Java语言应用开发基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:柳西玲

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2006-10

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302134817

丛书系列:

图书标签:

• Java
• JavaSE
• 编程入门
• 应用开发
• 基础教程
• 软件开发
• 计算机
• 教材
• 编程语言
• 入门

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，内容完全围绕“非Java语言应用开发基础”展开，力求内容详实、专业，不含任何与您提供的书名相关的元素。 --- 《Python数据科学与机器学习实战指南》 图书简介 书籍定位： 本书是一部面向初学者、数据分析师、以及希望深入理解数据科学核心流程的开发者的全面指南。它聚焦于当前技术领域最热门的Python生态系统，旨在提供从基础编程概念到复杂模型部署的完整、实用的知识体系。本书摒弃了传统教材的理论堆砌，强调动手实践，确保读者能够将所学知识迅速应用于真实世界的数据挑战。 目标读者： 零基础或有少量编程经验，希望快速入门Python数据科学、机器学习、数据可视化及数据工程领域的学习者、在校学生、希望转型技术岗位的职场人士。 --- 第一部分：Python编程基础与环境构建 (奠定坚实基础) 本部分是为确保所有读者拥有平等的起点而设计的。我们不只是简单介绍Python语法，而是侧重于构建一个高效、现代的数据科学工作环境。 1. Python环境的现代化配置： 详细介绍Anaconda/Miniconda的安装与管理，使用Conda环境隔离项目依赖，避免“依赖地狱”。讲解Jupyter Notebook和JupyterLab的定制化设置，包括远程连接、主题切换和扩展功能的使用。 2. 核心语言特性深度解析： 重点关注Python中对数据处理至关重要的特性，例如：列表推导式、字典推导式、集合操作的高效性；理解Python的内存管理和GIL（全局解释器锁）对并行计算的影响。深入探讨面向对象编程（OOP）在数据处理类设计中的应用，例如如何设计一个清晰的数据加载器类。 3. NumPy：科学计算的基石： 这是本书数据处理部分的核心。详述`ndarray`的创建、索引、视图与拷贝的微妙区别。深入讲解矢量化操作（Vectorization）的原理和优势，对比其与传统循环的性能差异。重点演示广播（Broadcasting）机制，这是高效处理异构维度数组的关键。 --- 第二部分：数据处理与分析的艺术 (Pandas驱动) 数据准备占据了数据科学项目80%的时间。本部分将Pandas库作为核心工具，展示如何进行高效、健壮的数据清洗和转换。 1. Pandas数据结构精通： 彻底掌握`Series`和`DataFrame`的内部结构。讲解索引（Label Indexing, Integer Indexing）的不同操作方式。 2. 数据清洗与预处理的实战流程： 缺失值处理： 不仅限于简单的填充或删除，而是探讨基于模型的插补方法（如使用K近邻进行缺失值估计）。 异常值检测与处理： 引入统计学方法（如Z-Score, IQR）以及更高级的基于密度的异常检测算法。 数据重塑与透视： 详细讲解`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`的实际应用场景，以及如何利用`groupby`进行多维聚合计算。 3. 时间序列数据的高级处理： 针对金融、物联网等领域，详细介绍Pandas对日期时间对象的强大支持。讲解时区转换、重采样（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding Windows）及其在特征工程中的应用。 --- 第三部分：数据可视化与洞察提取 (Matplotlib, Seaborn, Plotly) “一图胜千言”。本部分旨在教授读者如何选择最合适的图形来传达数据故事，并构建交互式的可视化界面。 1. Matplotlib的底层控制： 掌握Figure, Axes, Artist的层级结构，实现对图表的像素级控制。讲解如何创建复杂的多子图布局（如GridSpec）。 2. Seaborn的高级统计绘图： 专注于使用Seaborn快速生成具有美学吸引力的统计图表，如箱线图（Boxplots）、提琴图（Violin Plots）和联合分布图（Joint Plots）。重点在于如何利用分类变量对图形进行映射。 3. 交互式与动态可视化： 引入Plotly库，构建浏览器友好的交互式图表，包括缩放、悬停信息展示等，并介绍Dash框架的基础，用于快速构建数据应用仪表盘的原型。 --- 第四部分：机器学习核心算法与Scikit-learn实战 本部分是本书的理论与实践的交汇点，完全基于Python最成熟的机器学习库Scikit-learn。 1. 机器学习流程化： 详细拆解从数据划分（训练集、验证集、测试集）、特征选择、模型训练到性能评估的完整流程。深入探讨交叉验证（Cross-Validation）的策略（如Stratified K-Fold）。 2. 经典监督学习模型： 回归模型： 线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归的原理及其在特征稀疏化中的作用。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其参数调优。 3. 树模型与集成学习： 决策树的原理： 讲解信息熵、基尼不纯度的计算。 集成方法： 详述Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines）的核心思想，并侧重于XGBoost和LightGBM的配置与性能优化，包括学习率、树深度的控制。 4. 无监督学习与降维： 掌握K-Means聚类、DBSCAN在异常检测中的应用。重点讲解主成分分析（PCA）的数学原理，以及如何使用它进行高维数据的可视化和特征压缩。 --- 第五部分：模型评估、调优与部署基础 一个模型只有经过严格的评估和恰当的部署才能真正产生价值。 1. 全面的模型性能度量： 不仅仅关注准确率（Accuracy）。深入讲解混淆矩阵（Confusion Matrix）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC指标在不平衡数据集中的重要性。 2. 超参数优化策略： 系统介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）的局限性。引入贝叶斯优化（如使用Hyperopt库）作为更高效的调参方法。 3. 模型可解释性（XAI）简介： 介绍LIME和SHAP值的基础概念，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的依据，这是走向负责任AI的关键一步。 4. 基础模型序列化与API封装： 使用`pickle`或`joblib`进行模型保存与加载。介绍使用Flask或FastAPI框架，将训练好的模型封装成RESTful API的初步步骤，实现模型的简单在线预测服务。 --- 本书特色总结： 代码先行： 每章提供大量可直接运行的、经过充分注释的Python代码块。 案例驱动： 所有理论讲解均穿插真实的、来自公开数据集的分析案例。 环境一致性： 严格遵循当前主流的Python数据科学栈（Pandas/NumPy/SciPy/Scikit-learn）。 面向生产力： 强调代码效率、模块化设计和模型部署的初步知识。 《Python数据科学与机器学习实战指南》 将是您从数据小白成长为独立数据科学家的强大助推器。

