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出版者:人民邮电

作者:马骏

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2007-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787115164933

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• 1
• ASP
• NET
• 网页设计
• 网站开发
• C#
• Web开发
• 前端开发
• 后端开发
• HTML
• CSS
• JavaScript
• Visual Studio

好的，这里有一份关于其他技术主题的图书简介，它不会包含您提到的《ASP.NET 网页设计与网站开发》中的任何内容。 --- 图书简介：《Python数据科学实战：从基础到深度学习应用》 卷一：Python基础与科学计算环境搭建 第一章：Python编程环境的建立与基础语法 本书首先为读者构建一个坚实的Python编程基础，重点聚焦于数据科学应用所需的特定环境配置。我们将详细介绍Anaconda发行版的安装与管理，包括如何使用Conda创建和维护隔离的虚拟环境，以确保不同项目的依赖性互不干扰。随后，深入探讨Python的核心语法结构，包括变量、数据类型（特别是列表、元组、字典和集合的高效使用）、控制流语句（条件判断与循环）以及函数定义与参数传递机制。特别强调Python中面向对象编程（OOP）的基本概念，为后续的库学习打下基础。 第二章：NumPy：科学计算的基石 NumPy（Numerical Python）是Python数据科学生态系统的核心。本章将全面解析NumPy数组（`ndarray`）的创建、索引、切片操作，以及维度管理（如`reshape`和`transpose`）。我们将深入讲解向量化操作的优势，展示如何利用NumPy的高效数学函数来避免低效的Python循环。内容涵盖广播机制（Broadcasting）的原理与应用，以及基础的线性代数运算，如矩阵乘法、行列式计算和特征值分解，为后续的数据分析和机器学习模型奠定数值计算基础。 第三章：Pandas：数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据清洗、转换和分析的强大工具。本章重点介绍`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构。学习如何从各种来源（CSV、Excel、SQL数据库）高效导入数据。关键内容包括：数据清洗技术（处理缺失值、异常值检测与填充）、数据筛选与分组聚合（`groupby`操作的精髓）、数据合并与连接（`merge`与`join`的应用场景）。通过大量实际案例，演示如何对复杂、非结构化的现实世界数据进行高效预处理。 卷二：数据可视化与探索性分析（EDA） 第四章：Matplotlib与Seaborn：静态数据可视化 数据可视化是将数据转化为洞察力的关键步骤。本章侧重于Matplotlib作为底层绘图库的精细控制能力，包括子图布局、坐标轴定制、图例和注释的添加。在此基础上，引入更高级的Seaborn库，学习如何利用其统计绘图功能，快速生成信息密度高的图表，如直方图、箱线图、提琴图以及成对关系图。重点讲解如何选择合适的图表类型来揭示数据的分布、趋势和变量间的关系。 第五章：交互式数据探索与地理空间分析 为应对现代数据分析对交互性的需求，本章介绍Plotly和Bokeh等交互式可视化工具。学习如何创建可缩放、可悬停提示的动态图表，使用户能够更深入地探索数据集。此外，本卷还包含一个专门的章节介绍地理空间数据处理的基础，使用`GeoPandas`和`Folium`库，展示如何处理地理坐标数据并将其映射到交互式地图上，适用于需要空间洞察力的项目。 卷三：机器学习与模型构建 第六章：Scikit-learn：经典机器学习算法全景 Scikit-learn是Python中最成熟的通用机器学习库。本章系统地介绍了监督学习和无监督学习的核心算法。在监督学习部分，详述线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）的原理、参数调优和性能评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。在无监督学习方面，重点讲解K-Means聚类和主成分分析（PCA）在降维和数据分组中的应用。本章强调特征工程的重要性，包括特征选择、编码（One-Hot Encoding）和缩放（Standardization vs Normalization）。 第七章：模型评估与高性能优化 构建模型只是第一步，如何确保模型的泛化能力至关重要。本章深入探讨交叉验证（K-Fold Cross-Validation）的实施，以及如何利用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）进行系统化的超参数调优。此外，还将介绍集成学习（Bagging与Boosting，如XGBoost和LightGBM的初步介绍）的基本思想，以及如何使用Pipeline机制将数据预处理和模型训练流程化，确保代码的可重复性和部署的便捷性。 卷四：深度学习基础与应用 第八章：TensorFlow/Keras入门与神经网络基础 进入深度学习领域，本书选择以TensorFlow 2.x及其高级API Keras为核心进行讲解。首先解释神经网络的基本构建模块：神经元、激活函数（ReLU、Sigmoid、Softmax）和反向传播算法的直观理解。重点讲解如何使用Keras构建、编译和训练第一个全连接（Dense）神经网络模型。内容包括损失函数、优化器（SGD, Adam）的选择与应用。 第九章：卷积神经网络（CNN）与图像识别 本章聚焦于处理图像数据的利器——卷积神经网络（CNN）。详细解析卷积层、池化层的工作原理及其在特征提取中的作用。通过实际案例，指导读者使用Keras构建经典的CNN架构（如LeNet或VGG的基本结构），并在标准数据集（如CIFAR-10）上进行训练。此外，还将介绍迁移学习的概念，展示如何利用预训练模型（如ResNet）进行高效的图像分类任务。 第十章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 序列数据，如文本和时间序列，需要特殊的处理方式。本章介绍循环神经网络（RNN）的基本结构，并着重讨论其面临的梯度消失/爆炸问题以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决这些问题。读者将学习如何使用Keras构建LSTM模型来处理简单的自然语言处理任务（如情感分析）或时间序列预测。 附录 附录A：Python性能调优技巧 附录B：版本控制与Git/GitHub协作基础 本书旨在为读者提供一条从零开始，系统掌握现代数据科学工具链的实战路径，使读者能够独立完成从数据获取到模型部署的完整项目周期。

