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页数:312

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出版时间:2010-1

价格:35.00元

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isbn号码:9787118066906

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• ASP
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《精通Python数据科学：从基础到实战》 内容提要： 本书是一部全面、深入且极具实战价值的Python数据科学教程，旨在引导读者从零基础迅速成长为能够独立完成复杂数据分析与机器学习项目的专业人士。全书结构严谨，逻辑清晰，覆盖了现代数据科学领域最核心的工具栈、方法论和最佳实践。它不仅仅是一本技术手册，更是一本融合了理论深度与项目经验的实战指南。 第一部分：Python与科学计算基础夯实 本部分为后续高级主题奠定坚实的基础。首先，我们将从Python语言特性入手，重点讲解面向对象编程（OOP）在数据处理中的应用、高级数据结构（如生成器、装饰器）的优化技巧，以及如何利用Jupyter Notebook/Lab进行高效的交互式编程环境搭建。 随后，我们将深入探索Python科学计算的三大支柱：NumPy、Pandas和Matplotlib/Seaborn。 NumPy精要： 不仅仅停留在数组操作层面，我们将探讨向量化计算的底层原理、广播机制的优化应用，以及如何利用Numba等工具对特定高性能计算模块进行即时编译（JIT），从而挖掘CPU的全部潜力。 Pandas深度解析： 数据清洗与转换是数据科学的基石。本章详细讲解了索引与多级索引的高级操作、时间序列数据的处理（重采样、滞后分析、移动窗口计算）、高效的数据合并（Merge、Join、Concat的最佳实践）以及内存优化技巧（如Categorical数据类型的使用）。我们将用真实世界中的“脏数据”案例，展示如何优雅地解决缺失值、异常值和数据格式不一致等常见难题。 数据可视化艺术： 介绍Matplotlib和Seaborn，强调“数据故事化”的理念。通过讲解统计学意义上的图表选择（何时使用箱线图、何时使用提琴图、热力图的正确解读），以及如何通过自定义样式、子图布局和交互式组件（如Plotly或Bokeh的初步应用），让数据以最清晰、最有冲击力的方式呈现出来。 第二部分：统计学思维与机器学习核心算法 数据科学的魅力在于用数学和算法从数据中提取洞察。本部分将统计理论与Scikit-learn库的实践紧密结合。 统计推断基础： 快速回顾概率分布、假设检验（t检验、ANOVA）、置信区间等关键概念，并展示如何使用`statsmodels`库进行严谨的统计模型拟合与解读，特别是对回归模型的系数解释和残差分析。 监督学习精讲： 详细剖析线性回归、逻辑回归的数学原理、正则化（L1/L2）的作用机制。然后，我们进入非线性模型的世界：决策树（CART算法）、集成学习方法——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。重点讲解XGBoost和LightGBM的参数调优策略（如学习率、树的深度、子采样），并阐述它们在处理表格数据时的强大性能。 无监督学习与降维： 探讨聚类算法（K-Means、DBSCAN）的应用场景及局限性。在降维方面，除了经典的PCA，我们还将深入讲解t-SNE和UMAP在高维数据可视化和特征提取中的关键作用。 模型评估与选择： 这是区分业余与专业的关键。我们将系统讲解交叉验证（K-Fold、Stratified K-Fold）的正确实施，深入理解精度、召回率、F1分数、ROC曲线和PR曲线的含义。特别强调了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）以及如何利用网格搜索（Grid Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进行高效的超参数调优。 第三部分：深度学习与前沿技术实战 本部分将读者的技能栈提升到前沿领域，专注于使用TensorFlow 2.x和PyTorch框架。 深度学习框架入门： 详细比较TensorFlow（侧重Keras API的易用性）和PyTorch（侧重动态图的灵活性）。重点讲解张量操作、自动微分机制（Autograd）的工作原理。 卷积神经网络（CNN）： 从基础的卷积、池化操作开始，构建和训练用于图像分类的经典模型（如LeNet、ResNet）。我们将讲解迁移学习（Transfer Learning）的实用方法，利用预训练模型解决小样本问题。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 深入探讨RNN的梯度消失/爆炸问题，并着重讲解LSTM和GRU的结构及其在时间序列预测、自然语言处理（NLP）任务中的应用。 实战NLP入门： 不仅限于传统的TF-IDF和词袋模型，本书将引导读者应用预训练的词嵌入（Word2Vec, GloVe）和现代的Transformer架构（如BERT的基础概念），并展示如何使用Hugging Face库快速搭建SOTA级别的文本分类模型。 第四部分：数据工程、部署与M LOps实践 一个成功的项目不仅需要优秀的模型，还需要可靠的数据管道和部署能力。 高效的数据管道： 介绍如何使用Dask处理超出内存限制的大型数据集，实现并行计算。探讨SQL/NoSQL数据库的集成，以及如何利用Pandas/Spark进行分布式数据预处理。 模型持久化与服务： 讲解如何使用Joblib或Pickle序列化训练好的模型，并介绍使用Flask或FastAPI构建RESTful API来封装模型，实现实时预测服务。 可复现性与版本控制： 强调数据科学工作流中的版本控制。介绍Git在代码管理中的应用，并详细讲解如何使用DVC（Data Version Control）来管理数据集和模型工件，确保实验的可复现性。 性能监控与迭代： 简要介绍模型漂移（Model Drift）的概念，以及在生产环境中进行模型健康检查的基本策略。 本书特色： 1. 代码驱动，案例丰富： 每一个核心概念都伴随着可直接运行、经过充分测试的Python代码示例。 2. 注重原理： 不满足于调包，深入剖析关键算法背后的数学逻辑，使用户理解“为什么”要这么做。 3. 现代技术栈： 紧跟业界发展，全面覆盖Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Dask、XGBoost等主流工具。 4. 实战项目贯穿： 包含多个综合性案例研究，从数据获取、清洗、特征工程到模型部署，完整模拟真实数据科学项目生命周期。 本书适合具备一定Python编程基础，希望系统、深入学习数据科学、机器学习与深度学习技术的工程师、研究人员和高级学生。阅读完毕后，你将不仅掌握强大的工具，更将拥有独立解决复杂数据挑战的科学思维。

