主流计算机硬件技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版

作者:

出品人:

页数:629

译者:

出版时间:2001-1

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787030076526

丛书系列:

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• 计算机硬件
• 计算机硬件
• 硬件技术
• 计算机组成原理
• 数字电路
• 嵌入式系统
• 微处理器
• 存储器
• I/O接口
• 主板
• 散热技术

《现代数据科学导论：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学学习体验。我们将从数据科学的核心概念入手，逐步引导您掌握从数据收集、清洗、处理到分析、建模及可视化的全过程。本书不仅仅关注理论知识的传授，更注重实际操作能力的培养，帮助您将所学知识应用于解决真实世界的问题。 第一部分：数据科学基础 第一章：数据科学概览 什么是数据科学？它为何重要？ 数据科学在各行业的应用案例：金融、医疗、电商、社交媒体等。 数据科学家的角色与技能要求。 数据科学的工作流程：CRISP-DM等方法论介绍。 学习本书的准备工作：推荐的编程语言（Python/R）和相关工具。 第二章：编程语言与开发环境 Python入门：数据类型、运算符、控制流、函数。 Python核心库介绍：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）。 Jupyter Notebook/Lab的使用：交互式编程与代码分享。 R语言入门（可选）：基础语法、数据结构。 版本控制工具Git与GitHub的使用：代码管理与协作。 第三章：数据收集与获取 数据来源的多样性：数据库、API、网页抓取、传感器数据等。 SQL基础：数据库查询语言（SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, JOIN）。 API接口的使用：RESTful API简介，使用Python库（如`requests`）获取数据。 网页抓取基础：HTML、CSS简介，使用BeautifulSoup、Scrapy等库进行数据爬取。 数据格式：CSV, JSON, XML等，读写与转换。 第二部分：数据探索与预处理 第四章：数据清洗与转换 识别与处理缺失值：删除、插补（均值、中位数、众数、模型预测）。 处理异常值：检测（箱线图、Z-score、IQR）与处理。 数据类型转换：字符串、数值、日期时间等的相互转换。 数据标准化与归一化：Min-Max Scaling, Standardization。 特征工程基础：创建新特征、特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 第五章：探索性数据分析 (EDA) 描述性统计：均值、中位数、方差、标准差、分位数等。 数据可视化基础： Matplotlib与Seaborn库的使用。 常用图表类型：直方图、散点图、折线图、箱线图、条形图。 探索变量之间的关系：相关性分析（Pearson, Spearman）。 理解数据分布与模式。 发现数据中的洞察与假设。 第六章：数据分组与聚合 Pandas的`groupby()`操作：分组、聚合、过滤、转换。 多层索引（MultiIndex）的处理。 数据透视表（Pivot Table）和交叉表（Cross Tabulation）的应用。 第三部分：数据建模与评估 第七章：机器学习基础 监督学习、无监督学习、强化学习的概念。 模型评估的基本指标：准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC。 过拟合与欠拟合：概念与解决方法（正则化、交叉验证）。 交叉验证技术：K-Fold Cross-Validation。 第八章：监督学习算法 回归模型： 线性回归：原理、假设、模型训练与预测。 多项式回归。 决策树回归。 随机森林回归。 支持向量回归 (SVR)。 分类模型： 逻辑回归。 K近邻 (KNN)。 支持向量机 (SVM)。 决策树分类。 随机森林分类。 朴素贝叶斯。 第九章：无监督学习算法 聚类算法： K-Means聚类：原理、选择K值、优缺点。 层次聚类。 DBSCAN。 降维算法： 主成分分析 (PCA)：原理、应用。 t-SNE。 第十章：模型评估与优化 模型选择与调优：网格搜索 (Grid Search)、随机搜索 (Random Search)。 特征选择技术：过滤法、包装法、嵌入法。 模型性能的深入分析。 集成学习基础：Bagging, Boosting (AdaBoost, Gradient Boosting)。 第四部分：高级主题与应用 第十一章：时间序列分析 时间序列数据的特点与预处理。 平稳性检验与差分。 ARIMA模型。 指数平滑法。 时间序列的分解。 第十二章：自然语言处理 (NLP) 基础 文本数据的预处理：分词、去除停用词、词干提取/词形还原。 文本表示：词袋模型 (Bag-of-Words)、TF-IDF。 情感分析入门。 主题模型 (LDA)。 第十三章：数据可视化进阶 交互式可视化：Plotly, Bokeh。 地理空间数据可视化。 创建具有叙事性的数据故事。 第十四章：模型部署与监控 将模型集成到应用程序中。 API服务化（如Flask, FastAPI）。 模型性能的持续监控与更新。 第十五章：案例研究与项目实践 通过实际数据集（如 Kaggle 上的公开数据集）进行端到端项目演练。 涵盖数据分析、建模、评估和结果解读的完整流程。 鼓励读者提出自己的项目构想并进行实践。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论与实践相结合，旨在培养读者独立解决实际数据问题的能力。无论您是计算机科学、统计学、数学、工程或其他相关领域的学生，还是希望转型数据科学行业的专业人士，本书都将是您踏入数据科学世界的理想起点。

