义务教育课程标准课件库（9年级上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:中央电化教育馆 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-12

价格:80.00元

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isbn号码:9787900741189

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《精进编程：Python数据科学实战指南》 内容简介 本书是一本面向中高级技术人员和有志于投身数据科学领域的学习者的深度实践指南。它并非传统的理论教科书，而是将核心的编程技能、数据处理的工程思维与前沿的机器学习算法紧密结合，旨在帮助读者构建一套从数据采集、清洗、分析到模型部署的完整工作流。 第一部分：Python基础与高效编程范式 本部分首先对Python语言的核心特性进行回顾，但重点聚焦于高性能计算和工程实践。 PEP 8与代码规范的深度解析： 强调可读性、可维护性在大型项目中的重要性，深入探讨如何使用类型提示（Type Hinting）增强代码健壮性。 高级数据结构与性能优化： 详细剖析Python内置数据结构（如`dict`、`set`）在内存布局和时间复杂度上的实际表现。重点介绍如何使用`collections`模块中的高级容器，如`deque`、`namedtuple`，以及在特定场景下使用C/Cython扩展来突破GIL（全局解释器锁）的性能瓶颈。 异步编程的实战应用： 讲解`asyncio`框架，通过实际的Web爬虫和API请求示例，展示如何利用协程处理高并发I/O密集型任务，大幅提升程序响应速度。 第二部分：数据处理的利器——Pandas与NumPy的深度挖掘 这一部分是数据科学的基石，我们超越了基础的DataFrame操作，深入到数据工程的核心。 NumPy的向量化思维： 阐述为什么向量化操作比纯Python循环快得多。深入研究广播（Broadcasting）机制的内部原理，并教授如何利用`ufuncs`（通用函数）实现自定义的、高效的数值计算。 Pandas的高级索引与重塑： 重点讲解`loc`, `iloc`, `at`, `iat`的使用区别与性能考量。深入探讨`groupby`操作的底层实现，包括`apply`、`transform`和`agg`的选择及其对性能的影响。此外，详细介绍`pivot_table`、`melt`和`stack`/`unstack`在数据清洗和特征工程中的灵活运用。 内存优化技术： 针对处理TB级数据集的挑战，讲解如何利用Categorical数据类型、优化数据类型（如使用`int8`代替默认的`int64`），以及使用Dask等库实现out-of-core计算。 第三部分：数据可视化与探索性分析（EDA） 有效的沟通依赖于清晰的洞察。本部分关注如何用视觉语言讲述数据故事。 Matplotlib的定制化之路： 不仅限于绘制基本图表，而是深入讲解艺术家（Artists）对象、自定义颜色映射（Colormaps）和子图布局的精细控制，确保图表符合学术或商业报告的严格要求。 Seaborn与统计关系： 聚焦于如何利用Seaborn快速构建复杂的多变量关系图，如Pair Plot、FacetGrid，并解释回归线、置信区间等统计元素的含义。 交互式可视化： 引入Plotly和Bokeh，指导读者创建可钻取的、支持缩放和平移的Web嵌入式动态图表，尤其适用于构建数据仪表盘的原型。 第四部分：机器学习与模型构建（Scikit-learn与生态系统） 本部分侧重于将数据转化为可预测的模型，强调流程的标准化和可复现性。 特征工程的艺术与科学： 详述缺失值插补的高级策略（如MICE）、特征缩放（Standardization vs Normalization）、独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）的权衡。 Scikit-learn Pipeline的实践： 强调使用`Pipeline`将预处理、特征选择和模型训练串联起来，确保模型训练过程的原子性和一致性。深入讲解`ColumnTransformer`在异构数据处理中的关键作用。 模型评估与选择： 详细分析交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确应用，以及超越准确率（Accuracy）的评估指标，如F1 Score、AUC-ROC曲线在不平衡数据集中的重要性。 第五部分：深度学习入门与实践（TensorFlow/PyTorch基础） 为向更复杂的模型迈进打下坚实基础。 深度学习框架的哲学差异： 比较TensorFlow的静态图（或tf.function）与PyTorch的动态图（Eager Execution）在调试和灵活性上的优劣。 构建第一个神经网络： 使用高层API（如Keras）快速搭建多层感知机（MLP），理解激活函数、损失函数和优化器（SGD, Adam）的工作原理。 卷积神经网络（CNN）简介： 概述CNN在图像处理中的核心概念，如卷积层、池化层和权重共享机制。 附录：工程部署与项目管理 本书最后讨论了将模型投入生产的初步步骤，包括模型序列化（使用Joblib或Pickle）、版本控制（Git LFS）以及使用Jupyter Notebook/Lab进行规范化文档记录的最佳实践。 目标读者 拥有一定编程基础，希望系统性地学习数据科学流程的软件工程师。 需要利用Python进行复杂数据分析和建模的金融分析师、市场研究员。 对机器学习原理有基本了解，渴望通过大量实战案例巩固技能的在校高年级学生或初级数据科学家。 本书特点 本书的每一个章节都配有丰富的、经过验证的代码实例和数据集，读者可通过动手实践，直接将理论转化为解决实际问题的能力。它关注的不是“学会”某个API的语法，而是“理解”背后的计算原理和工程权衡。

