具体描述
《数据库技术与ACCESS应用教程》内容详实，实例丰富，共15章。《数据库技术与ACCESS应用教程》首先讲解数据库的基本概念，然后以Access 2003数据库管理系统为例，详细地介绍了Access 2003的各项功能，包括数据库的建立、维护及管理，以及数据库对象表、窗体、报表、数据访问页、宏等的创建与使用，通过VBA访问数据库等。
《数据库技术与ACCESS应用教程》可作为高等学校非计算机专业计算机课程教材，也可作为全国计算机等级考试（二级）的教学用书。
现代数据科学前沿：从理论基石到实践应用 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资产。然而，有效驾驭海量数据，将其转化为洞察力与决策依据，需要一套系统、前沿的知识体系。《现代数据科学前沿：从理论基石到实践应用》正是一本旨在为读者构建这一全面知识框架的权威指南。它超越了传统的数据管理范畴，深入探索了当代数据科学领域最活跃、最具影响力的技术和方法论。 本书内容覆盖了从底层数据结构、高级算法模型构建，到最终的商业智能（BI）与决策支持的全过程。我们致力于提供一个既有坚实数学与统计学理论支撑，又紧密结合行业最新实践的深度学习路径。 --- 第一部分：数据科学的理论基石与数学重塑 本部分聚焦于构建理解现代数据科学的必要数学与统计学基础，并引入现代计算环境下的数据组织哲学。 第一章：概率论与数理统计在数据驱动决策中的再定位 本章将重新审视概率论与数理统计的核心概念，但视角完全聚焦于它们在处理大规模、高维度数据时的应用和局限。我们将探讨贝叶斯方法在不确定性量化中的最新发展，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型推断中的实际操作。深入分析假设检验在“大数据”情境下的鲁棒性问题，介绍非参数统计方法的兴起及其在模型假设受到挑战时的应用策略。重点阐述了信息论在数据压缩、特征选择以及衡量模型复杂性中的关键作用，包括熵、互信息和KL散度的现代解读。 第二章：线性代数与张量分析的计算优化 超越传统的向量和矩阵运算，本章着重讲解高阶张量在处理多模态数据（如视频、基因组学数据）中的必要性。内容涵盖奇异值分解（SVD）及其在降维和潜在因子分析中的优化版本，如Truncated SVD和随机SVD。我们将详细剖析矩阵分解技术（如非负矩阵分解 NMF）在文本主题发现和图像识别中的应用。此外，本章深入探讨了大规模矩阵运算的并行化策略，介绍如何利用GPU加速线性代数库（如BLAS/LAPACK的优化版本）来应对万亿级数据的计算挑战。 第三章：算法复杂性与优化理论在系统设计中的地位 本章探讨如何评估和优化数据处理流程的效率。内容包括计算复杂度的严格分析，特别是对于NP难问题的启发式和近似算法设计。重点介绍凸优化理论，包括梯度下降法的变体（如Adam、RMSProp）的收敛性证明和实际调优参数。我们还将介绍无约束和约束优化问题在机器学习模型训练中的具体建模，例如拉格朗日对偶方法在支持向量机（SVM）求解中的应用，以及随机梯度下降（SGD）在大规模在线学习中的动态步长策略。 --- 第二部分：先进机器学习范式与深度学习架构 本部分是本书的核心，详细介绍了当前引领数据科学革命的深度学习模型及其背后的创新机制。 第四章：深度神经网络：从基础结构到前沿架构 本章系统梳理了深度学习的演进脉络，从多层感知机（MLP）出发，过渡到卷积神经网络（CNN）在空间特征提取上的革命性突破。我们将深入解析ResNet、Inception等主流CNN架构的设计哲学，以及它们如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题。随后，重点介绍循环神经网络（RNN）的局限性及其被长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）所取代的原因，并分析这些序列模型在时间序列预测中的应用深度。 第五章：自然语言处理（NLP）的Transformer革命 本章完全聚焦于基于自注意力机制（Self-Attention）的Transformer模型及其生态系统。内容详细剖析了Transformer的编码器-解码器结构，并深入解读了注意力机制的数学细节，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同层面的依赖关系。我们将详尽介绍BERT、GPT系列等预训练语言模型（PLM）的预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）以及微调（Fine-tuning）的策略。内容还将延伸至现代NLP任务，如机器翻译、文本摘要生成和问答系统的最新进展。 第六章：生成模型与无监督学习的边界探索 本章探讨了数据科学中“创造”的能力，即如何让模型从数据中学习分布并生成新的、逼真的样本。详细讲解了变分自编码器（VAE）的概率建模基础和重参数化技巧。重点攻克生成对抗网络（GANs）的原理，包括Generator和Discriminator之间的博弈过程，并分析了WGAN（Wasserstein GAN）和StyleGAN等改进模型如何解决训练不稳定的问题。此外，本章还覆盖了自监督学习（SSL）在缺乏标签数据时的强大潜力，例如对比学习（Contrastive Learning）在图像和文本表示学习中的前沿应用。 --- 第三部分：数据基础设施、分布式计算与伦理治理 本部分关注数据科学项目落地的工程化挑战、处理超大规模数据的技术，以及日益重要的数据伦理与可解释性问题。 第七章：大规模数据处理的分布式计算框架 本章侧重于如何在集群环境中高效处理TB乃至PB级别的数据。详细对比了Apache Spark与Hadoop MapReduce的架构差异，重点分析Spark的内存计算模型、DAG执行引擎以及弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame和Dataset的演进。内容包括Spark SQL的优化技巧、流式处理引擎（如Structured Streaming）的延迟控制，以及如何利用Spark MLlib进行大规模机器学习模型的训练。本章还会触及数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）在现代数据栈中的角色划分。 第八章：模型的可解释性、公平性与可信赖AI（XAI） 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章系统介绍可解释性AI（XAI）的工具和方法。内容涵盖局部解释方法（如LIME、SHAP值）如何解释单个预测，以及全局解释方法如何揭示模型的一般行为。在公平性方面，我们将探讨偏见（Bias）的来源（数据收集、模型结构），并介绍评估和减轻算法歧视的度量标准和干预技术。此外，本章讨论了模型透明度、隐私保护（如差分隐私Differential Privacy）在数据科学实践中的法律和伦理约束。 第九章：实时流数据分析与边缘计算部署 本章探讨了从静态分析向实时决策流转的挑战。深入讲解了事件驱动架构（EDA）的核心概念，并对比了Kafka、Pulsar等消息队列系统在数据摄取和分发中的优劣。重点分析了实时特征工程（Real-time Feature Engineering）的挑战，以及如何将训练好的深度学习模型高效部署到资源受限的边缘设备或低延迟服务中，包括模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）的技术应用。 --- 本书特点总结： 本书采用严谨的学术论证与前沿的行业案例相结合的写作手法。它不局限于特定软件或平台的使用教学，而是着重于数据科学领域的核心原理、算法的内在逻辑以及大规模系统设计的方法论。读者在完成本书的学习后，将能独立分析和解决复杂的、跨学科的数据挑战，并具备构建下一代智能系统的理论基础和工程视野。本书适合希望从应用层深入到原理层，并致力于成为数据科学领域研究者或架构师的高级学生、工程师及专业人士阅读。
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