具体描述
《最新Pro/ENGINEER技术入门与案例应用(中文野火版4.0)》共分14章，主要内容包括：Pro/ENGINEER Wildfire4.0介绍、Pro/ENGINEER Wildfire4.0的操作环境、草绘模块、基准特征、工程高手锻造、创建放置实体特征、特征的常用操作、编辑曲面特征、创建装配件、工程图、钣金设计、模具设计、构建显示器设计实例、座椅设计实例。
好的，这里是一份关于其他技术书籍的详细简介，完全不涉及《最新Pro/ENGINEER技术入门与案例应用》的内容： --- 深入探索：现代软件开发与数据科学的基石 《Python数据科学实战指南：从零构建高效分析模型》 目标读者： 数据分析师、软件工程师、希望利用Python进行复杂数据处理与机器学习的初学者和进阶人员。 本书核心价值： 本书旨在为读者提供一套全面、实用的Python数据科学技术栈，涵盖从数据获取、清洗、探索性分析到构建高精度预测模型的全流程。我们不拘泥于单一工具的介绍，而是侧重于如何在真实的商业和科研场景中整合运用Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow等核心库，实现高效的数据驱动决策。 第一部分：环境搭建与基础进阶 开篇详述了Anaconda/Miniconda环境的配置策略，确保读者拥有一个稳定、可复现的开发环境。我们深入讲解了Python 3.x的高级特性，尤其是迭代器、生成器和装饰器的机制，这对于处理大规模数据集至关重要。Pandas库的讲解不再停留在基础的数据框操作，而是聚焦于性能优化——如何利用向量化操作和高效的数据类型选择，将处理速度提升数倍。 第二部分：数据获取、清洗与可视化 本部分详细介绍了从不同来源获取数据的策略，包括Web抓取（BeautifulSoup与Scrapy框架的对比使用）、数据库交互（SQLAlchemy与Psycopg2的实战连接），以及处理非结构化文本数据。数据清洗部分是本书的重点，涵盖了缺失值的高级插补技术（如基于模型的时间序列插补），异常值的鲁棒性检测方法（Isolation Forest的应用），以及复杂的时间序列数据对齐与重采样。可视化章节强调“讲故事”，而不仅仅是“画图”，深入探讨了使用Plotly和Seaborn构建交互式仪表盘和解释性图表的方法，帮助分析师清晰地传达发现。 第三部分：机器学习核心算法的工程化应用 在机器学习部分，我们采取理论与工程实践并重的策略。对于线性模型、决策树、集成学习（Bagging与Boosting的深入对比，包括XGBoost和LightGBM的参数调优技巧），我们不仅解释了背后的数学原理，更重要的是讲解了如何选择正确的评估指标（如F1-Score的精确权衡、ROC曲线的业务解读）。 第四部分：深度学习前沿技术与模型部署 本书将篇幅重点投入到深度学习领域。TensorFlow 2.x与PyTorch框架的对比介绍后，我们将详细讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在自然语言处理（NLP）中的演进。特别值得一提的是，本书提供了详尽的“模型部署流水线”指南，教授读者如何使用Flask/Django构建API接口，并通过Docker容器化技术，将训练好的模型安全、稳定地部署到生产环境中，实现从实验到生产的无缝对接。 本书特色： 案例驱动： 包含超过十个来自金融风控、生物信息学、市场营销等领域的真实世界案例。 性能导向： 强调代码优化，确保读者编写的代码在面对TB级数据时依然高效运行。 版本兼容性： 紧跟主流库的最新稳定版本，确保所有代码在当前主流环境下直接运行。 --- 《现代C++程序设计与高性能计算：面向多核架构的优化实践》 目标读者： 需要编写高性能、低延迟系统的C++开发者、系统程序员、游戏引擎开发者，以及嵌入式系统工程师。 本书核心价值： 在多核CPU成为主流的今天，仅仅掌握C++的基础语法已不足以应对现代计算的挑战。本书全面聚焦于C++17/20标准带来的语言特性革新，以及如何利用这些特性来编写出充分释放硬件潜能的高效能代码。我们将核心关注点放在并发编程、内存管理、以及与底层硬件交互的优化技术上。 第一部分：C++现代化的基础与实践 本书从C++11/14/17/20的关键特性入手，系统讲解了`std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`的正确使用场景与性能权衡，以及移动语义（Move Semantics）如何彻底改变资源管理范式。我们深入探讨了模板元编程（TMP）的现代应用，不再仅仅是为了代码生成，而是将其作为一种强大的编译期计算工具，以消除运行时开销。 第二部分：并发、并行与同步的艺术 这是本书的重中之重。我们详细剖析了C++标准库提供的并发工具：`std::thread`、`std::future`、`std::async`。讲解如何有效利用`std::mutex`、`std::atomic`和条件变量进行线程间通信，并着重强调了无锁编程（Lock-Free Programming）的思想和实现，包括原子操作的底层原理。此外，书中还引入了并行算法（如C++17的并行STL）的正确使用姿势，指导开发者如何安全、高效地利用多核资源。 第三部分：内存布局与缓存优化 高性能计算的瓶颈往往在于内存访问而非CPU计算。本书深入讲解了CPU缓存的层级结构（L1/L2/L3 Cache）以及缓存一致性协议。读者将学习如何设计数据结构（Data-Oriented Design, DOD）以优化数据在内存中的布局，实现更好的空间局部性和时间局部性，从而最大化缓存命中率。我们通过实际代码对比了面向对象设计（Inheritance/Polymorphism）与数据导向设计在性能上的巨大差异。 第四部分：高性能计算的加速技术 为了进一步突破CPU的计算极限，本书介绍了异构计算的基础。内容涵盖了如何使用OpenMP进行CPU级别的并行化，并对CUDA/OpenCL等GPU编程模型进行了初步介绍，重点在于如何高效地将数据从主存传输到设备内存，并设计出能在GPU上并行执行的算法内核。 本书特色： 实测数据说话： 每一项优化技术都附有详细的性能基准测试报告，直观展示优化前后的性能提升百分比。 陷阱规避： 专门设立章节讲解“易犯的性能陷阱”，如虚函数表的开销、虚假共享（False Sharing）问题等。 面向未来： 充分结合C++20的协程（Coroutines）特性，为异步编程提供更优雅、更高效的解决方案。 ---
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