具体描述
《Visual Basic数据库系统开发自学手册》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和大量生动典型的实例，由浅入深、循序渐进地介绍利用Visual Basic进行数据库编程的常用技术和方法。全书分起步篇、提高篇和实例篇3篇共20章。起步篇主要介绍 Visual Basic 6.0概述、窗体/模块/系统对象、数据库基础、与数据库编程相关控件、DAO数据库编程、利用ADO控件操作数据库、使用ADO对象操作数据库、SQL语句在Visual Basic中的应用等内容；提高篇主要介绍如何应用网格列表控件、二进制数据处理技术、图表技术、数据环境设计器、数据报表技术、从应用程序中打印、数据安全、程序打包等内容，实例篇主要结合实际开发经验介绍车辆管理系统、人力资源管理系统、商品进销存管理系统、企业营销管理系统等内容。
《Visual Basic数据库系统开发自学手册》附有配套光盘。光盘提供了书中所有实例的源代码，全部源代码都经过精心调试，在Windows XP/Windows 2000/Windows 2003 Servet下全部通过，保证能够正常运行。
《精通Python数据分析与机器学习实践》图书简介 --- 第一部分：面向未来的数据科学核心技术 掌握 Python 生态系统，构建从数据获取到模型部署的完整闭环。 本书专注于当前数据科学领域最核心、最实用的技术栈：Python 及其强大的数据分析与机器学习库。我们摒弃了冗长而抽象的理论讲解，直接深入到实践操作层面，确保读者能够快速、高效地掌握解决真实世界问题的能力。 数据获取与预处理的艺术： 本书将详尽介绍如何使用 Pandas 库进行高效的数据清洗、转换和重塑。我们将覆盖从基础的 DataFrame 操作到复杂的数据合并、分组聚合（GroupBy）的高级技巧。重点内容包括： 多源数据整合： 学习如何无缝地整合来自 CSV、Excel、SQL 数据库（使用 SQLAlchemy 或 Psycopg2）乃至 NoSQL 数据源（如 MongoDB 基础接口）的数据。 时间序列的精妙处理： 深入探讨 Pandas 中强大的时间序列功能，包括日期时间索引操作、频率转换、滚动窗口计算以及季节性分解的基础步骤。 缺失值与异常值策略： 不仅仅是简单的填充或删除，我们将探讨基于模型（如 MICE 算法的原理介绍）和统计学方法的智能处理方案，确保数据质量最大化。 特征工程的深度剖析： 这是决定模型性能的关键环节。我们将详细讲解如何利用领域知识和自动化技术（如 Scikit-learn 的 `ColumnTransformer`）进行独热编码、特征缩放、特征交叉、以及特征选择（如基于方差、相关性分析和模型重要性）。 可视化驱动的洞察力： 数据可视化是理解数据和沟通结果的桥梁。本书侧重于 Matplotlib 的底层控制能力与 Seaborn 的统计图形美学。 定制化图形： 学习如何精确控制图表的每一个元素，包括坐标轴、图例、注释和主题样式，以满足出版级或报告要求。 交互式探索： 引入 Plotly 和 Bokeh，教授读者构建交互式仪表板的基础，使用户能够动态地探索数据集的各个维度。 --- 第二部分：机器学习模型的构建与评估 从经典算法到深度学习的平滑过渡，强调模型的可解释性与鲁棒性。 本部分将围绕 Scikit-learn 框架，系统地构建和优化预测模型。 经典机器学习算法的实战应用： 监督学习的精细调优： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和树模型（决策树、随机森林、梯度提升机 XGBoost/LightGBM）。对于每一种模型，我们不仅展示如何调用 API，更着重讲解其背后的数学假设、参数对性能的影响以及何时适用。 无监督学习的探索： 聚类（K-Means, DBSCAN）与降维技术（PCA, t-SNE）在数据压缩和模式发现中的应用。 模型验证与选择： 交叉验证的深度应用、偏差-方差权衡的理解、混淆矩阵的深入解读（精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线与 AUC 值）。特别强调如何针对不同业务场景选择合适的评估指标。 超参数优化与模型集成： 自动化调优： 详细介绍 Grid Search 和 Randomized Search 的局限性，并重点教授 贝叶斯优化（如使用 Hyperopt 或 Optuna 库） 在复杂模型寻找最优解时的效率优势。 集成学习的威力： 深入理解 Bagging (随机森林) 与 Boosting (AdaBoost, XGBoost/LightGBM) 的机制差异，并学习 Stacking（堆叠）方法，以构建超越单一模型的集成系统。 模型的可解释性（XAI）入门： 在“黑箱”模型流行的今天，理解模型决策至关重要。本书将介绍： 特征重要性（Feature Importance）： 利用树模型和置换重要性来量化特征贡献。 局部解释： 引入 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值 的核心概念和应用，帮助读者解释单个预测结果的依据。 --- 第三部分：进入深度学习领域——使用 PyTorch 专为实践者设计的 PyTorch 快速入门，聚焦计算机视觉与序列数据处理。 相较于其他框架，本书选择 PyTorch，因为它提供了更灵活的动态计算图，更贴近研究人员和需要高度定制模型的开发者的需求。 PyTorch 基础与核心模块： 张量（Tensor）操作： 涵盖 GPU 加速、自动微分（Autograd）机制的理解。 构建神经网络： 使用 `torch.nn` 模块定义、初始化和训练标准的网络层，包括卷积层（Conv2D）和循环层（RNN/LSTM）。 数据加载器： 优化使用 `DataLoader` 和自定义 `Dataset` 类，实现高效的数据批次化和并行加载。 经典深度学习模型的实现： 计算机视觉（CV）实践： 介绍 LeNet、AlexNet 等经典卷积神经网络（CNN）架构。重点在于如何使用 迁移学习（Transfer Learning），利用 ImageNet 预训练模型（如 ResNet）解决小样本图像分类问题，这是实际项目中最高效的方法。 自然语言处理（NLP）基础： 讲解词嵌入（Word Embeddings）如 Word2Vec 的原理，并实现基于 LSTM 的文本分类器。 训练优化与部署准备： 优化器选择： 比较 SGD、Momentum、Adam 及其实变种（如 Nadam）的性能差异。 模型保存与加载： 学习如何正确保存训练好的模型状态（State Dict），为后续的生产环境部署打下坚实基础。 --- 第四部分：数据科学工作流与工具链 将模型从原型推向生产环境的关键步骤。 本部分关注提升开发效率和确保结果可复现性。 环境管理： 推荐并演示如何使用 Conda 或 Virtualenv 来创建隔离的、可复现的项目环境。 Jupyter Notebook 的高级用法： 不仅仅是代码的运行器，学习使用扩展功能、魔术命令（Magic Commands）以及如何将 Notebook 结构化为可分享的报告。 版本控制与协作： 强调使用 Git 和 GitHub 进行代码版本控制，确保团队协作和历史追溯。 --- 本书特点总结 1. 代码驱动： 全书所有概念均配有完整的、可直接运行的 Python 代码示例。 2. 实战案例丰富： 涵盖金融风控模拟、电商推荐系统雏形、图像识别等多个领域的综合案例。 3. 面向工业界标准： 强调数据管道的搭建、模型性能的稳健性以及代码的可维护性。 本书适合对象： 具备一定编程基础（如熟悉 C/C++、Java 或基础 Python），希望系统性、高效率地转向数据科学和机器学习领域的工程师、分析师以及在校高年级学生。掌握本书内容，您将获得构建端到端数据智能系统的核心能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有