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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:马力 编

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2003-8

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787504539113

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• NET
• VB
• NET
• 编程入门
• 开发教程
• Microsoft
• Windows
• 教程
• 编程语言
• 软件开发
• 入门教程

好的，这是一份针对特定主题的图书简介，内容详尽且不涉及您提到的那本特定书籍。 --- 深入解析 Python 数据科学与机器学习实战 面向有经验的开发者和数据分析师的进阶指南 作者：[虚构作者姓名] ISBN：[虚构ISBN号] 书籍概述 在数据驱动的时代，掌握高效处理、分析和解释海量数据的能力是技术专业人士的核心竞争力。《深入解析 Python 数据科学与机器学习实战》是一本专为那些已经具备一定编程基础（特别是Python语言基础）并希望将数据科学和机器学习技术应用于实际业务场景的读者设计的进阶教程。本书摒弃了冗长乏味的基础语法复习，直击核心——如何利用最前沿的Python生态系统（NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch）解决真实世界中的复杂问题。 全书结构严谨，从数据获取、清洗、探索性数据分析（EDA）的精细化处理，到构建、优化和部署高性能的预测模型，提供了一套完整的、可操作的工业级工作流程。我们不仅教授“如何做”，更深入探讨“为什么这样做”，帮助读者建立起坚实的理论基础和实践直觉。 核心内容深度剖析 第一部分：数据工程的基石——高效数据处理与预备 本部分着重于处理“脏数据”和构建稳健的数据管道，这是任何成功数据项目的先决条件。 第一章：Pandas 进阶性能优化与内存管理 向量化操作的深度应用： 深入探讨 `apply()`、`map()`、`iterrows()` 的性能瓶颈，并提供使用 NumPy 向量化操作、Cython 编译的替代方案，以加速千万级以上数据集的处理速度。 高效的数据结构选择： 比较 Categorical 类型、Sparse 数组在内存优化中的作用。讲解如何利用 HDF5 或 Parquet 文件格式进行高效的磁盘存储和快速 I/O 操作。 时间序列的复杂操作： 掌握复杂的时间窗口函数、重采样、滞后分析（Lag Analysis）以及如何使用 `rolling()` 配合自定义函数进行高效特征工程。 第二章：特征工程的艺术与科学 高维稀疏数据处理： 介绍如何使用特征哈希（Feature Hashing）处理海量文本或ID特征，避免维度爆炸。 非线性特征的构建： 利用多项式组合、交互项（Interaction Terms）的自动发现机制，并讨论在不引入过度拟合的前提下最大化特征信息量的方法。 缺失值的高级插补策略： 不仅限于均值/中位数填充，重点介绍基于模型（如 MICE 多重插补）和基于相似性（KNNImputer）的插补技术，并评估不同策略对模型性能的影响。 第二部分：模型构建与深度学习实战 本部分将读者从传统的统计学习模型过渡到前沿的深度学习架构，并聚焦于模型的可解释性和鲁棒性。 第三章：Scikit-learn 生态系统的深度优化 管道（Pipelines）与自动化工作流： 构建端到端的 ETL-Model 训练管道，确保特征转换和模型训练在测试集上保持一致性。 超参数优化的高效策略： 详细对比 Grid Search、Randomized Search 的局限性，全面介绍贝叶斯优化（如 Hyperopt、Optuna 框架）在资源受限环境下的应用。 集成学习的精细调校： 深入解析 XGBoost、LightGBM 的底层工作原理，重点讨论如何使用 CatBoost 处理类别特征的内置优势，以及如何通过 stacking 和 blending 策略融合异构模型。 第四章：卷积网络（CNN）在计算机视觉中的应用 迁移学习的实践： 不仅是加载预训练模型，而是详细讲解如何针对特定任务进行有效的微调（Fine-tuning），包括层冻结策略和学习率调度。 图像增强（Augmentation）的策略化： 利用 Albumentations 等高级库，实现几何变换、色彩抖动及 CutMix 等先进增强技术，有效提升模型泛化能力。 目标检测的现代框架： 侧重于 YOLOv5/v8 及其变体，讲解 Anchor Boxes 的设置、损失函数的定制化，以及在资源受限设备（如边缘计算）上进行模型剪枝和量化的实践。 第五章：循环网络（RNN）与自然语言处理（NLP）前沿 Transformer 架构的深入理解： 详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的数学原理，并比较 BERT、GPT 系列模型在不同下游任务（文本分类、命名实体识别）中的适用性。 高效的词嵌入技术： 讨论 Word2Vec 之外的上下文嵌入（如 ELMo, BERT 的输出层），以及如何处理低资源语言或领域特定术语的词汇表扩展问题。 序列生成与文本摘要： 使用 Seq2Seq 模型和 Beam Search 解码策略，实现高质量的文本生成和抽取式/生成式摘要。 第三部分：模型部署、监控与可解释性（MLOps 实践） 本部分强调将实验室成果转化为生产系统的关键步骤，确保模型的持续价值。 第六章：模型可解释性（XAI）技术 全局与局部解释： 详细介绍 LIME（局部可解释模型）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations）的计算原理，并展示如何利用它们来验证模型决策的公平性和合理性。 特征重要性的动态评估： 讨论 Permutation Importance 在非线性模型中的应用，以及如何用它来识别在生产环境中可能发生漂移的关键特征。 第七章：模型部署与 MLOps 流程 容器化部署： 使用 Docker 封装整个环境（Python 依赖、模型权重），确保环境一致性。 API 服务化： 利用 FastAPI 或 Flask 构建高性能的模型推理服务，并讨论如何实现批处理和实时推理的切换。 模型监控与再训练触发机制： 介绍数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测指标（如KS统计量），并建立自动化的模型性能衰退警报系统。 适合读者 具备扎实的 Python 编程基础，熟悉至少一种数据处理库（如 Pandas）。 数据分析师、数据科学家、机器学习工程师，希望提升其实战技能和系统化工程能力的专业人士。 正在准备向生产环境部署机器学习系统的技术团队。 本书特色 1. 代码驱动： 每一个复杂的概念都伴随着经过生产环境验证的完整代码示例。 2. 工业级视角： 聚焦于性能、可扩展性和健壮性，而非仅限于理论概念的介绍。 3. 前沿覆盖： 紧跟近年来深度学习和 MLOps 领域的发展趋势，确保知识的时效性。 通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭从原始数据到可部署、可解释的智能系统的全过程。