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《主流计算机硬件技术》在对显示器和输入设备的讲解上，也显得十分到位。我之前只知道分辨率和刷新率，但这本书详细解释了IPS、VA、TN等不同面板技术的优劣，以及它们在色彩准确度、响应速度和可视角度上的差异。书中对HDR技术和色域覆盖率的讨论，让我对如何选择一款能够提供更逼真视觉体验的显示器有了更深入的了解。此外，书中对键盘轴体（如机械轴、薄膜轴）和鼠标传感器技术的讲解，也让我对这些我们日常接触最多的输入设备，有了更科学的认识。我明白了为什么不同轴体的键盘手感差异如此之大，以及高DPI的鼠标在精细操作上有什么优势。这本书让我意识到，即使是“外设”，其背后也蕴含着丰富的技术细节，并且对整体的使用体验有着至关重要的影响。

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《主流计算机硬件技术》在对“性能调优”的实践性指导上，可以说做得非常出色。书中不仅介绍了CPU的超频、内存的时序调整等“硬核”技术，还分享了如何通过调整操作系统设置、优化驱动程序来进一步挖掘硬件潜力。我尤其喜欢书中关于功耗与性能平衡的讨论，它让我明白，并非一味追求最高性能，而是要根据自己的实际需求，找到最适合自己的性能“甜蜜点”。书中对监控软件的使用和性能瓶颈的识别，也让我能够更准确地判断是哪个硬件拖慢了我的电脑速度。读完这部分，我感觉自己不再是那个只会“傻瓜式”使用电脑的用户，而是能够更主动地去了解和优化我的硬件，让我的电脑更好地服务于我。

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这本书在网络硬件的讲解上也让我大开眼界。虽然它主要 fokus 在计算机内部硬件，但对网络接口（如千兆网卡、万兆网卡）以及Wi-Fi标准（如Wi-Fi 6、Wi-Fi 6E）的介绍，让我认识到，即使是再强大的电脑，也离不开稳定高效的网络连接。书中对网卡性能指标的解读，比如吞吐量和延迟，让我明白了为什么在玩在线游戏或进行大规模文件传输时，网络硬件的重要性。此外，书中对USB接口技术（如USB 3.2 Gen 1, Gen 2, Gen 2x2）的讲解，也让我对不同USB设备的数据传输速度有了更清晰的认识，并能根据实际需求选择最合适的接口。这些看似“边缘”的硬件知识，在这本书的系统性讲解下，变得井井有条，也让我对整个计算生态系统有了更全面的理解。

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《主流计算机硬件技术》这本书在主板技术的讲解上，给了我很大的启发。我之前只知道主板上有各种接口，但这本书详细介绍了芯片组的作用，以及它如何连接CPU、内存、显卡等各种组件，从而影响整个系统的性能和扩展性。书中对不同平台（Intel Z系列、AMD X系列）的分析，让我对它们在超频、多卡互联等方面的优劣有了更清晰的认识。让我尤其感兴趣的是关于VRM（电压调节模块）的讨论，原来主板上的供电设计对于CPU的稳定性至关重要，这也能解释为什么一些主板在超频时会表现得更加出色。书中还提到了M.2插槽和PCIe通道的分配，这对于我理解显卡和SSD的带宽以及它们之间的相互影响，提供了非常有价值的信息。读完这部分，我再看主板参数时，不再感到迷茫，而是能够从中解读出很多关于性能和稳定性的关键信息。这本书让我明白，主板虽然是“幕后英雄”，但它的重要性绝对不容忽视。

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对于电源部分，《主流计算机硬件技术》这本书的讲解非常实用。我一直以为只要瓦数够用就行，但这本书让我认识到，电源的效率等级（如80 Plus认证）以及它内部的用料和设计，对整个电脑的稳定性、功耗以及噪音都有着直接的影响。书中对不同功率等级电源的适用场景分析，以及如何根据CPU和显卡的功耗来选择合适的电源，都给我提供了非常具体的指导。我尤其关注了书中关于电源接口和线材的介绍，比如ATX 24pin、EPS 8pin，以及PCIe供电线，这些细节让我对未来组装电脑时的布线和供电连接有了更直观的理解。此外，书中还谈到了电源的保护机制，例如过载保护、短路保护等，这让我对电脑硬件的安全有了更深的保障感。这本书让我明白，电源的选择绝不仅仅是数字上的匹配，更关乎整个系统的“生命线”。

