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页数:411

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出版时间:2008-3

价格:66.00元

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isbn号码:9787564111427

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好的，这里为您构思一份关于一本名为《深入Python数据科学实践》的图书简介。这份简介将力求详实、专业，且完全不提及您提供的原书名或任何关于生成过程的提示。 --- 图书简介：深入Python数据科学实践 拥抱数据驱动的未来：从理论到实战的系统进阶指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心资产。无论您是希望提升个人职业竞争力的数据分析师、渴望将复杂模型投入生产环境的机器学习工程师，还是正在寻求利用数据洞察指导业务决策的技术管理者，掌握一套全面、深入且实用的Python数据科学工具栈是必不可少的。 《深入Python数据科学实践》并非一本停留在基础语法介绍的入门读物。它是一部为中高级学习者量身打造的实战手册，旨在系统性地填补理论知识与工业级应用之间的鸿沟。本书将带领读者穿越Python数据科学生态系统的核心领域，聚焦于如何构建健壮、高效且可解释的数据解决方案。 本书架构与核心亮点 本书结构清晰，逻辑严密，共分为五大部分，层层递进，确保读者能够建立起从数据获取、清洗、探索、建模到最终部署的完整知识体系。 第一部分：高性能数据处理引擎的搭建与优化 本部分着重于提升数据操作的效率。我们深知，面对TB级别的数据集，标准的Pandas操作有时会力不从心。 Dask与并行计算： 详细解析Dask库的工作原理，包括其延迟计算图（Lazy Evaluation）和任务调度机制。我们将演示如何使用Dask DataFrames和Arrays实现对内存溢出数据集的分布式计算，并对比其与Spark在特定场景下的性能差异。 内存优化技术： 深入探讨NumPy底层内存布局，教授如何通过选择正确的数据类型（如使用`category`、`float32`替代默认的`object`或`float64`）来显著减少内存占用，并介绍使用`Awkward Array`处理非结构化或嵌套数据的技巧。 高效I/O操作： 覆盖Parquet、Feather和HDF5等列式存储格式的最佳实践。重点讲解如何利用分区（Partitioning）和谓词下推（Predicate Pushdown）来加速数据读取过程，避免不必要的数据加载。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的深度与广度 EDA是发现数据“故事”的关键步骤，但高级的洞察需要超越标准图表的工具。 多变量交互式可视化： 介绍Plotly和Altair等声明式可视化库的强大功能。重点演示如何构建包含刷选（Brushing）、链接视图（Linked Views）和动态过滤的复杂仪表板原型，使数据探索过程更具交互性。 统计假设检验的自动化脚本： 超越简单的描述性统计，本书提供使用`statsmodels`和`scipy`模块进行多重比较、非参数检验的标准化流程，确保分析结论的统计学严谨性。 异常值与缺失值的智能处理： 不仅停留在均值填充，而是深入探讨基于模型的异常值检测（如Isolation Forest）以及时间序列数据中缺失值的插值策略（如样条插值、Kalman滤波）。 第三部分：机器学习模型构建与特征工程的艺术 这是本书的核心篇章，聚焦于如何构建出既准确又具备实际业务价值的模型。 高级特征工程： 详细讲解高阶特征转换技术，包括特征交叉（Feature Crossing）、目标编码（Target Encoding，并讨论如何防止数据泄露）、以及使用深度学习（如自编码器）进行特征降维与学习。 集成学习的精细调优： 区别于基础的Bagging和Boosting介绍，本书将深入XGBoost、LightGBM和CatBoost的内部参数，特别是关于正则化、学习率调度和自定义损失函数的实现，帮助读者在复杂竞赛和生产环境中实现性能极限的突破。 可解释性AI（XAI）的应用： 随着模型复杂度的增加，可解释性变得至关重要。我们将全面介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）框架，并演示如何在实际的金融风控或医疗诊断场景中，将模型预测背后的逻辑清晰地呈现给非技术人员。 第四部分：深度学习框架的生产级应用 本部分将带领读者从TensorFlow/PyTorch的基础操作，迈向模型优化和部署。 自定义训练循环与性能追踪： 教授如何放弃高级API，构建完全自定义的PyTorch训练循环，实现更精细的梯度控制和更快的迭代速度。同时，集成TensorBoard和MLflow进行实验管理和参数版本控制。 模型优化与量化： 针对边缘设备或低延迟服务，讲解模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization）技术，以及如何使用ONNX或TorchScript进行模型导出和跨平台部署的准备工作。 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 以NLP（如BERT模型）和CV（如ResNet）为例，系统阐述如何高效地利用预训练模型的知识，在资源有限的情况下快速构建高性能任务模型。 第五部分：数据科学工作流的自动化与运维（MLOps 概述） 再好的模型，若不能稳定运行，便毫无价值。本部分关注“工程化”。 管道化（Pipelines）的构建： 利用Scikit-learn Pipelines串联数据预处理、特征选择和模型训练，确保整个流程的可复现性和原子性。 容器化部署基础： 介绍如何使用Docker将您的分析环境和模型服务打包，实现环境隔离。 API化服务： 演示如何使用FastAPI或Flask快速搭建模型预测服务，并探讨负载均衡和基本的监控指标（如延迟、吞吐量）的设置。 适合读者 数据分析师/商业智能专家： 希望将统计分析技能升级到更强大的预测建模和自动化报告能力的专业人士。 初级/中级数据科学家： 已经掌握基础库（如Pandas, Matplotlib），寻求深化理论、掌握高级算法调优和工程实践的实践者。 软件工程师/后端开发者： 计划进入机器学习工程（MLE）领域，需要系统学习数据科学全栈技术的工程师。 通过《深入Python数据科学实践》，您将不再满足于“能跑起来”的代码，而是能够构建出“稳定、高效、可解释且面向业务价值”的尖端数据解决方案。准备好，将您的数据技能提升到一个全新的专业高度。

