教程

C++实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业
作者:丁有和
出品人:
页数:581
译者:
出版时间:2008-1
价格:48.00元
装帧:
isbn号码:9787121055201
丛书系列:
图书标签:
  • 郑阿奇
  • 电子工业出版社
  • C++
  • 编程
  • 教程
  • 入门
  • 实用
  • 代码
  • 实例
  • 学习
  • 开发
  • 技术
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具体描述

《高等学校计算机教材•C++实用教程》以最新C++标准(ISO/IEC14882:2003)为依据,把C++程序设计作为一个完整的知识和教学体系,特别适合作为高校C++课程教材。全书包含实用教程、上机实验指导和综合应用实习三部分。“实用教程”部分:第1章-第9章介绍C++语言结构化程序设计,侧重于结构化程序的设计方法;第10章-第14章介绍以类为核心的面向对象程序设计,侧重于类的设计思想,强调概括方法;第15章-第18章介绍以模板为机制的通用程序设计。“实用教程”部分在讲解内容后紧跟实例,各章配套的“习题”突出对C++基础内容的训练。“上机实验指导”以VisualC++6.0(SP6中文版)为开发工具,实验与教程配套且同步,通过实例先引导操作和编程,然后提出问题让读者思考,或引导读者进行操作和编程练习。“综合应用实习”通过对同一个题目用C++类和STL两种方案进行综合应用训练,培养和提高学生掌握C++编程思想和解决实际问题的应用能力。本教程可免费下载教学课件、教程和上机实验指导中的源程序代码。

