会计电算化基础(计算机技术专业) 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:黄衍强

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2000-7-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505358621

丛书系列:

图书标签:

• 会计电算化
• 会计基础
• 计算机技术
• 财务软件
• 电算化会计
• 实务
• 基础教程
• 高等教育
• 专业课
• 会计信息化

现代数据科学与机器学习实战指南 聚焦前沿技术，构建实用智能系统 --- 导论：数据驱动时代的变革力量 (约 200 字) 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资产。本书《现代数据科学与机器学习实战指南》并非侧重于传统的财务或会计流程自动化，而是旨在为读者提供一个全面、深入、且高度实践性的框架，用以掌握从海量异构数据中提取洞察、构建预测模型以及部署智能决策系统的全过程。我们完全避开了传统企业资源规划（ERP）或专业财务软件操作的范畴，将焦点完全置于数据科学的方法论、算法的精妙设计以及工程化部署的挑战上。本书假设读者已经具备一定的编程基础，但将从零开始引导他们理解现代数据科学的生态系统，并强调批判性思维在数据分析中的重要性。 第一部分：数据科学基础与环境搭建 (约 350 字) 本部分是构建坚实数据科学基础的基石，与任何特定行业的应用（如会计）均无关联。 1. 数据科学的生态系统与思维模式： 我们首先界定了数据科学、人工智能（AI）和机器学习（ML）的边界与交叉点。强调了迭代式开发（Iterative Development）和A/B 测试思维在解决复杂商业问题中的关键作用。内容涵盖了数据科学家的角色、项目生命周期（从问题定义到模型部署），并探讨了数据伦理与可解释性（Explainability）的早期考量。 2. 编程基石：Python的深入应用： 本书选择Python作为核心工具。我们不会教授基础语法，而是深入探讨数据科学领域至关重要的库。NumPy 的向量化操作和高性能计算原理将被详细讲解；Pandas 的高级数据结构（如MultiIndex, Categorical Data Type）及其在处理大规模非结构化或半结构化数据时的效率优化技巧将是重点。此外，我们将探讨Jupyter Notebooks/Lab的高效使用方法，以及版本控制工具Git在协作项目中的应用。 3. 统计学与概率论的重温与应用： 机器学习本质上是统计推断的延伸。本章将回顾贝叶斯定理、假设检验（Type I/II 错误）、中心极限定理等，并立即将其与模型评估指标（如P值、置信区间）联系起来。我们将聚焦于实验设计和抽样偏差的识别，这些都是确保模型泛化能力的关键步骤，与数据录入或凭证处理无关。 第二部分：核心机器学习算法与模型构建 (约 450 字) 本部分是全书的核心，集中于机器学习算法的原理、实现及性能调优。 1. 监督学习的深入探索： 我们将详细剖析线性回归的局限性，并转向非线性模型。重点讲解决策树的构建过程（ID3, C4.5, CART），以及如何通过集成学习（Ensemble Methods）如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）来克服单棵树的过拟合问题。我们将对比XGBoost、LightGBM在速度和精度上的差异，并演示其在处理高维稀疏特征集时的优势。 2. 非监督学习与降维技术： 面对无标签数据，本部分介绍K-Means、DBSCAN等聚类算法的原理和适用场景，并探讨主成分分析（PCA）和t-SNE在特征空间可视化与降维中的实际应用，目标是发现数据中潜在的结构和模式，而非进行任何形式的分类或回归预测。 3. 模型评估、选择与正则化： 模型的“好坏”取决于恰当的评估体系。我们将深入讲解交叉验证（Cross-Validation）的复杂策略（如Stratified K-Fold），以及针对不平衡数据集的评估指标（如PR曲线、F1-Score、ROC-AUC）。正则化技术（L1/Lasso和L2/Ridge）将被解释为控制模型复杂度、防止过拟合的有效手段，而不是仅仅作为一种参数调整步骤。 第三部分：深度学习与复杂数据处理 (约 300 字) 随着计算能力的提升，深度学习已成为解决复杂感知问题的标准范式。本部分完全脱离传统计算领域。 1. 神经网络基础架构： 详细介绍前馈网络（FNN）的反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，并探讨激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对训练动态的影响。我们还将涵盖优化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作机制及其收敛速度的权衡。 2. 卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用： 介绍卷积层、池化层的工作原理，以及如何构建和微调预训练模型（如ResNet, VGG）用于图像识别任务。这里的重点是特征提取的层次化表示，与任何文档或表格处理无关。 3. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 探讨处理时间序列或文本序列数据的挑战。重点阐述LSTM（长短期记忆网络）和GRU如何解决传统RNN中的梯度消失问题，并展示它们在复杂序列预测中的强大能力。 第四部分：模型部署、可扩展性与 MLOps 实践 (约 200 字) 一个优秀的模型必须能够投入生产环境并稳定运行。本部分聚焦于工程实践。 1. 模型序列化与容器化： 讲解如何使用Pickle/Joblib保存训练好的模型权重，并引入Docker技术，将模型及其所有依赖环境打包成可移植的容器。这确保了模型在任何环境中都能以相同的方式运行，避免了“我的机器上可以运行”的问题。 2. 走向生产：API 构建与服务化： 使用Flask或FastAPI框架，演示如何为训练好的模型构建RESTful API 接口，使其能够接收实时数据请求并返回预测结果。 3. 监控与再训练策略： 介绍模型性能监控的关键指标（如预测漂移、数据漂移）。最后，我们将设计一个基础的MLOps（机器学习运维）流程，确保模型在生产环境中长期保持有效性，并在性能衰退时触发自动化的再训练机制。 --- 总结： 本书旨在培养读者成为能够独立设计、实现、验证和部署尖端智能系统的专业人士。全书内容专注于算法的严谨性、工程的健壮性以及数据驱动的决策科学，与任何特定的行业应用流程或软件操作指南（如会计凭证处理、科目表设置等）完全无关。读者将获得的是一套跨越行业界限的、面向未来的数据处理和智能构建能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计在众多教材中算是中规中矩，字体大小适中，图文比例也比较平衡，便于长时间阅读和查阅。我个人对教材的实用性要求很高，希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能提供大量贴近实际工作场景的案例分析，尤其是那些涉及跨部门协作和系统集成的复杂案例。我本着这个期待，去寻找那些能展示如何将一个新会计准则的变动，通过修改现有ERP模块的代码来实现无缝切换的实战演练。我希望看到的是，在某个章节，作者能详细拆解一个典型的业务流程，比如“采购到付款”的全过程，并以流程图的形式，清晰地标明在不同系统（如WMS、MRP、财务模块）之间，数据是如何以何种格式、通过什么接口（API调用还是数据库直连）进行同步和验证的。但遗憾的是，大部分案例都显得过于理想化和简化，它们展示了“结果”，但很少深入剖析实现这些结果背后的“技术挑战”和“解决方案选型”。这使得这本书更像是一本理论学习的辅助读物，而非一本解决实际系统实施问题的工具书，对于渴望从实践中获取真知的读者来说，深度是不够的。