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说实话，一开始我选择《学习PHP&MySQL》这本书，主要是因为它的副标题——“全方位掌握数据库交互”。我一直对动态网站的构建很感兴趣，而数据库无疑是其中的核心。这本书在这方面做得非常出色。它从MySQL的基础知识讲起，包括数据库的创建、表的定义、各种数据类型的使用，还有主键、外键、索引这些概念，都解释得清晰易懂。我尤其喜欢它对SQL查询语言的讲解，SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE这些基本操作，书中都给出了非常详尽的示例，而且不仅仅是简单的增删改查，还包括了JOIN、GROUP BY、HAVING等复杂查询，让我能够理解如何从多张表中高效地提取数据。更有意思的是，这本书还介绍了数据库的设计原则，比如范式理论，虽然听起来有点学术，但书中通过实际的例子，比如设计一个简单的用户管理系统，把这些理论具象化了，我才明白为什么需要这样做，以及这样做的好处。让我惊喜的是，这本书还涵盖了数据库的安全问题，比如SQL注入的防范，以及如何进行数据备份和恢复，这些实用的内容对于保护网站和用户数据至关重要。它不仅仅是教你如何写SQL语句，更是教会你如何构建一个安全、高效的数据库系统。我用这本书作为参考，成功地为我的一个小型项目搭建了数据库，并且实现了PHP与MySQL的数据交互，那种成就感真的无法言喻。

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《学习PHP&MySQL》这本书的排版和风格也是我非常欣赏的一点。不像一些技术书籍那样枯燥乏味，这本书在讲解概念的同时，穿插了许多生动形象的比喻和类比，让抽象的技术概念变得容易理解。例如，在讲解函数时，它将函数比作一个“黑盒子”，你只需要知道它的输入是什么，它会做什么，以及输出是什么，而不需要关心它内部的实现细节，这极大地降低了初学者的畏惧心理。而且，书中使用的代码示例都非常简洁、清晰，并且都有详细的注释，即使是复杂的逻辑，也能通过注释轻松理解。最重要的是，这本书的作者并没有隐藏任何“绝招”或者“高级技巧”，而是将所有知识都毫无保留地分享出来。它引导我从最基础的“Hello, World!”开始，一步一步地构建出能够处理表单提交、与数据库交互、实现用户登录等功能的Web应用。它让我明白，Web开发并不是什么神秘的魔法，而是一系列逻辑和技术的组合，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以做到。我经常会回到书中查找一些细节，每次都能有新的收获，感觉就像是与一位经验丰富的导师在对话。

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《学习PHP&MySQL》这本书的语言风格非常人性化，读起来不会让人感到生硬或枯燥。作者在讲解技术概念时，会适时地穿插一些个人经验和感悟，让整个学习过程更加轻松愉快。例如，在讲解数据验证时，它会分享一些自己曾经因为忽略数据验证而导致的“踩坑”经历，然后告诉读者如何避免重蹈覆辙。这种“接地气”的分享，让我感觉作者就像是一位熟悉的朋友，在耐心地教我如何一步一步地成长。书中的一些比喻和类比也用得恰到好处，比如将数据库的表比作Excel表格，将SQL查询比作在表格中查找和筛选数据，这些都极大地降低了初学者的门槛。我尤其欣赏它在讲解错误处理时，那种鼓励读者去“拥抱错误”的态度。它告诉我，错误并不可怕，可怕的是不去学习如何处理和避免错误。通过这本书，我学会了如何理性地分析错误信息，如何使用调试工具来定位问题，并且从中吸取教训，不断进步。这种积极的学习心态，让我受益匪浅，它不仅仅是教会了我PHP和MySQL的技术，更教会了我如何成为一个更好的开发者。