探索数据科学的奥秘:《Python数据分析与机器学习实战》 图书简介 随着大数据时代的全面到来,数据已经成为驱动现代社会进步的核心动力。掌握数据分析与机器学习技术,已不再是少数专家的专利,而是各行各业从业者必备的核心竞争力。本书《Python数据分析与机器学习实战》正是为渴望深入理解和掌握这一领域前沿技术的学习者精心打造的一部全面、实用的指南。 本书的宗旨在于弥合理论与实践之间的鸿沟。我们摒弃了冗长、晦涩的数学推导,转而聚焦于如何运用业界最主流的工具——Python及其强大的科学计算库——解决现实世界中的复杂问题。无论您是初涉数据科学的职场新人,还是希望系统化现有知识并提升实战技能的资深工程师,本书都将成为您案头不可或缺的宝典。 全书结构清晰,循序渐进,内容涵盖了从数据获取、清洗、探索性分析(EDA)到构建、评估和部署复杂机器学习模型的完整流程。我们相信,只有在真实的、具有挑战性的数据集上进行操作,才能真正领悟数据背后的逻辑与规律。 第一部分:Python与数据科学环境的基石 本部分旨在为读者打下坚实的基础。我们不会将时间浪费在Python语言基础的重复讲解上,而是直接切入数据科学领域的核心工具集。 第一章:数据科学家的工具箱设置 我们将详细指导读者如何搭建一个稳定、高效的Python数据科学开发环境。重点介绍Anaconda发行版的安装与管理,以及如何有效地使用`conda`环境进行项目隔离。深入探讨Jupyter Notebook和JupyterLab作为交互式分析环境的强大功能,包括Markdown的运用、魔术命令(Magic Commands)的实战技巧,以及如何利用扩展插件提升工作效率。 第二章:Numpy——数值计算的基石 Numpy是Python科学计算的底层支撑。本章着重于Numpy数组(`ndarray`)的高效操作。我们将探讨多维数组的创建、索引、切片、形状重塑(Reshaping)以及广播(Broadcasting)机制的精妙之处。特别强调向量化操作的性能优势,解释为何在处理大规模数值数据时,应完全避免显式的Python循环。 第三章:Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是本书的核心数据处理引擎。本章将深入剖析`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构。内容涵盖: 数据导入与导出: 从CSV、Excel到SQL数据库,实现无缝数据接入。 数据清洗与预处理: 处理缺失值(`NaN`)的多种策略(插值、删除),数据类型转换,以及字符串操作的向量化应用。 数据重塑与合并: 熟练运用`merge`, `join`, `concat`进行数据的组合;掌握`pivot_table`和`stack/unstack`进行数据透视与重构。 时间序列处理: 利用Pandas强大的时间日期功能进行金融和物联网数据的分析准备。 第二部分:探索性数据分析(EDA)与数据可视化 数据分析的价值在于发现隐藏的洞察。本部分侧重于如何通过视觉化手段与数据进行“对话”。 第四章:Matplotlib与Seaborn的基础构建 本章建立起数据可视化的理论框架。首先,详细介绍Matplotlib的核心组件:Figure、Axes、Axis,及其面向对象API的使用方法。随后,引入Seaborn,学习如何利用其高级接口快速生成统计图形,如直方图、箱线图、小提琴图等。 第五章:洞察驱动的可视化实战 不再局限于基础图表的堆砌,本章专注于“讲故事”的可视化。我们将实践如何识别异常值(Outliers)的分布形态,如何通过散点图矩阵(Pair Plots)快速理解特征间的关系,以及如何使用热力图(Heatmaps)直观展示相关性矩阵。特别关注如何针对不同业务场景(如销售额分析、用户行为追踪)选择最合适的图表类型,并进行美观、清晰的定制化(如添加注释、调整图例)。 第三部分:机器学习核心算法与Scikit-learn实战 本部分是本书的重头戏,聚焦于如何使用Python最流行的机器学习库Scikit-learn(`sklearn`)构建可预测模型。 第六章:机器学习工作流与模型评估 在深入具体算法前,我们首先建立一个标准的机器学习流程:数据划分(训练集、验证集、测试集)、特征工程的初步概念、模型训练、预测与评估。本章详细讲解关键的评估指标: 分类问题: 混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值。 回归问题: 均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方。 第七章:监督学习——回归模型 我们将从最基础的线性回归开始,逐步过渡到更复杂的模型。实践内容包括: 多元线性回归: 探讨多重共线性问题及如何使用正则化方法(Ridge, Lasso, Elastic Net)进行模型选择和特征缩减。 决策树与随机森林(Random Forest): 深入理解树模型的构建原理,以及如何通过集成学习(Ensemble Learning)提升预测稳定性。 第八章:监督学习——分类模型 本章聚焦于如何解决预测类别的问题。内容包括: 逻辑回归(Logistic Regression): 作为强大的基准分类器,解析其概率输出的机制。 支持向量机(SVM): 解释核技巧(Kernel Trick)如何处理非线性可分数据。 K近邻(KNN): 讨论距离度量标准对模型的影响。 第九章:无监督学习——聚类与降维 无监督学习是发现数据内在结构的有力工具。 K均值聚类(K-Means): 探讨如何确定最佳簇数(肘部法则、轮廓系数)。 层次聚类(Hierarchical Clustering): 理解凝聚法与分裂法的区别。 主成分分析(PCA): 作为最常用的降维技术,重点讲解其在可视化高维数据和加速模型训练中的应用。 第十章:模型调优与管道(Pipelines) 成功的机器学习项目依赖于精细的调优。本章介绍如何使用`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`进行超参数优化。更重要的是,我们将学习如何使用Scikit-learn的`Pipeline`工具,将数据预处理(如特征缩放、独热编码)和模型训练串联起来,确保整个流程的自动化和避免数据泄露(Data Leakage)。 第四部分:进阶主题与项目实战 为确保读者具备独立解决问题的能力,本书最后一部分将引入更贴近工业界需求的实战案例。 第十一章:特征工程的深度挖掘 特征工程被誉为“机器学习的皇冠”。本章将超越基础的特征缩放,涵盖: 文本数据预处理: 使用NLTK/SpaCy进行分词、词干提取,以及TF-IDF向量化。 特征交叉与多项式特征: 如何利用组合特征捕捉非线性关系。 特征选择技术: 基于模型(如使用特征重要性)和统计学方法(如卡方检验)的选择。 第十二章:集成学习的威力——Boosting方法 集成学习是提升模型性能的利器。我们将详细解析目前最强大的两大Boosting框架: XGBoost: 深入理解梯度提升(Gradient Boosting)的迭代机制,并针对回归和分类任务进行优化配置。 LightGBM: 探讨其在处理大规模数据集时相比XGBoost的效率优势。 结语:迈向深度学习的桥梁 本书的最后一章将简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用环境,并提供了一个清晰的路线图,引导读者在掌握了传统机器学习的基础上,进一步探索TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的广阔世界。 本书特点总结: 强调实战: 所有理论讲解均配有完整可运行的代码示例,数据集多来源于公开竞赛或真实商业场景。 工具链完整: 覆盖数据获取、处理、可视化、建模、评估和优化的全流程。 注重效率: 讲解向量化操作和Scikit-learn管道,帮助读者写出高性能代码。 《Python数据分析与机器学习实战》不仅是一本参考手册,更是一份邀请函,邀请您加入到数据驱动决策的浪潮之中,用代码的力量,从数据中挖掘出巨大的商业价值。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书《C++实用教程》的独特之处还在于它对于“C++新特性”的与时俱进。随着C++标准的不断更新,语言本身也在不断发展和完善,而许多初学者往往容易被过时的教程所误导,学习到一些已经被淘汰或者不推荐使用的特性。这本书在讲解时,非常注重 C++11, C++14, C++17 等现代 C++ 标准带来的新特性,并且能够清晰地解释这些新特性是如何解决旧有问题的,或者提供了哪些更简洁、更高效的编程方式。例如,在讲解 Lambda 表达式时,书中不仅介绍了它的基本语法,还通过与匿名函数对象的对比,说明了 Lambda 表达式在函数式编程和回调函数等场景下的优势。同样,对于 `auto` 类型推导、范围 `for` 循环、智能指针等新特性,书中都进行了详尽的阐述,并且提供了大量的示例来展示它们的应用。这些内容的加入,让这本书的知识体系更加完整和前沿,也让我能够跟上 C++ 发展的步伐,避免在学习过程中走弯路。我发现,学习这些新特性,不仅能让我的代码更加现代化,也能极大地提高我的编程效率和代码的可读性。

