数据采集与处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:马明建

出品人:

页数:365

译者:

出版时间:2005-9

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787560519951

丛书系列:

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现代工程中的材料科学前沿：从微观结构到宏观性能 图书简介 本书深入探讨了现代工程领域中至关重要的材料科学基础及其在实际应用中的前沿发展。它并非聚焦于数据采集与处理技术本身，而是将其作为理解和优化材料性能的辅助工具，重点放在材料的本征属性、制备工艺、结构-性能关系以及面向特定工程挑战的材料设计。 第一部分：基础理论与微观结构解析 本部分旨在为读者构建扎实的材料科学知识体系，强调理解材料从原子尺度到宏观尺度的转变规律。 第一章：晶体结构与缺陷工程 详细阐述了金属、陶瓷和高分子材料的晶体学基础，包括布拉维点阵、密堆积、晶体缺陷（点缺陷、线缺陷、面缺陷）的形成机制及其对材料力学性能（如塑性、强度）的决定性影响。特别引入了位错运动理论，解释了金属的加工硬化现象。此外，探讨了非晶态材料（如玻璃和部分高分子）的短程有序结构特性。 第二章：热力学与相图解读 本章侧重于材料体系的相平衡和稳定态分析。系统梳理了相律、活度概念在多组分合金体系中的应用。重点剖析了二元及三元相图的构建与解析，例如铁碳相图的细致分析，以及其在钢铁热处理中的指导意义。引入了热力学驱动力对材料界面能和形貌演变的影响。 第三章：动力学过程与微观组织演化 探讨了材料内部结构随时间变化的动力学规律。内容涵盖扩散理论（Fick定律、Kirkendall效应）、成核与长大机制（包括经典成核理论和非经典成核机制）。深入分析了退火、析出、再结晶等热激活过程，以及这些过程如何通过控制微观组织来定制宏观材料性能。 第四章：电子结构与材料特性 从量子力学的角度解释了材料的电学、磁学和光学性质。阐述了能带理论在导体、半导体和绝缘体分类中的作用。重点讨论了半导体掺杂原理、磁性材料的畴壁运动以及光与物质的相互作用机制（如光吸收、光致发光），为功能材料的设计奠定理论基础。 第二部分：先进材料的制备与性能调控 本部分聚焦于现代工程中亟需的几类关键材料，及其突破传统性能限制的制备技术。 第五章：高性能金属合金设计与制造 本章专注于下一代航空航天和能源领域所需的先进金属材料。内容包括高熵合金（HEA）的设计理念、微观结构特点及其独特的结构稳定性。深入探讨了增材制造（3D打印）过程中的熔池动力学，以及激光选区熔化（SLM）对金属残余应力和晶粒取向的独特影响。还包括了超细晶粒/纳米晶金属的制备（如高能球磨、旋转锻造）及其超高强度的来源。 第六章：结构陶瓷与先进复合材料 系统介绍了几类高性能结构陶瓷（如氮化硅、碳化硅、氧化锆增韧氧化铝）的制备工艺（如固相烧结、反应烧结）和它们的脆性/韧性机制。重点阐述了纤维增强复合材料（FRC）的界面工程，包括如何通过界面改性来优化载荷传递效率，以及碳/碳（C/C）复合材料在极端温度下的应用挑战。 第七章：功能性聚合物与智能材料 本章探讨了具有特殊电、热、生物相容性或响应性的聚合物。内容涵盖了导电聚合物的掺杂与结构优化，压电聚合物的分子取向技术。详细介绍了几种形状记忆聚合物（SMP）的“学习”与“恢复”机制，以及如何通过交联密度和玻璃化转变温度的调控来实现可逆变形。 第八章：界面科学与薄膜技术 材料性能往往由界面决定。本章深入分析了异质材料界面（如晶界、颗粒间界面、涂层与基体界面）的热力学与反应动力学。介绍了物理气相沉积（PVD）和化学气相沉积（CVD）等薄膜制备技术，以及如何利用原子层沉积（ALD）实现亚纳米级的厚度控制，这对于制造高效催化剂和微电子器件至关重要。 第三部分：性能评估与前沿应用 本部分强调材料的服役行为预测和针对性应用。 第九章：力学行为的本构描述与断裂判据 本章提供了一套描述材料宏观力学响应的数学工具。涵盖了弹性、粘弹性、粘塑性本构模型的建立。重点分析了疲劳和蠕变——这两种是导致结构失效的主要机制。详细讨论了断裂韧性（$K_{IC}$）的测量方法，以及弹塑性断裂力学（EPFM）在裂纹扩展预测中的应用。 第十章：极端环境下的材料失效分析 关注材料在高温、高辐照、腐蚀等恶劣条件下的服役表现。探讨了高温氧化、热腐蚀的化学动力学。详细分析了辐照损伤机制，如空位簇的形成、位错环的产生，及其对堆芯结构材料的长期稳定性影响。此外，系统介绍了电化学腐蚀的机制和防护策略，如缓蚀剂和阴极保护。 第十一章：生物医学材料的植入与响应 本章聚焦于与生物系统接触的材料设计。讨论了生物相容性、生物活性和可降解性材料的设计原则。重点分析了蛋白质吸附与细胞黏附的界面现象，以及人工关节材料（如超高分子量聚乙烯、钴铬钼合金）的磨损机理和摩擦学行为。 第十二章：材料与可持续发展：循环经济视角 最后，本章将材料科学置于全球可持续发展的框架下进行审视。讨论了绿色合成技术（如水基合成、低温合成）对降低能耗的贡献。分析了关键稀有金属材料（如稀土、铂族金属）的回收与再利用技术，并探讨了如何通过材料设计来延长产品使用寿命，减少资源消耗。 本书力求通过严谨的理论推导、详实的实例分析和对最新研究进展的梳理，为材料工程师、物理学家和相关领域的研究人员提供一本全面且具有前瞻性的专业参考书。它强调的是材料自身的科学规律，而非数据处理的通用方法。