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说实话，我花了相当大的篇幅去研究这本书中关于“用户界面与体验”章节的论述。我一直认为，一个优秀的网站，不仅仅是功能实现了就好，更重要的是用户能否毫不费力、甚至感到愉悦地完成操作。我希望能从中找到一些关于如何平衡视觉美观与功能效率的黄金法则。阅读下来，我发现作者对设计原则的阐述是清晰的，比如色彩搭配的心理学效应，布局的视觉引导等等，这些都是很基础且重要的知识点。但如果期望它能提供一套完整的、可复制的UI/UX设计流程，那可能会失望。书中提到的案例，似乎都比较偏向于传统的企业级应用界面，缺乏对当前扁平化、极简主义设计潮流的深入剖析和实践指导。比如，在移动优先的背景下，如何设计出既能在小屏幕上表现出色，又能在桌面端保持优雅的界面，这本书里没有给出太多具体的代码层面的优化技巧，更多是停留在理论层面。我更希望看到的是，作者能分享一些他在实际项目中遇到过的设计难题，以及他是如何通过迭代和测试来最终解决的，这种“过程记录”的价值，远超于纯粹的理论罗列。

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我购买这本书的初衷之一，是希望它能对新兴的网络安全威胁有所涵盖。毕竟，现在的网站安全已不再是简单的防火墙和输入验证那么简单了，跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）的变种层出不穷，以及如何安全地管理用户身份验证（如OAuth 2.0的最新实践）都是重中之重。这本书在安全章节的篇幅并不算短，它详尽地解释了常见的攻击类型及其防御原理，对于理解“为什么”会出问题很有帮助。然而，随着技术栈的不断发展，很多旧有的安全漏洞已经被新的框架机制所规避。我更想看到的是，在现代开发流程中，如何利用自动化工具进行安全扫描，或者如何在部署管线中嵌入安全检查点。这本书对这些“DevSecOps”的理念和实践着墨不多，它主要侧重于代码层面的防御，对于运维和部署层面的安全加固策略，提及得相对有限。这使得这本书在面对当前快速迭代的互联网环境时，在“前瞻性”上稍显不足，更像是对成熟技术的总结，而非对未来挑战的预警。

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这本书的语言风格，初读起来感觉非常严谨、规范，像是大学里的教材。章节之间的衔接非常平滑，逻辑链条清晰，几乎没有跳跃性的思维。这对于系统性地学习一个技术栈的基础概念来说，无疑是有益的。我个人比较欣赏作者在定义术语时的那种一丝不苟，确保读者不会因为理解偏差而走入歧途。然而，这种过于学院派的风格，有时也带来了一个小小的负面效果：缺乏“人味儿”。在技术学习的过程中，我们往往需要一些生动的比喻、一些历史的渊源或者作者个人的“避坑”经验来加深理解和记忆。这本书的行文，始终保持着一种客观、中立的叙述姿态，读起来确实安全，但不容易让人产生那种“啊，原来是这样！”的豁然开朗的感觉。比如，在讲解某个复杂的编程模式时，如果能穿插一个开发者实际写错代码的“反例”，再对比正确的“正例”，效果可能会更震撼人心。遗憾的是，这本书在情感连接上做得比较少，更像是一份标准操作手册。

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作为一名对后端性能有执念的开发者，我翻阅这本书时，重点关注了关于服务器端代码优化和缓存策略的部分。我一直琢磨着，如何在保证功能稳定性的前提下，把响应时间压到最低。这本书在介绍基础的异步处理和多线程模型时，做得还算到位，把概念讲得很明白，对于初学者来说是个很好的入门。但是，当涉及到更深层次的性能瓶颈定位时，比如如何有效地利用内容分发网络（CDN）进行全球加速，或者如何设计一个能够应对“秒杀”级别流量的分布式缓存集群，内容就显得有些力不从心了。它提到了“优化数据库查询”的重要性，但对于如何编写高效的索引，或者如何利用数据库的特定功能（如存储过程或触发器）来减轻应用服务器的负担，介绍得相对简略。我本意是想找一本能指导我从“能跑”到“跑得快”的书，而这本书给我的感觉，更像是教会了我如何“启动一辆车”，而不是如何“调校一台赛车引擎”。那些关于性能监控工具的使用技巧和实际的性能调优案例分析，是书中明显缺失的部分。

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这本书，拿到手的时候，我其实是带着那么一点点迟疑的。毕竟市面上关于网页开发的资料多如牛毛，很多都是泛泛而谈，或者内容更新得跟不上技术迭代的速度。我主要对前端的交互设计和后端的性能优化比较感兴趣，想着这本书或许能在这两方面给我一些新的启发。一开始翻看目录，感觉内容组织得还算扎实，从基础概念的铺陈到高级特性的讲解，似乎覆盖面挺广。我最期待的是它能深入探讨一些实战中遇到的棘手问题，比如在处理大量用户并发请求时的架构选择，或者如何用更现代的JavaScript框架来提升用户体验的流畅度。然而，阅读的过程中，我发现它更多地停留在对既有技术的标准介绍上，缺乏那种“独到见解”或者“实战经验的提炼”。比如，关于最新的响应式设计规范，书里讲得比较教科书化，没有太多不同浏览器兼容性下的“黑科技”分享。倒是对数据库连接那一块的安全性考虑，提到了几个值得注意的点，这倒是一个小小的惊喜，说明作者还是对底层安全有所关注的。总体来说，它像一本准备充分的讲义，严谨有余，但在激发深入思考方面，略显平淡。

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