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这本书给我的整体感受是，它成功地在“应试性”和“启发性”之间找到了一个完美的平衡点。很多辅导材料为了追求高分，会过度强调应试技巧，导致学习过程变得枯燥乏味，学生成了刷题的机器。然而，这套课件库在提供扎实解题思路的同时，也始终保持着对学科本质的尊重。比如在涉及文学鉴赏的部分，它提供的不仅仅是标准答案式的解读，更引导读者去思考作者创作时的时代背景和社会思潮，鼓励我们形成自己的、有理有据的见解。这种“授人以渔”的教育理念贯穿始终，它似乎在告诉我：“记住知识点固然重要，但学会如何思考这些知识点才是真正的目的。”这种潜移默化的引导，对于培养学生的自主学习能力和批判性思维，具有长远的积极意义。

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在体验了其中的某一单元内容后，我必须赞扬其内容的组织方式，那种循序渐进的难度提升，简直是教科书式的典范。它并没有一股脑地把所有理论知识堆砌在一起，而是巧妙地设置了“基础认知”、“深入理解”、“拓展应用”这三个层次，像剥洋葱一样，一层层地深入核心。举个例子，在讲解一个比较抽象的数学概念时，它首先用生活中的具体场景进行类比，让我这个对抽象思维不太敏感的人也能迅速抓住本质，这部分的处理非常细腻，完全考虑到了初学者的接受能力。紧接着，它会引用规范的数学语言来定义，并通过几个精心挑选的例题来固化理解。最让我惊喜的是“拓展应用”部分，它引入了一些跨学科的思考题，这些题目往往能激发你跳出固有思维框架去解决问题，而不是机械地套用公式。这种设计极大地提升了学习的趣味性，让人感觉不是在应付考试，而是在进行一场智力探险。

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从工具性的角度来看，这本书的检索效率也非常高。我曾经为了查找某个特定主题的补充材料，在其他资料中耗费了不少时间。但在该课件库中，无论是通过章节标题、关键词还是内嵌的索引系统进行查找，都能迅速定位到所需内容。而且，它在每个知识点模块的收尾处，都有一个“自查清单”或者“知识点关联图”，这使得复习和查漏补缺的过程变得极其高效。我不再需要翻阅厚厚的笔记来确认自己是否遗漏了什么，只需对照这份清单，就能对自己的掌握程度做一个快速的评估。这种高效的信息组织和反馈机制，极大地优化了我的学习流程，让我能够把更多精力投入到理解和应用上，而不是在繁杂的资料中迷失方向。可以说，它是我目前为止用过的最“省时省力”的学习辅助工具之一。

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说实话，我对市面上很多号称“权威”的资料都抱有一定的警惕心，但这本书在细节处理上的严谨性，确实让我放下了戒心。我留意到在一些关键概念的阐述后，往往会附带一个“易错点辨析”的小栏目。这个栏目非常实用，它不是简单地指出“不要怎么做”，而是会深入剖析为什么会产生这种误解，并提供正确的思维定势。例如，在处理一些历史事件的因果关系时，它会明确指出哪些是主要矛盾，哪些是次要因素，避免了学生将多个原因简单相加的思维误区。这种对认知偏差的预判和修正，体现了编写团队深厚的教学经验，他们仿佛能够“读懂”学生的思维盲区。此外，排版上的留白处理得也相当到位，眼睛长时间阅读也不会感到疲劳，这对于需要长时间集中注意力的学习者来说，是一个非常人性化的设计考量。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种简洁又不失稳重的蓝色调，很容易让人联想到知识的深度和广度。我尤其喜欢封面上那种略带磨砂质感的字体，拿在手里有一种踏实的感觉，不像有些教辅材料做得轻飘飘的，让人觉得内容也一样空洞。打开内页，首先映入眼帘的是清晰的目录结构，它将九年级的知识点划分得井井有条，从章节的逻辑关系到知识点的层级划分，都体现出一种专业性和系统性。这对我这种喜欢“一目了然”的学习者来说，简直是福音。我通常习惯先浏览目录，给自己构建一个知识的“骨架”，而这本书的目录设计，恰好满足了我的需求，让我对整个学期的学习路径有了一个清晰的预判。翻阅其中的章节介绍部分，那种详略得当的文字风格，既没有过度渲染，也没有轻描淡写，而是用一种非常平和、客观的笔调来阐述即将学习的内容，让人心生敬畏，也燃起了探索的欲望。整体感觉，这不仅仅是一套课件资料的汇编，更像是一个精心策划的知识导航图，引领着学生稳步前行。

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