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出版者:

作者:张定祥 编

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2009-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787564303228

丛书系列:

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《探索未知的宇宙：天文学的奥秘》 本书将带领您踏上一场穿越时空的浩瀚旅程，揭开宇宙深处的层层帷幕。我们将从最基础的天体运动规律讲起，带您了解恒星的诞生与死亡、行星的形成与演化，以及星系碰撞的壮丽景象。您将在这里认识宇宙中最古老的光——宇宙微波背景辐射，理解暗物质与暗能量对宇宙结构形成的深刻影响，并探讨黑洞的神秘引力以及引力波如何为我们揭示宇宙的秘密。 本书不仅关注宏观宇宙的尺度，也将深入微观的粒子世界。您将了解到构成恒星与行星的基本粒子，以及粒子物理学如何解释宇宙的起源。我们将一起探索系外行星的搜寻与研究，了解它们可能存在的生命迹象，以及我们是否是宇宙中孤独的存在。 此外，《探索未知的宇宙》还将为您呈现天文学发展史上的伟大发现与重要里程碑。从古代观测者对星空的朴素记录，到伽利略的望远镜革新，再到现代太空望远镜的强大观测能力，您将看到人类探索宇宙的智慧结晶。书中还将介绍不同文明在天文学发展中的贡献，展现全人类共同追寻宇宙真相的努力。 本书的语言通俗易懂，即使没有深厚的天文学背景，也能轻松阅读。我们力求将复杂的科学概念转化为生动有趣的描述，配以精美的宇宙图像与插画，让您身临其境地感受宇宙的壮丽与神奇。无论您是天文爱好者，还是对宇宙充满好奇的求知者，这本书都将是您探索宇宙的理想向导。 目录预览： 第一部分：星辰大海的序章 第一章：仰望星空：古人的宇宙观 早期文明的天文观测与历法 星座的形成与神话传说 古代天文学家的智慧结晶（如托勒密、张衡） 第二章：日心说与地心说：宇宙模型的革命 哥白尼的革命性思想 开普勒的行星运动定律 伽利略的望远镜观测与科学证据 第三章：牛顿的引力宇宙 万有引力定律的提出 经典力学在天文学中的应用 对宇宙结构的初步理解 第二部分：恒星的生命与星系的演化 第四章：恒星的诞生与死亡 星云与恒星的形成过程 恒星的光谱分析与分类 恒星的演化阶段：红巨星、白矮星、中子星 超新星爆发与金的来源 第五章：黑洞：时空的吞噬者 黑洞的定义与形成 史瓦西半径与视界 观测黑洞的挑战与方法（如引力透镜、X射线） 黑洞的类型与宇宙中的角色 第六章：星系的壮丽画卷 星系的分类：旋涡星系、椭圆星系、不规则星系 银河系的结构与组成 星系团与宇宙大尺度结构 星系碰撞与合并的动力学 第三部分：宇宙的起源与演化 第七章：宇宙的膨胀与哈勃定律 红移现象的解释 哈勃常数与宇宙年龄的测量 宇宙膨胀模型的建立 第八章：大爆炸理论：宇宙的黎明 宇宙微波背景辐射的发现与意义 轻元素丰度的预测与观测 暴胀理论及其证据 第九章：暗物质与暗能量：宇宙的隐形力量 暗物质存在的证据（如星系自转曲线、星系团引力透镜） 暗能量的发现与加速膨胀 暗物质与暗能量对宇宙演化的影响 当前的理论模型与未解之谜 第四部分：生命的探索与未知的宇宙 第十章：系外行星的搜寻与特征 系外行星的发现方法（如凌星法、视向速度法） 不同类型的系外行星（如热木星、超级地球） 宜居带的概念与寻找类地行星 第十一章：地外生命的可能性 生命存在的必要条件 地外生命存在的几种假说 SETI计划与寻找智慧生命信号 第十二章：未来的宇宙探索 新一代太空望远镜（如詹姆斯·韦伯空间望远镜） 火星探测与未来载人登陆 星际旅行的设想与挑战 宇宙学的未来方向与未解之谜 本书承诺将为您呈现一场集知识性、趣味性与视觉享受于一体的宇宙探索之旅。