评分☆☆☆☆☆

这次购买这本书纯属偶然，是冲着它标题里那个“计算机技术专业”的标签去的，当时我的想法是，既然是面向技术人才的会计入门读物，它应该会以一种自底向上的方式来讲解财务概念，即先从二进制数据存储、内存管理这些计算机底层原理切入，解释为什么会有复式记账这种逻辑结构，再逐步过渡到业务层面。我期待看到的是用算法思维去解构财务报表的编制过程，比如如何用动态规划优化成本核算，或者如何设计一个高效的哈希表来处理大量的交易记录。然而，读起来的体验却更像是传统会计教材的“技术美化版”，它将原本应该用代码逻辑去解释的概念，生硬地套上了一些技术术语，但并没有真正实现知识体系的深度融合。比如，讲到“月末结账”，它只是图文并茂地展示了软件界面上的几个点击步骤，却没有深入分析系统后台是如何通过批处理和事务管理来确保数据一致性和完整性的。这让我感觉，这本书更像是一个“会计知识的翻译官”，而不是一个“技术与会计的架构师”，对于希望借此提升系统设计能力的读者而言，略显遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格总体来说是平实而严谨的，非常适合初学者建立一个基础框架。然而，对于我们这种已经有一定计算机基础的人来说，阅读过程中总有一种“跨不过去”的鸿沟感——它太偏向于教我们“如何操作软件界面”，而对“软件背后的原理”着墨太少。我非常希望看到作者能利用其计算机专业的背景，去深入剖析那些被封装起来的操作背后的数据结构和算法逻辑。例如，在讲到“多栏式明细账的生成”时，我期待的不是软件界面的截图，而是讲解系统是如何通过高效的索引和预聚合（Pre-aggregation）技术，在毫秒级内完成对数百万条交易记录的动态查询和汇总的。这种对底层机制的探讨，才是区分普通用户和技术专家的关键所在。这本书的价值更像是提供了一套通用的操作手册，而缺少了那种能让技术读者深入理解“为什么这样设计”的、具有颠覆性的技术见解，读完后，技能树的升级感不是很明显。

评分☆☆☆☆☆

从内容覆盖的广度来看，这本书确实涵盖了电算化会计的诸多基础模块，从凭证录入到报表生成，脉络是清晰的。但作为一个计算机专业背景的学生，我关注的重点往往在于“效率”和“安全”这两个维度，这两点在信息技术领域是至关重要的。我期待书中能有专门的篇幅来讨论财务数据的安全性、备份策略以及如何构建入侵检测机制来保护敏感的财务信息，或者探讨如何利用云计算的弹性架构来应对企业季节性业务高峰期的巨大数据处理压力。我希望能看到关于数据加密标准（如AES-256在财务数据传输中的应用）的讨论，或者对比几种主流数据库在处理高并发交易时的性能差异。这本书似乎将安全和效率视为操作系统或软件厂商已经解决好的“默认设置”，没有将其提升到需要专业人员思考和设计的层面。这种对技术深度挖掘的缺失，使得这本书给我的感觉像是一个“功能清单的说明书”，而不是一本引导读者进行系统性、安全性和性能优化的“技术指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面选用的那种低饱和度的蓝色调，配上简洁的字体排版，透露出一种专业又不失稳重的气质。我拿到手时就感觉它不是那种浮于表面的教材，而是经过精心打磨的。不过，我得说，我对它内部内容的期待值，是基于我对这个专业领域整体认知的投射，希望能看到一些关于现代企业管理会计体系构建的深度探讨，特别是如何利用新兴技术，比如区块链或者更前沿的数据分析模型，来重塑传统的核算流程。我本以为，既然定位是“计算机技术专业”的配套用书，应该会更侧重于系统架构设计，比如如何设计一个高可靠、易扩展的财务数据中台，或者如何用UML图来描述复杂业务场景下的数据流转。遗憾的是，实际翻阅下来，感觉内容更多地停留在基础操作层面，像是对于现有主流软件界面的功能罗列和步骤指导，缺乏对底层逻辑和未来趋势的洞察。那种让人拍案叫绝的“技术如何赋能会计”的深度融合点，在书中并没有得到充分的展开，读完后，感觉收获的更多是“会用”，而非“会思考”。对于一个追求技术前沿的读者来说，这种“基础”略显保守，少了一些激发深入研究的火花。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