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这本《C++实用教程》带给我的惊喜远不止于此。在我学习C++的过程中,常常会遇到一些细节上的困惑,比如某些关键字的精确含义,或者某个语法在不同场景下的应用区别。以往的经验告诉我,要找到这些细节的准确解答,往往需要查阅大量的文档或者搜索各种论坛,耗时耗力。而这本书则像一个全知的向导,它在讲解过程中,总是会不遗余力地对这些容易被忽视但却至关重要的细节进行详细的解释。举个例子,在介绍引用(reference)时,它不仅仅解释了引用的基本概念,还深入分析了它与指针的区别,以及在函数参数传递和返回值中的具体应用场景,甚至还探讨了常量引用的作用。这些深入的讲解,让我对C++的理解不再停留在表面,而是能够触及到更深层次的原理。此外,本书对于一些进阶概念的处理也让我印象深刻。比如在讲解STL(Standard Template Library)时,它并没有简单地罗列容器和算法,而是深入剖析了它们的设计思想和实现机制,通过实例展示了如何巧妙地运用它们来提高代码的效率和可读性。学习STL的过程,让我看到了C++强大的库支持,也激发了我进一步探索C++生态系统的热情。我发现,很多时候,问题的关键不在于语言本身有多难,而在于我们是否找到了一个好的入口和清晰的学习路径,而这本书恰恰做到了这一点。

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这本《C++实用教程》给我的另一个深刻印象是它对“编程规范和效率”的重视。很多时候,我们学习编程,很容易陷入“能跑就行”的误区,而忽略了代码的可读性、可维护性和执行效率。这本书在这方面做得非常出色。在讲解每一个代码示例时,作者都会不自觉地体现出一种严谨的编程风格,比如变量命名清晰规范,代码缩进整齐划一,注释及时准确。更重要的是,书中会穿插一些关于代码优化和性能提升的讨论,比如如何选择合适的数据结构来提高查找效率,如何避免不必要的拷贝来减少内存开销,以及如何利用算法的特性来优化程序的运行速度。这些内容对于刚刚接触C++的初学者来说,可能一开始会觉得有些超前,但随着学习的深入,我越来越体会到这些细节的重要性。尤其是在书本后期,当接触到一些更复杂的算法和数据结构时,这种对效率的关注就显得尤为关键。这本书就像一位经验丰富的工程师,在传授技术的同时,也在潜移默化地培养我的良好编程习惯和对代码质量的追求。我发现,一个写得漂亮、跑得高效的代码,不仅能够体现出程序员的专业素养,更能大大提升项目的开发效率和维护成本。

