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如何在单元格插入当前日期和时间？如何用函数计算累计应偿还的利息？如何将两个单元格中的内容合并到一个单元格？如何快速删除单元格中的空格？如何正确引用单元格？这些我们经常在日常生活中碰到的有关电脑的问题，本书一一收录，并解释。透彻讲解Excel常用函数与公式，实例引导，形象易懂，快速掌握，学以致用。
编程语言深度解析：C++与Python的并行世界 内容提要： 本书并非专注于某一特定软件的应用技巧，而是将目光投向计算机科学的核心领域——编程语言的设计哲学、底层机制与高级应用范式。我们深入剖析了两种在当代软件开发中占据主导地位的语言：系统级编程的基石C++，以及数据科学与快速开发的利器Python。全书旨在为读者构建一个坚实的编程思维框架，理解不同语言背后的编译、解释、内存管理和并发模型的差异，从而掌握跨语言解决复杂问题的能力。 第一部分：C++的性能艺术与抽象构建 本部分将彻底解构C++的底层构造，强调其作为“零成本抽象”的承诺如何转化为高效能的代码。 第一章：内存模型的视觉化与实践 我们将从最基础的内存布局开始，详细阐述栈（Stack）、堆（Heap）、静态存储区和常量存储区的工作原理。重点探讨值语义与引用语义在C++中的体现。 指针的艺术与陷阱： 不仅仅是地址的存储，而是对内存区域的直接控制。我们将演示裸指针的生命周期管理，并对比智能指针（`std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`、`std::weak_ptr`）在RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则下的应用，确保资源不被泄露。 对象生命周期与构造/析构： 深入探讨构造函数的类型（默认、复制、移动构造函数）及其在STL容器操作中的性能影响。移动语义（Move Semantics）作为C++11以来的关键特性，将被放在核心位置进行分析，特别是右值引用（Rvalue References）如何彻底改变了资源转移的效率。 对齐与填充（Padding）： 解释编译器如何为了硬件效率对数据结构进行内存对齐，以及程序员如何通过布局优化来减小结构体大小，直接影响缓存命中率。 第二章：模板元编程与泛型设计 模板是C++实现高度抽象和类型安全的关键机制。本章将超越简单的函数模板和类模板，进入元编程的高级领域。 SFINAE原理详解： Substitution Failure Is Not An Error（替换失败不应导致错误）的机制如何被用于条件编译和特性检测，是理解现代C++库（如Boost、STL）设计模式的基础。 概念（Concepts）的引入与优势： 探讨C++20引入的概念（Concepts）如何克服SFINAE带来的编译错误晦涩难懂的问题，实现更清晰、更强大的约束式编程。 编译期计算： 利用`constexpr`和模板递归实现复杂的编译期数值计算和数据结构实例化，展示C++如何将部分运行时工作转移到编译阶段，以换取极致的运行速度。 第三章：并发编程的现代挑战 多核处理器已是常态，C++提供了底层且强大的并发工具集。 线程管理与同步原语： 详细讲解`std::thread`的使用，以及互斥量（Mutexes）、条件变量（Condition Variables）和原子操作（Atomics）在保护共享数据时的适用场景与性能权衡。 内存模型（C++ Memory Model）： 这是并发编程的灵魂。我们将解释`std::memory_order`（如Relaxed, Acquire, Release, SeqCst）对编译器和CPU重排指令的影响，帮助读者编写出真正跨平台、无数据竞争的代码。 异步编程的未来： 介绍`std::future`和协程（Coroutines）的基础概念，为I/O密集型应用的优化打下基础。 第二部分：Python的动态魅力与生态系统 本部分侧重于Python的解释器机制、动态特性如何赋能快速开发，以及其在数据科学和自动化领域的无与伦比的优势。 第四章：Python的幕后：CPython工作原理 理解Python如何“运行”是优化其性能的关键。 字节码与虚拟机（VM）： 深入分析Python源代码如何被编译成指令（字节码），以及CPython解释器如何执行这些指令。我们将演示如何使用内置工具查看和反汇编字节码。 动态类型的代价与优化： 探讨Python变量的本质——它们是引用，而非固定的内存块。分析动态类型查找（Attribute Lookup）的性能开销，并介绍Descriptor（描述符）协议如何实现如`property`等常用机制。 GIL（全局解释器锁）的真相： 详细解释GIL存在的历史原因、其对CPU密集型多线程任务的限制，以及在不同场景下（如I/O绑定、多进程）的规避策略。 第五章：高效的Python：从纯代码到扩展 动态语言需要特定的策略来应对性能瓶颈。 数据结构的性能剖析： 对比列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dict）的底层实现（基于哈希表和动态数组），指导读者选择最适合特定操作的内置数据结构。 理解Numpy与C扩展的协同工作： 解释Numpy等库如何通过调用C/Fortran代码，绕过Python的解释器循环，实现向量化操作的高效性。我们将展示使用`ctypes`或`Cython`进行简单接口封装的基础流程，实现性能的飞跃。 装饰器与元类（Metaclasses）： 探索Python的元编程能力，如何使用装饰器动态修改函数行为，以及如何通过元类控制类的创建过程，实现框架级别的结构定义。 第六章：数据科学与自动化中的Python范式 本章将Python的强大生态融入实际应用场景的构建中。 Pandas的内部机制： 不仅仅是数据框的操作，而是理解其背后的NumPy数组结构和数据对齐策略。分析`apply`、向量化操作和迭代器在性能上的巨大差异。 异步编程模型（AsyncIO）： 深入讲解`async`/`await`关键字如何基于事件循环（Event Loop）实现高并发的I/O操作，这在网络爬虫、高频数据采集等场景至关重要。 容器化与部署考虑： 简要探讨如何使用虚拟环境（Virtual Environments）管理复杂的依赖，以及如何为Python应用选择合适的生产级WSGI服务器（如Gunicorn/Uvicorn）。 总结：跨语言思维的融合 全书的终极目标是培养一种能够根据任务需求，选择最合适工具的“混合”思维。读者将学会如何在需要极致控制和速度时转向C++的底层能力，而在需要快速迭代、复杂数据处理或构建快速原型时，利用Python的动态优势。这不是关于学习两种语言的语法，而是理解两种截然不同的计算范式如何共同塑造现代软件工程的面貌。
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老掉牙的应该藏在报废书库里的东西为什么还要上架呢，竟然还有一人想看？？？
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