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读完《主流计算机硬件技术》这本书，我真是获益匪浅。一直以来，我总觉得计算机硬件是个神秘而又复杂的领域，充斥着各种我听不懂的缩写和参数。但这本书就像一把钥匙，为我打开了通往这个世界的大门。作者深入浅出地讲解了CPU的工作原理，从流水线到缓存，再到指令集，每一个概念都讲得清清楚楚，甚至让我能够理解为什么有些CPU在某些任务上表现得如此出色。我尤其喜欢书中关于内存的章节，它不仅介绍了DDR4和DDR5的区别，还讲解了内存延迟对游戏和生产力的影响，这让我对日后升级内存有了更清晰的方向。此外，书中对显卡架构的剖析也让我大开眼界，我终于明白了光线追踪和DLSS技术是如何工作的，以及它们对游戏画质的巨大提升。读完这本书，我对如何组装一台满足自己需求的电脑有了前所未有的信心，也对未来硬件技术的发展充满了期待。这本书绝对是计算机硬件爱好者不可多得的入门读物，也适合那些想深入了解自己电脑工作原理的普通用户。它没有空洞的理论，而是结合了大量的实际应用场景，让枯燥的技术知识变得生动有趣。

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这本书在对“未来趋势”的展望上也留下了深刻的印象。虽然它主要聚焦于当前主流技术，但作者并没有回避对新兴技术发展的探讨。比如，书中对ARM架构在PC领域的潜力、新一代显示技术的演进，以及更智能化的硬件交互方式的猜想，都让我对计算机硬件的未来充满了好奇。它让我认识到，硬件技术的发展是一个永无止境的循环，今天的“主流”可能很快就会成为历史，而新的、更强大的技术正在不断涌现。这种前瞻性的视角，让这本书不仅仅是一本“技术手册”，更是一本激发思考、拓展视野的“启示录”。它让我明白，作为一名科技爱好者，保持学习的热情和对新技术的敏锐度是多么重要。

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这本书最让我印象深刻的是它对于存储技术的讲解。我之前一直以为硬盘只有固态和机械之分，但《主流计算机硬件技术》这本书详细阐述了NVMe SSD的兴起，以及它与SATA SSD在读写速度上的巨大差异，甚至还探讨了PCIe Gen4和Gen5接口对SSD性能的进一步提升。这让我意识到，即使是存储，也有如此多的技术细节值得深入研究。书中对于RAID技术的介绍也让我对数据冗余和性能提升有了更深的认识，虽然我目前还没有组建RAID的需求，但了解这些技术原理，为将来可能遇到的情况做好了准备。另外，书中对固态硬盘寿命的讨论也让我对SSD的日常使用有了更科学的认识，不再盲目担心它的“寿命问题”。更令我惊喜的是，书中还触及了云存储和分布式存储的概念，虽然篇幅不长，但足以让我窥见未来数据存储的发展趋势。总而言之，这本书在存储领域展现出的深度和广度，远远超出了我的预期，它不仅仅是关于“能存多少东西”，更是关于“如何高效、安全地存取数据”。

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书中对于“平台兼容性”的讲解，是我在阅读过程中非常看重的一点。作者没有仅仅孤立地介绍各种硬件，而是花费了大量的篇幅来阐述不同代际的CPU、主板、内存之间的兼容性问题。这对于像我这样，可能需要升级部分硬件而不是整机更换的用户来说，简直是福音。我明白了为什么某些内存条无法被老主板识别，或者为什么最新的显卡需要特定的主板插槽才能发挥全部性能。书中对BIOS和UEFI的介绍，也让我对开机自检和系统引导有了更清晰的认识，并且能够理解为什么在更新BIOS后，可能会解决一些兼容性问题。这种“系统性”的思考方式，使得这本书不仅仅是一本硬件指南，更是一本帮助用户构建稳定、高效、可扩展计算平台的“思维导图”。

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《主流计算机硬件技术》在机箱和散热方面的知识，也给我带来了很多新的认识。我之前一直觉得机箱只是个“箱子”，但这本书详细介绍了不同尺寸的机箱（如ATX、Micro-ATX）在扩展性和兼容性上的差异，以及它们的风道设计对散热效率的影响。书中对各种散热器（风冷、水冷）的原理和性能比较，让我对如何选择最适合自己CPU的散热方案有了清晰的认识。我特别喜欢书中关于风扇转速、风压和风量的讲解，以及如何通过调整风扇配置来优化机箱内部的空气流动，从而达到最佳的散热效果。此外，书中对静音机箱和防尘网的讨论，也让我认识到，在追求性能的同时，兼顾使用体验也是非常重要的。读完这部分，我才真正理解了“高效散热”不仅仅是让温度降下来，更是为了让整个系统在高负载下依然能够稳定运行，并且不至于发出恼人的噪音。

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