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我是一名正在转型做 Web 开发的程序员，在接触了 ASP.NET 3.5 实用教程之后，感觉自己像是被注入了一剂“强心针”。这本书的内容非常接地气，它没有过多地使用晦涩难懂的术语，而是用最直观的方式来解释复杂的概念。我最喜欢的是书中关于“部署与维护”的章节，这部分内容在很多教程中都被忽略了，但对于我们实际工作来说却至关重要。它教会了我如何将开发的 Web 应用成功部署到服务器上，以及如何进行日常的维护和监控。书中对 ASP.NET 3.5 中新增的 AJAX 功能的讲解，也让我对构建富交互的 Web 界面有了全新的认识。我还学习了如何使用 ASP.NET 的配置文件（Web.config）来管理应用程序的设置，以及如何进行日志记录，这些都是非常实用的开发经验。总而言之，这本书为我打开了一扇通往 ASP.NET 开发世界的大门，让我充满了继续深入学习的动力。

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终于啃完了这本厚重的 ASP.NET 3.5 实用教程，虽然还没来得及全部消化吸收，但整体的感受还是非常扎实的。书的结构安排得非常合理，从最基础的 ASP.NET 概念入手，循序渐进地讲解了 Web Forms、Master Pages、Themes、数据绑定等核心技术。让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的代码示例来 ilustrar 每一个概念，这些代码我都亲自敲了一遍，并且在自己的开发环境中进行了调试。这对于我这样动手能力比较强、喜欢通过实践来学习的读者来说，简直是福音。特别是关于 ViewState 和 Postback 的深入剖析，让我之前一直有些模糊的理解变得清晰起来。书中也提到了 AJAX 的集成，虽然篇幅不是特别多，但足以让我对如何提升用户体验有了初步的认识。而且，它还涉及了一些常用的控件，比如 GridView、DetailsView、FormView 等，以及如何对它们进行灵活的配置和定制。总而言之，这本书为我打下了一个坚实的 ASP.NET 3.5 基础，让我对这个技术有了更全面的认识。

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阅读这本 ASP.NET 3.5 实用教程的过程，更像是一次系统的“武功秘籍”学习。从最基础的“内功心法”——ASP.NET 的运行机制、生命周期，到各种“招式”——Web Forms 的控件使用、事件处理，再到“高级剑法”——AJAX 的异步通信、数据绑定的高级技巧，都讲解得淋漓尽致。我尤其喜欢书中对于“代码隐藏”（Code-Behind）模式的讲解，它清晰地展示了如何将业务逻辑与 UI 分离，这对于编写清晰、可维护的代码至关重要。书中对 ASP.NET 3.5 中引入的 LINQ 的运用，更是让我眼前一亮，原来数据查询可以如此简洁高效。我还尝试了书中关于用户控件（User Controls）和母版页（Master Pages）的实践，这让我能够更好地组织和复用页面元素，极大地提高了开发效率。虽然这本书的侧重点是 ASP.NET 3.5，但其中很多核心概念和设计思想，对于理解后续版本的 ASP.NET 也有着重要的借鉴意义。

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不得不说，这本 ASP.NET 3.5 实用教程真的是为有一定 Web 开发基础的读者量身定做的。我之前接触过一些其他的 Web 开发框架，但对 ASP.NET 的理解总觉得不够系统。这本书的出现，恰好填补了我的知识空白。它在介绍 ASP.NET 3.5 的各个方面时，都非常有条理，逻辑性很强。我尤其欣赏书中关于“如何设计一个可维护的 ASP.NET Web 应用”的章节，这对于我们日常的开发工作非常有指导意义。它不仅仅教你如何实现功能，更重要的是引导你思考如何让代码更易于理解、修改和扩展。书中对数据访问的讲解，特别是 ADO.NET 的应用，让我对如何高效地操作数据库有了更深入的理解。还有，它对 ASP.NET 3.5 引入的一些新特性，比如 LINQ to SQL 的介绍，也让我看到了这个框架在数据处理方面的强大能力。当然，这本书的内容量确实不小，我花了相当长的时间才把它看完，有些细节还需要反复咀嚼，但整体的收获是巨大的。

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这本 ASP.NET 3.5 实用教程，我用了大概两周的时间才细细品读完。不得不说，它在细节的深度和广度上都做得相当出色。这本书的优点在于，它不仅仅是技术的堆砌，而是真正地在教你“如何思考”如何构建一个健壮的 Web 应用。书中对于错误处理和异常管理的讲解，让我深刻认识到在实际开发中，如何优雅地处理各种潜在问题是多么重要。我还学到了如何利用 ASP.NET 的身份验证和授权机制来保护我的 Web 应用程序，这对于开发企业级应用来说是必不可少的。而且，它还涉及了一些性能优化的技巧，虽然篇幅不长，但都非常实用，例如如何合理使用 ViewState，如何优化数据库查询等。我特别喜欢书中关于“性能调优”部分的讨论，它让我从一个只关注功能的开发者，逐渐转变为一个更注重效率和用户体验的开发者。

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