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这本书最大的亮点，我认为在于它对“批判性思维”的强调，而非单纯的“工具堆砌”。在好几个案例分析的章节中，作者反复提醒读者不要盲目相信初步的可视化结果，要不断地质疑数据的来源、采样过程以及统计推断的有效性。这种强调数据素养和伦理边界的写作风格，在很多只教“How-to”的速成手册中是看不到的。它教会你如何带着怀疑的眼光去看待每一组数据，这才是区分一个数据分析师和一个数据操作员的关键所在。比如，当展示A导致B的初步相关性时，作者会花大量篇幅去探讨是否存在潜在的混杂因素C，并且指导我们如何设计实验或收集额外数据来验证因果关系。这种深层次的思考引导，让我觉得这本书的价值已经超越了单纯的技术手册，更像是一本行业内的“方法论圣经”。对于想要建立稳固分析框架的初学者来说，这种思维上的启蒙是无价的。

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这本书的封面设计倒是挺抓人眼球的，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种既专业又不失现代感的印象。拿到手里掂了掂，分量十足，看来内容量是相当可观的。我翻开目录看了一眼，里面的章节划分倒是挺细致的，从基础概念到高级应用都有涉猎，特别是提到了一些近年来新兴的技术名词，让我对这本书的覆盖面有了更高的期待。我本来是希望找一本能系统梳理数据探索和可视化流程的工具书，最好还能结合一些实际案例来加深理解。这本书的结构看起来似乎很有条理，不像有些技术书籍那样堆砌概念，而是试图构建一个完整的知识体系。不过，光看目录还是有点抽象，真正的好坏，还得深入阅读才能评判。我特别留意了关于异常值检测和特征工程那几个章节的标题，这两个部分往往是衡量一本数据分析实战书籍水平的关键。如果能把这些复杂的操作讲解得深入浅出，并且提供清晰的步骤指导，那这本书的价值就非常高了。整体初印象是，它定位精准，目标读者明确，希望内容能跟得上这个封面和目录给人的高标准期待。

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我试着阅读了其中关于数据清洗和预处理的那一章，说实话，内容详实得有些让人喘不过气来。作者似乎毫不吝啬笔墨，把每一步操作背后的统计学原理都掰开了揉碎了讲，从缺失值插补的各种模型选择，到数据转换的数学依据，几乎可以说是教科书级别的严谨。但对于我这种更偏向快速上手、注重实践效果的读者来说，略显冗长了。我更希望看到的是，如何在特定的业务场景下，快速判断哪种预处理方法是最优解，而不是深入到算法的推导层面。当然，如果你是想考研或者对理论基础有极高要求的学者，这本书绝对是宝库。我注意到里面引用了大量的外部工具和库的用法说明，这点很实用，但有些代码示例的长度实在惊人，如果能用更精炼的方式展示核心逻辑，对提高阅读效率会大有裨助。总的来说，这本书的深度是毋庸置疑的，但它的“密度”也同样高得惊人，需要投入大量时间去消化吸收，适合愿意深钻细节的读者。

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这本书的排版和图示设计，说实话，有点让人失望。尽管文字内容走的是严谨路线，但图表的使用似乎有些陈旧和单调。很多本该用动态交互图来展示数据分布趋势的地方，却仅仅是静态的柱状图或者折线图，这在强调“探索性”的领域，实在是一种视觉上的浪费。比如，在讲解聚类分析的结果可视化时，如果能提供一些高维数据降维后的散点图矩阵，或者用颜色深浅来表达密度差异，读者会更容易把握数据的内在结构。现在看到的这些图例，感觉像是十年前的技术文档截图，缺乏现代感和直观性。另外，全书的字号和行距设置略显拥挤，加上很多长难句的出现，阅读过程中眼睛很容易疲劳。如果编辑能在图文并茂的处理上多花点心思，增加一些高质量的案例截图和更现代化的图表模板，这本书的阅读体验绝对能提升一个档次，毕竟，数据探索很大程度上就是一场视觉的盛宴嘛。

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坦白讲，在实战应用层面上，这本书的覆盖广度有些不足，尤其是在处理现代互联网数据流时。书中很多案例和方法论似乎更偏向于传统的、规模适中的数据集处理，例如经典的统计调查数据或小型商业数据库。当我试图寻找如何高效处理TB级别实时流数据，或者如何利用GPU加速进行大规模矩阵运算的有效策略时，书中提供的解决方案显得有些力不从心或者过于理论化。例如，对于分布式计算框架（如Spark的数据处理流程）中如何进行高效的探索性分析，这本书的介绍非常简略，更像是蜻蜓点水，没有提供太多可直接复制到生产环境的优化技巧。如果你是处理海量、高并发、多源异构数据的工程师，可能会觉得这本书的“探索”场景不够贴近现实的挑战，可能需要搭配其他更侧重于大规模系统架构的书籍一同阅读，才能构建起一个完整的现代数据分析能力图谱。

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