数据库应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:魏茂林

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2004-1

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787505399631

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

《数据科学与人工智能前沿：理论、方法与实践》 书籍简介 第一部分：数据科学的基石与计算范式 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数据科学知识体系，重点聚焦于数据采集、清洗、处理以及支撑现代数据分析的计算范式。我们首先探讨数据科学的学科定位，阐明其在信息时代的核心价值，并对比传统统计学与现代数据科学在处理大规模、高维度数据时的差异与融合。 第一章：大数据环境下的数据采集与预处理 本章详细剖析了当前复杂数据生态系统中数据的来源多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据（如文本、图像、时间序列）。重点介绍了网络爬虫技术（如Scrapy框架的应用），API数据接口的规范化调用，以及物联网（IoT）传感器数据的实时流式采集技术。在数据清洗方面，我们深入讲解了数据质量评估的量化指标，如完整性、一致性和准确性。核心内容包括缺失值的高级插补技术（如MICE多重插补法、基于深度学习的上下文感知插补），异常值检测的统计学方法（如Z-Score的局限性及其在高维空间的替代方案，如LOF局部离群因子、Isolation Forest）。此外，还涵盖了数据标准化、归一化、特征编码（One-Hot Encoding, Target Encoding, 特征哈希）的场景选择与实践细节。 第二章：高效数据结构与分布式计算基础 本章侧重于支撑大规模数据处理的底层计算框架。我们不再将重点放在传统的关系型数据库操作，而是转向内存计算和分布式文件系统。详细介绍了Apache Hadoop生态系统的核心组件——HDFS（分布式文件系统）的架构原理、数据块管理与容错机制。随后，深入讲解了MapReduce编程模型，并通过实际案例展示如何用其解决大规模数据聚合与排序问题。更重要的是，本书着重介绍了下一代内存计算引擎Apache Spark。我们详述了Spark的RDD（弹性分布式数据集）抽象、Spark SQL的Catalyst优化器原理，以及DataFrames和Datasets的使用范式。对于流式数据处理，本章引入了Spark Streaming和更先进的Structured Streaming的概念，展示如何构建低延迟的实时数据管道。 第二部分：机器学习与深度学习的核心算法 本部分是本书的理论核心，聚焦于驱动现代智能系统的核心算法，从经典的统计学习模型到复杂的神经网络架构。 第三章：经典机器学习模型：理论与鲁棒性 本章系统回顾了监督学习和无监督学习的基础模型。在回归分析中，我们不仅讨论了线性回归的正则化形式（Lasso, Ridge, Elastic Net），还引入了支持向量机（SVM）在高维特征空间中的应用，重点解释了核函数（Kernel Trick）的几何意义。对于分类问题，逻辑回归的概率解释被深化，并详细比较了决策树（CART, ID3）的构建过程，以及集成学习方法——Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的内在机制和性能提升的数学原理。无监督学习方面，我们重点分析了K-Means、DBSCAN等聚类算法的收敛性与参数敏感性，以及主成分分析（PCA）在降维过程中的信息损失度量。 第四章：深度学习：从基础网络到序列模型 本书用大量篇幅阐述了深度学习的架构演进。首先，从多层感知机（MLP）的激活函数选择（ReLU, Leaky ReLU, GELU）和反向传播算法的精确计算入手。随后，重点剖析了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的统治地位，包括LeNet、AlexNet到残差网络（ResNet）和Inception模块的设计思想。对于序列数据，循环神经网络（RNN）的梯度消失/爆炸问题被清晰阐述，进而全面介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制。 第五章：注意力机制与Transformer架构 本章是当前自然语言处理（NLP）和许多序列任务的基石。我们详细解析了“注意力机制”（Attention Mechanism）的数学推导，特别是自注意力（Self-Attention）如何克服传统RNN的顺序依赖。随后，全面深入地介绍Google提出的Transformer模型，其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）的作用。本章还涵盖了基于Transformer的预训练语言模型（如BERT、GPT系列的早期思想）是如何通过掩码语言模型或下一句预测任务实现上下文理解的。 第三部分：数据分析的应用场景与前沿技术 本部分将理论模型应用于实际业务场景，并探讨数据科学领域的最新热点。 第六章：时序数据分析与预测建模 本章专注于时间序列数据的特殊处理。讲解了时间序列的平稳性检验（ADF检验），以及差分、季节性分解等预处理步骤。深入探讨了经典的自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展ARIMA、SARIMA的构建逻辑。更侧重于现代方法，如基于向量自回归（VAR）模型的多变量时序分析，以及利用深度学习（如LSTM）对复杂非线性时间序列进行高精度预测的案例研究。 第七章：文本挖掘与信息抽取 文本分析部分，首先介绍了文本的向量化表示，包括词袋模型（BoW）的局限性，以及TF-IDF的权衡。随后，重点介绍了词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec（Skip-Gram与CBOW）和GloVe的训练机制，它们如何捕捉语义关系。本章还涵盖了主题模型（如LDA）的应用，以及利用序列模型进行命名实体识别（NER）、情感分析和文本摘要的基础方法。 第八章：模型的可解释性、公平性与伦理（XAI与Fairness） 随着模型复杂度的增加，理解模型的决策过程变得至关重要。本章详细介绍了模型可解释性（XAI）的框架。我们讲解了全局解释方法（如Permutation Importance）和局部解释方法，包括LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive explanations）的理论基础及其在复杂黑箱模型中的应用。此外，本书还探讨了数据科学在应用中可能产生的偏见问题，包括测量偏见、算法偏见，并介绍了评估和减轻模型不公平性的技术手段（如对等机会、差异隐私）。 第九章：数据流处理与实时决策系统 聚焦于“实时”这一关键维度。本章对比了批处理（Batch Processing）与流处理（Stream Processing）的适用场景。详细介绍了Apache Kafka作为高性能分布式消息队列的设计理念和分区机制。随后，深入探讨了流处理框架（如Apache Flink）的核心概念，如事件时间语义、水印（Watermarking）机制，以及如何构建低延迟、高吞吐量的状态化流处理应用，例如实时推荐系统或欺诈检测。 总结 《数据科学与人工智能前沿》不仅是算法的堆砌，更是一套完整的数据思维训练手册。它强调理论的深度理解、主流工具的熟练掌握，以及在实际工程中解决复杂问题的能力。本书适合具有一定编程基础，希望系统性深入研究现代数据分析与人工智能技术的工程师、研究人员及高年级学生。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从教学法的角度来看，这本书的结构组织堪称教科书级别的典范。每一个章节的开始，都会有一个简短的“学习目标”概述，明确告知读者本章将要解决的核心问题和期望达成的技能点，这为阅读提供了清晰的路线图。随后的内容讲解，总是以理论铺垫为基础，紧接着就是大量精心设计的“实践演练”环节。这些演练题的设计梯度非常合理，从基础的CRUD操作开始，逐步过渡到复杂的存储过程编写和性能调优脚本的编写。最让我赞赏的是，书后附带的资源链接和配套的代码库维护得非常及时和规范，代码注释详尽，可以直接运行调试，这极大地节省了读者自行搭建环境和调试错误的成本，使得学习过程流畅且富有成就感，真正做到了理论与实践的无缝衔接。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很有意思，封面采用了深沉的蓝色调，搭配着抽象的几何图形，给人一种既专业又带点神秘感的初印象。拿到手里，能感觉到纸张的质感相当不错，厚实且微微带有纹理，翻阅起来手感很舒适，这对于一本技术类的书籍来说，简直是加分项。内页的排版布局也做得十分考究，字体大小适中，行间距留白恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。我特别欣赏它在图表和代码示例方面的处理，那些复杂的逻辑流程图和关键代码块都被清晰地框选出来，使用了不同于正文的背景色或字体粗细，使得重点一目了然，极大地降低了初学者理解抽象概念时的门槛。整体来看，这本书在视觉呈现和物理触感上都达到了很高的水准，让人愿意捧着它去细细品味。光是这种对细节的打磨，就体现出出版方在书籍制作上的匠心独运，远超一般教科书的粗糙制作水准。

