用FrontPage2002开发动态网站 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:杨威

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:36.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115094797

丛书系列:

图书标签:

• FrontPage
• 动态网站
• 网页设计
• 网站开发
• Web开发
• HTML
• ASP
• FrontPage2002
• 教程
• 入门

好的，以下是一本名为《用FrontPage2002开发动态网站》的图书的详细简介，内容将聚焦于不包含该书具体内容的广泛领域，旨在描绘一个与该特定主题相去甚远的软件开发或技术学习的场景。 --- 《尖端Python数据科学实战：从Pandas到深度学习部署》 图书简介 在数据爆炸的时代，掌握高效、前沿的数据处理和模型部署技术已成为IT专业人士的核心竞争力。本书《尖端Python数据科学实战：从Pandas到深度学习部署》并非一本关于网页设计软件或传统网站构建工具的指南，而是一部深度聚焦于现代数据科学工作流的实战手册。它旨在为具备一定Python基础，渴望将数据分析能力提升至工业级部署水平的读者提供一条清晰、可操作的路径。 本书完全脱离了微软FrontPage 2002所代表的静态或早期动态网页编辑环境，转而深入探索Python生态系统中，用于处理海量数据、构建复杂预测模型以及将这些模型投入生产环境（MLOps）的尖端工具集。 第一部分：数据清洗与高效处理的艺术（告别简单表格编辑） 本部分内容完全围绕Python强大的数据处理库展开，与任何基于GUI的网页内容编辑工具的操作逻辑截然不同。 章节聚焦： 1. Pandas 进阶性能优化： 探讨如何利用NumPy底层机制和Pandas的向量化操作，处理PB级数据集的内存效率问题。内容包括`Dask`在分布式计算中的集成，以及使用`Polars`作为替代方案以实现极致的查询速度。 2. 数据管道的构建与验证： 详细介绍如何使用`Great Expectations`等工具对数据质量进行自动化断言和文档化。这涉及构建健壮的数据验证流程，而非简单地在所见即所得的编辑器中手动修改文本或图像属性。 3. 时间序列的复杂建模： 深入研究`Prophet`、`statsmodels`以及更现代的基于深度学习的时间序列预测模型（如N-BEATS）。重点在于特征工程对时间维度的深度挖掘，如周期性、趋势分解和外部回归因子（Exogenous Variables）的引入。 第二部分：机器学习与深度学习的核心算法实现 本书的核心价值在于其对前沿机器学习算法的实现和调优的详尽讲解，这远超任何早期的网站开发工具所能提供的范畴。 章节聚焦： 1. 梯度提升机器（GBM）的精妙调参： 深入剖析`XGBoost`、`LightGBM`和`CatBoost`的工作原理，特别是它们对异构特征的处理机制。内容包括定制化损失函数的设计，以及如何通过分布式计算框架（如Dask-ML）扩展训练规模。 2. 卷积神经网络（CNN）与自然语言处理（NLP）： 针对计算机视觉和文本分析，本书详细介绍了使用`PyTorch`和`TensorFlow 2.x`构建自定义层、实现迁移学习（Transfer Learning）的实践。包括使用`Hugging Face Transformers`库加载和微调预训练大型语言模型（LLMs）的实战案例。 3. 模型可解释性（XAI）： 学习如何使用`SHAP`和`LIME`等工具来解释“黑箱”模型的决策过程，确保模型输出的公平性和透明度，这是现代监管要求下的关键技术，与静态网页的制作流程毫无关联。 第三部分：从Notebook到生产环境的部署（MLOps实践） 本部分是本书的升华之处，它讲述了如何将本地训练好的模型转化为可以被成千上万用户实时调用的服务，这涉及现代软件工程的多个复杂环节。 章节聚焦： 1. 模型序列化与版本控制： 使用`MLflow`或`DVC (Data Version Control)`对实验、数据和模型产物进行标准化管理，确保可复现性。这是一种项目级的资产管理，而非文件级的保存操作。 2. 容器化部署（Docker与Kubernetes）： 详细指导如何使用`Docker`为Python模型创建轻量级、隔离的运行环境，并利用`Kubernetes`进行高可用性和自动伸缩的集群管理。内容包括编写优化的`Dockerfile`以减小镜像体积。 3. 实时推理服务构建： 利用`FastAPI`或`Triton Inference Server`构建高性能的RESTful API端点，用于模型的实时预测服务。讲解如何处理并发请求、负载均衡以及端到端的监控指标（如延迟和吞吐量）。 4. 云平台集成实践： 简要介绍将数据管道和模型部署到主流云服务商（如AWS SageMaker或Google AI Platform）的最佳实践，侧重于基础设施即代码（IaC）的概念应用。 本书面向的读者群体是希望从“数据分析师”转型为“全栈数据科学家”或“机器学习工程师”的专业人士。它要求读者熟悉Python编程、线性代数基础，并对数据驱动的决策流程有深刻理解。全书的关注点在于算法效率、大规模数据处理、模型鲁棒性以及生产级系统的可靠性，与任何关于使用特定桌面应用程序进行页面布局或早期客户端脚本开发的知识体系完全无关。本书提供的知识体系是面向未来十年数据技术发展的核心技能。

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