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在学习《学习PHP&MySQL》的过程中，我最看重的一点就是它的“实战性”和“实用性”。这本书并没有停留在纯理论的层面，而是紧密结合实际开发需求，教授真正能在项目中应用的技能。比如，书中详细讲解了如何处理HTML表单的提交，如何使用`$_GET`和`$_POST`全局变量获取用户输入的数据，并且还重点强调了数据验证和过滤的重要性，这对于防止恶意输入和保障数据安全至关重要。它还深入讲解了文件上传的功能，从客户端的选择文件到服务器端的接收和保存，每一个步骤都讲解得非常细致，并且还提到了如何生成唯一的图片文件名，如何限制文件类型和大小，这些都是实际开发中经常会遇到的问题。另外，书中关于错误处理的讲解也让我受益匪浅，它教我如何使用`try-catch`块来捕获和处理异常，以及如何通过`error_reporting()`和`display_errors()`来控制错误信息的显示，这对于调试和维护代码非常有帮助。甚至连一些Web开发中常见的细节，比如如何设置HTTP头信息，如何实现HTTP重定向，书中也都有涉及。我感觉通过这本书的学习，我不再是只会写一些零散的代码片段，而是能够构建出一个完整的、功能健壮的Web应用程序，并且能够考虑到很多实际开发中的细节问题。

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本书在讲解PHP与MySQL交互时，对于性能优化也给予了足够的关注。这对于任何一个认真的开发者来说都是非常重要的。《学习PHP&MySQL》在讲述如何编写SQL查询语句时，不仅仅教我如何正确地写，还穿插了如何写出更高效的查询。比如，它强调了在SELECT语句中只选择需要的字段，而不是使用`SELECT *`，以及如何合理地使用索引来加速数据检索。在PHP代码层面，它也给出了优化数据库操作的建议，比如如何减少数据库连接的次数，如何有效地缓存查询结果，以及如何批量处理数据而不是逐条进行操作。书中甚至还介绍了一些简单的性能分析工具，可以帮助我找出代码中的瓶颈。我记得有一个例子，书中展示了同一个功能，使用不同的数据库交互方式，其执行效率差异巨大。这让我深刻认识到，即使是看起来微小的优化，在面对大量数据和高并发访问时，也能带来显著的性能提升。这本书让我明白，优秀的Web开发不仅仅是实现功能，更要注重效率和用户体验。它为我提供了一个学习和实践性能优化的良好开端，让我能够写出更健壮、更高效的Web应用程序。

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这本书的强大之处在于它将PHP和MySQL这两个看似独立的工具，巧妙地融合在一起，形成了一个完整的Web开发体系。在学习PHP的过程中，我很快就遇到了需要将数据存储和读取的需求，而这本书的结构安排恰到好处。它在讲解PHP的数组、字符串、文件操作等基础知识后，很自然地就过渡到了如何使用PHP连接MySQL数据库。书中详细介绍了PHP中用于操作MySQL的各种函数，比如`mysqli_connect()`、`mysqli_query()`、`mysqli_fetch_assoc()`等等，并且对它们的参数和返回值做了详细的说明。我特别欣赏它在处理数据库查询结果时的代码示例，它演示了如何遍历查询结果集，并将数据展示在网页上，这让我第一次真正理解了动态网页是如何生成的。同时，它还讲解了如何使用预处理语句来防止SQL注入，这是一个非常重要的安全特性，书中对此的解释非常透彻，让我明白了为什么要这样做，以及如何正确地实现。此外，这本书还涉及了Session和Cookie的使用，这对于用户登录和保持会话状态非常关键，它也清晰地说明了如何在PHP中进行这些操作，并将它们与数据库结合起来，实现更复杂的功能。读完这部分，我感觉自己已经能够独立构建一个简单但功能完整的Web应用程序了。