评分☆☆☆☆☆

这本书在深入探讨底层原理时展现出的深度，让我这个自认为对相关领域有所涉猎的人都感到震撼。它并非停留在介绍API调用和基本操作的表面，而是真正钻进了那些常常被忽视的性能瓶颈和并发控制的微妙之处。比如，关于事务隔离级别的那部分内容，作者不仅清晰地解释了SQL标准中定义的各个级别，更引入了几个经典的并发场景模拟，通过对这些模拟结果的剖析，让读者真切地体会到“脏读”、“不可重复读”这些概念在实际运行中是如何发生的。更有价值的是，书中还穿插了一些业界顶尖公司的实际案例分析，揭示了他们在面对海量并发写入时采取的创新性解决方案，这些内容往往是标准教材里找不到的“内幕消息”，极大地拓宽了我的视野，让我对如何构建高可用、高性能的系统有了更具操作性的理解。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间，沉浸在这本关于数据处理哲学的书里，最大的感受就是作者的叙事方式极其富有感染力，完全没有一般技术书籍那种干巴巴的说教腔调。他似乎并不急于抛出那些拗口的理论名词，而是从历史的演进和实际应用的痛点入手，像一位经验丰富的老船长在领航，循序渐进地揭示数据结构背后的“为什么”。特别是关于数据冗余和一致性维护那几个章节，作者采用了类比的方式，比如用“古老图书馆的图书编目难题”来解释范式化的必要性，这种将复杂抽象概念具象化的能力，简直让人拍案叫绝。我发现自己读起来，不是在“啃”书，而是在进行一场智力上的对话。他对于不同技术流派之间的辩证分析也相当到位，没有偏袒任何一方，而是客观地展示了每种选择背下的取舍和代价，这种平衡的视角非常宝贵，让人能够形成自己独立的批判性思维，而非盲目地接受既定事实。

评分☆☆☆☆☆

说实话，阅读过程中我时不时会停下来，思考作者抛出的那些关于“未来数据形态”的畅想。这本书的后记部分，可以说是全书的点睛之笔，它没有沉溺于对当前技术的赞美，反而以一种近乎哲学家的口吻，探讨了随着物联网、边缘计算的兴起，传统集中式数据管理模式将如何被重塑。作者大胆预测了去中心化账本技术和图数据库在未来商业场景中的融合趋势，并提出了几个极具前瞻性的研究方向。这种超越当下技术栈、引导读者进行高阶思考的引导，使得这本书的价值远超一本普通的工具书，它更像是一份通往未来数据科学领域的“邀请函”。读完之后，我感觉自己不仅仅掌握了一套技术，更是获得了一种看待数据世界变化趋势的全新视角，这才是真正有价值的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