具体描述
本书系统地介绍了城域网多业务传送理论和技术。对当前城域网多业务传送的各种主要技术，如多业务传送平台(MSTP)总体结构、封装协议(PPP/LAPS/GFP)、中间智能适配层(RPR/MSR/MPLS)、稀疏波分复用，以及城域网多业务传送网的建设、城域网多业务传送技术的发展趋势都给予了较全面的论述。本书的特点是围绕着第17研究组中国专家组在国际电信联盟历时7年的3次自主创新所提出并被批准的3项国际标准(ITU-T X.85/Y.1321、X.86/Y.1323和X.87/Y.1324)，展开城域网MSTP的基本理论和方法的叙述。既讨论了MSTP的SDH链路接入协议、通用成帧规程，也详细介绍了MSTP的其他新技术。本书的第1章简要介绍城域网多业务传送的基本特征和典型技术。第2章至第6章讨论当前正在使用的各种城域网技术-传输网上IP业务的运行、传输网上以太网业务的运行、弹性分组环技术、多业务环技术、城域网多业务传送平台。第7章介绍城域网建设新进展，并展望下一代的城域网技术。
本书内容新颖实用，观点实事求是，可供从事电信工作的专业技术人员和管理人员阅读，也可作为高等院校通信工程、电子信息工程、计算机网络等专业师生的参考书。
新视野：探索数据科学的奥秘与实践 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数据科学导论，重点关注现代数据分析、机器学习理论基础与前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从数据采集、预处理到复杂模型构建与评估的完整流程。我们不仅强调理论的精确性，更注重其实际操作层面的应用价值，旨在培养读者解决真实世界问题的能力。 第一部分：数据科学基础与数学基石 本部分奠定了数据科学的理论基础。首先，我们详细阐述了数据科学的定义、发展历程及其在不同行业中的角色定位。随后，重点回顾了必要的数学知识，包括线性代数在特征提取和降维中的作用，概率论在统计推断和模型假设中的地位，以及微积分在优化算法（如梯度下降）中的核心功能。我们摒弃了繁冗的纯理论推导，转而聚焦于这些数学工具如何直接服务于数据分析。例如，通过矩阵分解（如SVD）来理解主成分分析（PCA）的内在机制。 第二部分：数据采集、清洗与探索性分析 (EDA) 数据的质量决定了分析的上限。本部分详细讲解了数据获取的多种途径，包括API调用、网络爬虫（涉及法律和道德规范的讨论）以及数据库交互（SQL与NoSQL基础）。 数据预处理是至关重要的一环。我们将处理缺失值（插补技术对比）、异常值检测与处理（鲁棒统计方法的应用）、数据标准化与归一化进行深入剖析。特别地，针对非结构化数据（文本、图像）的预处理流程被单独开辟章节进行详细阐述。 探索性数据分析 (EDA) 部分，侧重于通过可视化和描述性统计量来理解数据的内在结构。我们详细介绍了多种图表类型（直方图、箱线图、散点图矩阵）的选择依据，并引入了Tukey’s Fences等稳健的异常值识别方法。重点强调如何通过EDA发现数据中的潜在偏差（Bias）和模式，为后续建模提供方向指导。 第三部分：经典与现代机器学习算法 本部分是本书的核心。我们系统地介绍了监督学习、无监督学习和强化学习的基础框架。 监督学习方面，从基础的线性回归与逻辑回归（深入探讨正则化L1/L2的机制）开始，过渡到决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）的集成学习框架。对于支持向量机（SVM），我们着重讲解了核方法的精妙之处。 无监督学习部分，侧重于聚类算法（K-Means、DBSCAN的适用场景分析）和降维技术。除了前述的PCA，t-SNE和UMAP在高维数据可视化方面的最新应用被详细介绍。 模型评估与选择：我们详细对比了准确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC等评估指标的适用场景，特别是在类别不平衡问题中的局限性与解决方案。交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的实施细节与偏差-方差权衡理论被深入讲解。 第四部分：深度学习：架构与实践 本书的后半部分聚焦于深度学习，从基础的神经网络结构开始。 基础网络：详细解析了前馈神经网络 (FNN) 的反向传播算法，并讨论了激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）。 卷积神经网络 (CNN)：针对图像处理任务，我们深入探讨了卷积层、池化层、以及现代架构如ResNet、Inception的创新点，并讨论了迁移学习在小型数据集上的应用策略。 循环神经网络 (RNN) 及其演进：重点分析了标准RNN在长期依赖问题上的不足，并详细介绍了LSTM和GRU的门控机制如何解决梯度消失问题。 第五部分：特定领域的高级应用与部署 本部分将理论知识与实际工程相结合。 自然语言处理 (NLP)：除了传统的词袋模型和TF-IDF，我们重点介绍了词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）以及Transformer架构（BERT, GPT系列模型）在理解上下文方面的革命性突破。 模型可解释性 (XAI)：在模型日益复杂的背景下，我们探讨了理解模型决策的重要性。内容涵盖LIME和SHAP值在局部和全局解释方面的应用，以及因果推断的初步概念。 模型部署与M LOps基础：最后，本书讨论了如何将训练好的模型投入生产环境，包括模型序列化（如使用Pickle或ONNX）、构建简单的RESTful API服务（如使用Flask或FastAPI），以及持续监控模型性能的基本流程。 适用对象 本书适合具有一定编程基础（如Python）的计算机科学、统计学、数学或工程专业学生，以及希望系统性提升数据分析和机器学习技能的行业从业人员。阅读本书前，建议具备基础的微积分和线性代数概念。 本书特色 1. 理论与实践的平衡：每一章都配有丰富的代码示例（使用Python及其主流库如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），确保读者能够同步验证理论概念。 2. 前沿性：内容紧跟领域最新进展，如Transformer架构、高效的梯度提升算法和模型解释技术。 3. 批判性思维训练：鼓励读者不仅要“会用”算法，更要理解其背后的假设、局限性以及在特定业务场景下的适用边界。
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