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《C++实用教程》给我的感觉,更像是一位“知无不言,言无不尽”的导师。它不仅仅是教你如何写出能运行的代码,更是为你打下坚实的理论基础,并且时刻提醒你在编程实践中应该注意的方方面面。我记得在学习“文件输入输出”时,书中详细讲解了文本文件和二进制文件的区别,以及如何使用 `fstream` 类进行文件的读写操作,并且还特别强调了文件流的关闭和错误检查的重要性。在讲解“字符串处理”时,它不仅介绍了 `string` 类的常用方法,还深入分析了 C 风格字符串的底层原理和潜在的风险。更让我印象深刻的是,书中在讲解每一个复杂的概念时,都会反复强调其核心思想和应用场景,并且在不同章节之间建立起知识的联系,让我感觉学习过程是一个不断螺旋上升、深入理解的过程。这本书让我明白,学习 C++ 并非易事,但只要有这样一本条理清晰、内容详实的教程作为指引,并且付诸实践,就一定能够掌握这门强大的语言。

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拿到这本《C++实用教程》,首先吸引我的就是它沉甸甸的分量,厚实的书页预示着内容的丰富与详实。我一直对C++这门语言充满好奇,它强大的性能和灵活的特性总是让我心生向往,但面对浩如烟海的资料和深奥的理论,总觉得无从下手。这本书就像一位耐心而经验丰富的老师,它并没有上来就堆砌那些晦涩难懂的术语,而是从最基础的“hello world”开始,一步步引导我构建起对C++世界的认知。我特别欣赏书中在讲解每一个概念时,都会结合生动形象的比喻,比如将指针比作“指向某个内存地址的信封”,将函数比作“完成特定任务的机器”,这些比喻极大地降低了学习的门槛,让我能够轻松理解那些抽象的概念。而且,书中每一个章节的结尾都会有精心设计的练习题,这些题目并非简单的知识点回忆,而是需要我动脑筋去思考、去运用所学知识解决实际问题。完成这些练习的过程,让我感觉自己不仅仅是在阅读,更是在与书中的知识进行一场深刻的互动,每一次的成功解决都给我带来巨大的成就感,也巩固了我对概念的理解。我曾尝试过一些在线教程,但总觉得缺乏系统性和连贯性,而这本《C++实用教程》则将C++的各个方面梳理得井井有条,从变量、数据类型到控制流、函数,再到更复杂的面向对象编程,整个知识体系层层递进,逻辑清晰,让我感觉学习的过程是循序渐进、自然而然的。

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《C++实用教程》的独特之处在于,它并没有止步于语法和概念的讲解,而是将目光投向了实际的应用和开发。我非常欣赏书中关于“项目实践”部分的安排,它模拟了真实世界的开发场景,引导读者一步步构建一个完整的C++应用程序。这个过程不仅仅是简单的代码堆砌,而是包含了需求分析、模块划分、编码实现、调试测试等一系列完整的开发流程。通过参与到这些实际项目中,我能够将之前学到的零散知识融会贯通,并且学会如何将理论知识转化为可执行的代码。例如,书中有一个关于“图书管理系统”的实践项目,它让我有机会运用面向对象的设计思想,将图书、读者、借阅等概念建模成类,并实现它们之间的交互。在这个过程中,我不仅巩固了类、对象的概念,还学习了如何使用文件 I/O 来持久化存储数据,如何进行异常处理来提高程序的健壮性。这种“边学边做,学以致用”的学习方式,让我觉得学习C++不再是纸上谈兵,而是真正能够解决实际问题,并且在这个过程中获得的成就感,是任何其他学习方式都无法比拟的。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”,它教会我的不仅仅是C++的语法,更是如何用C++去思考和解决问题。

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《C++实用教程》的另一个亮点,我认为在于它对“算法与数据结构”的深度融合。很多C++教程在讲解完基础语法后,就会转入更高级的面向对象编程,而忽略了算法和数据结构的重要性。但这本书却将它们有机地结合起来,在讲解STL(Standard Template Library)时,自然而然地引入了许多经典的算法和数据结构的概念。比如,在介绍 `vector` 时,它会顺带讲解动态数组的原理和相关的查找、插入、删除操作的时间复杂度;在讲解 `map` 或 `set` 时,则会深入介绍红黑树的结构和查找效率。更重要的是,书中并没有止步于理论的讲解,而是通过大量的代码示例,演示如何利用STL提供的算法(如 `sort`, `find`, `accumulate` 等)来高效地处理数据。这种将抽象的算法理论与具体的C++实现相结合的方式,让我能够更深刻地理解算法的精髓,并且学会如何在实际开发中运用它们来解决复杂的问题。通过学习这些内容,我不仅掌握了C++的强大工具,更提升了我的解决问题的能力和代码的效率。