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说实话，这本书的排版和视觉体验简直是一场灾难，简直是在考验读者的耐心和视力极限。页面布局拥挤不堪，代码示例的字体大小和行间距设置得非常不合理，很多关键的关键字和逻辑结构根本无法一眼捕捉清晰。更要命的是，代码块的注释少得可怜，即便有，也大多是机械性的翻译，比如“Dim i As Integer”后面跟着一句“定义一个整数变量i”。这种低水平的注释对于已经具备一定编程基础的读者来说是浪费时间，对于新手来说则完全无法提供任何帮助去理解这段代码背后的意图和上下文。我感觉作者或者编者根本没有站在一个初学者的角度去审视这些内容。一本优秀的教程，应该在视觉上做到清晰、易读，用图形、流程图或对比表格来辅助解释复杂的概念，但这本书在这方面做得极其保守和敷衍，仿佛是上个世纪末期的技术手册直接拿来印刷的，完全没有体现出对现代软件开发学习体验的重视。

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从教学法的角度来剖析，这本书的编写者似乎完全没有理解“学以致用”的真正含义。它所有的练习和示例，都围绕着枯燥的数字运算、简单的字符串操作，或者是一些脱离实际业务场景的虚构场景。学习编程的乐趣和动力，很大程度上来源于看到自己的代码能够实现某种实际的功能，哪怕只是一个简单的界面应用。这本书缺乏对 GUI 编程（如 WinForms 或 WPF）的深入结合，没有展示如何利用 VB.NET 强大的数据绑定和事件驱动模型去构建一个用户友好的界面。结果就是，我学完之后，脑子里只有一堆孤立的语法规则，而没有任何“将代码转化为可见成果”的成就感或实战经验。它更像是一本给编译器编写的说明书，而不是一本指导人类程序员成长的教材，阅读体验极其枯燥乏味，让人难以坚持下去。

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这本所谓的“标准教程”，我真是要好好说道说道了。从头到尾给我的感觉就是一本流水账式的技术文档堆砌，完全没有一点“教程”应有的引导性和启发性。我本来是想通过这本书系统地学习 Visual Basic.NET 的基础和进阶知识，结果翻开目录就觉得不对劲了。它把所有的语法点、框架类一股脑地罗列出来，好像开发者只是需要把这些知识点“背”下来就能写程序一样。举个例子，讲到面向对象编程（OOP）的时候，它能用三页篇幅去解释什么是类和对象，但对于如何在实际项目中运用多态性来解耦代码，提升可维护性，几乎是一笔带过，或者只是用一个非常简陋的“计算器”例子敷衍了事。学编程，尤其是像 VB.NET 这种企业级应用广泛的技术，光知道“是什么”远远不够，更重要的是理解“为什么这么设计”以及“在什么场景下应该怎么用”。这本书在这方面极度欠缺，导致我学完一章后，面对一个稍微复杂点的实际问题，立马就抓瞎了，感觉自己学到的知识都是零散的、不成体系的碎片。我更倾向于去找那些带着完整项目案例，一步步带你构建应用的实战书籍。

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内容的时效性和覆盖范围，也是这本书无法让我给出好评的硬伤。Visual Basic.NET 作为一个技术栈，其框架和运行时环境一直在演进，新的特性和最佳实践层出不穷。然而，我手中的这本“标准教程”给我的感觉，像是停留在 .NET Framework 的某个旧版本阶段。对于诸如异步编程（Async/Await）这种在现代 VB.NET 开发中至关重要的机制，它要么避而不谈，要么就是用一些过时且效率低下的旧方法来替代。这对于希望学习现代、高性能应用开发的读者来说，无疑是误导。学习过时的技术，不仅效率低下，更可能导致未来在实际工作环境中格格不入。我希望一本“标准教程”能够紧跟技术前沿，至少覆盖当前主流版本中的核心新特性，而不是仅仅维护一套陈旧的知识体系，这让这份教材的“标准”二字显得苍白无力。

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最让我感到沮丧的是，这本书对于错误处理和调试环节的讲解，简直是轻描淡写到了不负责任的地步。在任何一门工程化语言的学习过程中，如何优雅地处理异常（Exception Handling）以及如何利用调试工具（Debugger）追踪代码执行流程，都是决定一个程序员专业水准的关键技能。然而，在本书中，关于 Try...Catch...Finally 结构的使用，它只是蜻蜓点水般地介绍了一下基本语法结构，随后就草草收场。书中几乎找不到任何关于如何设置断点、如何观察变量状态变化、如何处理常见的运行时错误（如空引用异常、类型转换错误）的系统性指导。我尝试着按照书里的例子敲代码，一旦出现哪怕是最简单的逻辑错误，我完全不知道该如何下手去定位和修复，只能去搜索引擎上另找高阶的调试技巧。一本号称“标准教程”的书，却把解决实际编程中遇到的最常见痛点的问题给忽略了，这难道不是一种严重的失职吗？

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