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这是一本让我受益匪浅的书，它为我打开了一个全新的视角来理解和应用数据。书中的“数据挖掘”部分给我留下了深刻的印象。它不仅仅是列举了各种挖掘算法，更重要的是，它深入浅出地解释了这些算法背后的思想和逻辑。例如，在讲解关联规则挖掘时，书中用经典的“啤酒与尿布”的例子，生动形象地说明了如何发现数据项之间的有趣关联。它还详细介绍了Apriori算法的原理，以及如何通过支持度、置信度等度量来评估规则的有效性。对于聚类分析，书中也清晰地阐述了K-Means算法的工作流程，并探讨了如何选择合适的K值以及如何处理聚类结果。让我印象深刻的是，书中还提及了一些更高级的数据挖掘技术，比如决策树和随机森林，并解释了它们如何用于分类和回归问题。通过这些章节的学习，我不仅掌握了常用的数据挖掘方法，更重要的是，我学会了如何从海量数据中提取有价值的信息，发现隐藏的规律，从而为决策提供更有力的支持。这本书真的让我体会到了数据驱动决策的强大力量。

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作为一名初学者，我一直对数据分析充满了向往，但又苦于缺乏系统性的指导。这本书的出现，恰似一盏明灯，为我照亮了前行的道路。它采用了循序渐进的学习方式，从最简单的概念开始，逐步引入更复杂的技术。我特别欣赏它在“数据可视化”章节的讲解。它详细介绍了不同类型图表的适用场景，比如散点图用来展示两个变量之间的关系，柱状图用来比较不同类别的数据，折线图用来展示趋势变化等等。更重要的是，它不仅仅是介绍图表，还会引导我思考“如何通过图表来讲述数据背后的故事”，如何让数据可视化真正地传达信息，而不是仅仅停留在美观的层面。书中提供的Python可视化库（如Matplotlib、Seaborn）的用法讲解非常详细，配合着大量的实例，让我能够快速地掌握绘制各种图表的技巧。我尝试着根据书中的方法，将我收集到的一些简单数据绘制成图表，效果非常好，不仅让我对数据有了更直观的认识，也锻炼了我用图表与他人沟通数据结果的能力。这本书的语言风格也非常友好，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是新手也能轻松理解。

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这本书简直是为那些和我一样，对数据世界充满好奇但又不知从何下手的人量身打造的！我之前一直被各种海量数据吓到，感觉它们像一团乱麻，根本抓不住重点。但自从翻开这本书，我仿佛找到了那根解开乱麻的线。它没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最基础的概念讲起，比如什么是数据，数据的不同类型，以及我们为什么需要采集和处理它。举例非常生动，像是用生活中常见的场景来解释，比如超市的购物记录、社交媒体的点赞，都变成了数据分析的素材。我最喜欢的是它关于数据采集方法的部分，不仅仅是罗列了各种工具，更详细地解释了每种方法的适用场景和优缺点。比如，当我们需要从网上抓取信息时，它会教我如何识别网页结构，如何使用Python库来自动化这个过程，而且还会提醒我需要注意的法律和道德规范。读完这部分，我感觉自己不再是数据的旁观者，而是能真正动手去获取信息的参与者了。书中的插图和图表也用得恰到好处，把抽象的概念变得直观易懂，让我能更快地理解核心要点。

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这本书的实操性真的非常强，每一章都配有详实的案例和代码示例，让我在学习理论知识的同时，也能立刻动手实践，巩固所学。我最喜欢的部分是关于“数据建模与评估”的章节。它并没有直接跳到复杂的机器学习算法，而是从基础的数据模型入手，比如线性回归、逻辑回归，并详细解释了它们的数学原理和应用场景。然后，它会非常耐心地指导我如何使用Python的Scikit-learn库来构建和训练这些模型，并重点讲解了模型评估的常用指标，比如准确率、召回率、F1分数、AUC等等，并解释了这些指标的含义以及在不同场景下的重要性。更难能可贵的是，它还介绍了交叉验证等模型选择和评估技术，这对于避免模型过拟合、提高模型的泛化能力至关重要。我跟着书中的步骤，一步步地完成了几个小项目，从数据加载、清洗、特征工程，到模型构建和评估，整个流程都非常清晰。这让我觉得，原来数据科学并没有那么遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，人人都可以成为数据分析的实践者。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，简直是一次酣畅淋漓的学习体验。我原本以为它会停留在基础的理论层面，但没想到它深入探讨了许多高级的处理技术，并且讲解得非常透彻。例如，在数据清洗和预处理章节，它并没有简单地介绍如何删除缺失值或者异常值，而是详细阐述了各种 imputation 方法（如均值填充、中位数填充、回归填充等）的原理、适用条件以及潜在的影响，还提供了Python代码示例，让我可以直接上手实践。更让我惊喜的是，书中还涉及到了特征工程的多种策略，比如如何进行特征编码、特征缩放、特征选择，甚至是如何创建新的组合特征。这些内容对于后续的模型训练至关重要，而这本书却将其讲得如此清晰易懂，让我茅塞顿开。此外，它还触及了大数据处理的架构和工具，虽然没有深入到每个工具的每一个细节，但足以让我了解整个生态系统，比如Hadoop、Spark的基本概念以及它们在数据处理流程中的作用。这本书的价值在于，它不仅教会了“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对于建立扎实的理论基础非常有帮助。

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