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拿到这本《学习PHP&MySQL》的时候，我脑子里第一个浮现的词就是“入门”。我之前对Web开发可以说是完全是个门外汉，连HTML和CSS都只是勉强看过一点皮毛，更别提后端语言了。但是这本书，真的让我感觉触手可及。它并没有上来就抛出晦涩难懂的概念，而是从最基础的PHP语法开始，就像一个耐心十足的老师，一步一步地引导我。变量的声明、数据类型、运算符，这些看似枯燥的概念，在作者的讲解下变得生动起来。特别是关于流程控制的部分，if-else、switch、for、while这些，书中用了大量的代码示例，而且都是那种一看就能明白的小程序，比如打印九九乘法表、计算平均值等等。我特别喜欢它对循环嵌套的解释，以前总觉得有点晕，看完这本书的例子，那种“原来如此”的感觉油然而生。而且，这本书对函数的讲解也非常到位，从函数的定义、参数传递到返回值，每个细节都讲得很清楚，甚至还提到了匿名函数和闭包，让我感觉自己不再是停留在最表面的学习，而是能接触到一些更高级的特性。让我印象深刻的是，书中在讲解过程中，还会穿插一些小贴士，告诉你一些常见的错误写法以及如何避免，这种细致入微的关怀，在其他很多技术书籍中是很难看到的。总而言之，对于想要踏入PHP世界的新手来说，这本书无疑是一座宝藏，它为你打下了坚实的基础，让你在后续的学习道路上少走弯路，充满信心。

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这本书的另外一个亮点在于它对于PHP面向对象编程（OOP）概念的引入。虽然在入门阶段，很多同学可能觉得OOP听起来有点复杂，但《学习PHP&MySQL》用一种非常恰当的方式将其融入了进来。它并没有一上来就抛出“类”、“对象”、“继承”、“多态”这些术语，而是先通过实例，比如将数据库连接封装成一个类，将用户对象也抽象成一个类，然后才逐步解释这些概念的含义以及它们在实际开发中的优势。它让我理解到，使用面向对象的方式来组织代码，可以使代码更加模块化、易于维护和扩展，并且能够提高代码的复用性。书中关于类和对象的定义、属性和方法的访问控制、构造函数和析构函数、以及静态成员的讲解都非常清晰。特别让我印象深刻的是，它演示了如何使用OOP的方式来操作MySQL数据库，这让我感觉之前学习的函数式操作更加清晰和有条理。我还学习到了如何通过继承来创建子类，以及如何使用多态来实现更灵活的代码。虽然对于OOP的深入理解还需要更多的实践，但这本书为我打开了这扇大门，让我看到了更广阔的Web开发视野，也为我未来深入学习更复杂的PHP框架打下了良好的基础。

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《学习PHP&MySQL》这本书的社区支持和学习资源也是它的一大优势，虽然书中本身并没有直接提及，但在我学习的过程中，我发现书中提到的很多概念和技术，在互联网上都能找到丰富的资料和讨论。作者在书中引用的一些资源和建议，也引导我去探索更广泛的PHP和MySQL生态系统。例如，当我对某个MySQL的高级特性感到困惑时，书中提供的参考资料让我能够轻松找到相关的官方文档或者技术博客。同样，对于PHP的最新版本或者一些第三方库的使用，我也能够通过书中提供的信息，找到学习的路径。我印象特别深刻的是，书中在讲解一些安全性问题时，会引用一些公开的安全漏洞案例，这让我意识到学习安全的重要性，也促使我去查找更多关于Web安全防护的知识。而且，我还在一些技术论坛上看到了其他读者在讨论这本书的内容，大家会分享自己的学习心得和遇到的问题，这种社区的氛围也让我感到很温暖，知道自己不是一个人在战斗。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个“起点”，它鼓励你去探索，去提问，去与他人交流，从而真正掌握这门技术。

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学习一门新的技术，最怕的就是遇到“空中楼阁”式的讲解，即理论讲了一大堆，但就是不知道如何应用。《学习PHP&MySQL》在这方面做得非常到位。它不仅仅是告诉你PHP的语法或者MySQL的命令，而是通过一系列循序渐进的项目，将这些知识串联起来。从一个简单的留言板，到更复杂的博客系统，再到用户管理模块，每一个项目都 builds upon the previous one，让你在实践中不断巩固和深化所学的知识。我特别喜欢书中对项目开发的讲解，它会提前告诉你这个项目需要用到哪些技术点，然后逐一进行讲解，最后再将它们整合在一起。这种“目标驱动”的学习方式，让我始终保持着学习的动力和兴趣。而且，书中还提供了项目所需的完整代码，方便读者进行对照和参考。但它又不仅仅是让你复制代码，而是鼓励你根据自己的理解去修改和扩展，这大大提升了我的学习主动性。例如，在实现用户登录功能时，书中给出了基础的实现，然后我尝试着去添加“记住密码”的功能，又或者是在留言板中加入分页显示，这些小的改动都让我学到了很多。这本书就像是我的“实践指导手册”，让我从理论学习者真正变成了实践者。

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