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翻开《C++实用教程》,我立刻被它清晰的排版和友好的语言所吸引。作为一名对编程有着浓厚兴趣但经验尚浅的学习者,我最怕遇到的就是那些“理论先行”的书籍,上来就抛出一堆概念,让人望而生畏。然而,这本书却完全不同。它从最贴近实际操作的层面入手,比如如何安装开发环境,如何编写第一个C++程序,这些都是新手最迫切需要解决的问题。在讲解过程中,作者并没有回避C++的一些复杂性,但却用一种非常耐心和易于理解的方式去呈现,比如在解释内存管理时,书中详细对比了栈和堆的区别,并且通过图示和代码示例,让我对内存的分配和释放有了直观的认识。我特别喜欢书中对于“面向对象编程”的讲解,它并没有直接生搬硬套抽象的定义,而是通过一个拟人化的场景,比如“小狗”对象拥有“叫”、“跑”等行为,来生动地解释类、对象、封装、继承和多态这些核心概念。这种“由浅入深,由具体到抽象”的学习路径,让我觉得学习C++不再是一件枯燥乏味的事情,而是一场充满探索乐趣的旅程。更重要的是,这本书不仅仅是知识的搬运工,它更注重培养读者的编程思维。书中大量的代码示例都经过精心设计,它们不仅能够演示特定的语法特性,更能够体现出良好的编程风格和解决问题的思路。我通过模仿和修改这些示例,学到了很多宝贵的编程经验,比如如何组织代码结构,如何进行有效的错误处理,这些都是在实践中才能真正领悟到的。

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《C++实用教程》最让我感到惊喜的是它对“错误处理与调试”的细致讲解。编程过程中,遇到错误是常态,而如何有效地定位和解决错误,则是衡量一个程序员水平的重要标准。这本书并没有回避C++中可能出现的各种错误,比如编译错误、运行时错误、逻辑错误等,而是系统地介绍了如何应对它们。书中提供了多种调试技巧,从最基本的断点调试,到利用打印语句追踪变量,再到更高级的内存泄漏检测工具,都进行了详细的阐述和演示。我尤其喜欢书中关于“异常处理”的章节,它通过模拟各种异常场景,清晰地展示了`try-catch`机制的强大之处,以及如何编写健壮的代码来优雅地处理意外情况。通过学习这些内容,我发现原来调试并不是一件令人沮丧的事情,而是一个充满智慧和挑战的过程。当我能够熟练运用书中介绍的技巧,在短时间内定位并修复程序中的bug时,那种满足感是无与伦比的。这本书不仅仅是教授C++的语法,更是在教会我如何成为一名更优秀的、更专业的开发者,它让我明白,写出正确的代码固然重要,而能够快速准确地发现和修复错误,更是走向成功的必经之路。

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这本书《C++实用教程》在语言的“性能优化”方面提供了许多宝贵的见解。C++之所以如此受欢迎,很大程度上是因为它能够提供接近硬件的性能,但要真正发挥出 C++ 的性能优势,则需要对底层的机制有深入的理解。这本书在这方面做得非常出色。它会详细解释诸如内存模型、CPU缓存、指令流水线等概念,并指导读者如何通过精巧的代码设计来充分利用这些硬件特性。例如,在讲解容器选择时,书中会对比 `vector` 和 `list` 在不同操作下的性能差异,并给出具体的选择建议。在讲解函数调用时,它会讨论值传递、引用传递和指针传递对性能的影响,甚至还会涉及内联函数和递归函数的性能考量。我尤其欣赏书中关于“避免不必要的计算”和“减少内存访问”的讨论,这些都是优化代码性能的关键。通过学习这些内容,我不仅能够写出更快的C++程序,更重要的是,我开始从一个更高的层面去思考编程,学会如何在性能和代码可读性之间找到一个最佳的平衡点。

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一般学校总喜欢找些错误百出,不利于自学的教材来挣学生的钱。

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很差劲的一本书

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一般学校总喜欢找些错误百出,不利于自学的教材来挣学生的钱。

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一般学校总喜欢找些错误百出,不利于自学的教材来挣学生的钱。

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