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我是一名有着几年编程经验的开发者，虽然不是Java领域的专家，但也接触过一些其他语言。这次购买《Java语言应用开发基础》主要是想系统地梳理一下Java的知识体系，因为在实际工作中，经常会遇到一些Java相关的项目，而我对Java的理解还停留在零散的片段。这本书从设计之初就展现出了其专业性和深度。它不仅仅是罗列语法，而是深入剖析了Java的运行机制、内存管理、线程模型等核心概念。例如，在讲解JVM的内存模型时，作者运用了大量的图表和细致的文字描述，清晰地勾勒出了堆、栈、方法区等各个区域的作用以及数据在其中的流转过程，这对于理解Java程序的性能调优和内存泄漏问题至关重要。书中还对Java的集合框架进行了详尽的介绍，包括List、Set、Map的各种实现类及其优缺点，并结合实际场景给出了应用建议，这让我在面对复杂的集合操作时，能够做出更明智的选择。我尤其喜欢书中关于并发编程的章节，对线程安全、锁机制、原子操作等进行了深入的讲解，这对于构建高并发、高可用的Java应用非常有帮助。

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坦白说，我购买《Java语言应用开发基础》的初衷，是希望能够快速提升我在JavaWeb开发方面的能力，因为我目前的工作涉及到大量的Web应用开发。这本书在基础知识的讲解上，确实做得非常扎实，但它更让我惊喜的是，它对Java在实际应用中的一些关键技术点也有涉及。虽然它不是一本专门讲Web开发的书，但书中对Servlet、JSP、JDBC等JavaEE核心组件的介绍，为我打下了坚实的基础。作者在讲解JDBC时，不仅演示了如何连接数据库、执行SQL语句，还强调了Prepared Statement的使用，以防止SQL注入攻击，这让我意识到安全编程的重要性。而且，书中还对Java的包管理和构建工具（如Maven）进行了简要的介绍，这对于管理大型项目和依赖关系非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对Java的整体架构和发展方向有了更清晰的认识，不再是只会写几个代码片段的“码农”，而是开始理解“为什么”和“如何做得更好”。

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我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅要教会读者“怎么做”，更要教会读者“为什么这么做”。《Java语言应用开发基础》恰恰做到了这一点。它在介绍Java语言特性时，不仅仅满足于描述语法，而是会追溯到设计哲学和历史渊源，这让我能够更深刻地理解Java的强大之处以及其在设计上的取舍。比如，在讲解异常处理机制时，作者详细阐述了Checked Exception和Unchecked Exception的区别，以及try-catch-finally块的执行顺序，更重要的是，它引导读者思考如何设计更健壮、更易于维护的异常处理策略，而不是简单地用try-catch包围所有代码。书中还对Java的IO流进行了细致的讲解，不仅涵盖了字节流和字符流，还介绍了NIO（非阻塞IO）的概念，并给出了如何利用Buffer、Channel等实现高效IO操作的示例。这对于处理大规模数据读写和网络通信场景非常实用。此外，书中对Java的反射机制也进行了深入的介绍，让我对动态代理、注解处理器等高级Java特性有了更清晰的认识。

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作为一个喜欢钻研底层技术的开发者，《Java语言应用开发基础》的某些部分让我眼前一亮。虽然它的定位是“基础”，但其中对Java虚拟机（JVM）的深入剖析，让我看到了其超越一般入门书籍的价值。作者对JVM的类加载机制、垃圾回收算法（如Serial、Parallel、CMS、G1）进行了细致的讲解，并对各种算法的原理、优缺点以及适用场景进行了对比分析。这对于理解Java程序的启动过程、内存占用以及性能瓶颈非常有帮助。书中还对Java的性能调优方面给出了一些实用的建议，包括如何利用JVM参数、如何进行代码优化等。我尤其喜欢其中关于JVM字节码的介绍，虽然篇幅不长，但足以让我对Java代码在运行前是如何被转换为机器可执行代码有了一个初步的了解。这本书的逻辑结构非常紧凑，从基础语法到核心概念，再到运行机制，层层递进，让我能够建立起一个完整的Java知识体系，而不是碎片化的学习。

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这本《Java语言应用开发基础》简直是我近期遇到的宝藏！作为一名对编程充满好奇，但又苦于找不到合适入门书籍的“小白”，我曾经尝试过好几本，但要么过于晦涩难懂，要么讲得太浅，让我始终抓不住重点。直到我翻开这本，才真正体会到“茅塞顿开”的滋味。作者在讲解Java基础概念时，思路清晰，逻辑严谨，几乎每一个知识点都配有生动形象的比喻和实际代码示例，让我这种初学者也能轻松理解抽象的概念。比如，在讲解“类”和“对象”时，作者并没有直接抛出理论，而是先从我们生活中常见的“汽车”入手，详细剖析了汽车的属性（颜色、品牌、排量）和行为（启动、加速、刹车），然后巧妙地将这些概念映射到Java中的类和对象，这种“由实入虚”的学习方式，让我对面向对象编程有了直观的认识，再也不会感到迷茫。而且，书中对每一个代码示例都做了详细的注释，并且在讲解完一个章节后，还会安排一些练习题，让我能够及时巩固所学知识。不得不说，这本书记住了我学习Java路上的很多“坑”，让我少走了很多弯路。

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