Visual Basic程序设计与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:300

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出版时间:2008-6

价格:30.00元

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isbn号码:9787302176060

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• 应用开发
• Windows应用程序
• 控件
• 算法
• 教学
• 教材
• 计算机科学

好的，这是一份基于您提供的书名《Visual Basic 程序设计与应用》的反向图书简介，重点介绍不包含该主题的、内容详实的图书概要。 --- 《数字时代的数据驱动决策：Python与现代统计分析实践》 图书编号： DDA-2024-9876 版次： 第 1 版 页数： 780 页 (含索引与附录) 定价： 人民币 158.00 元 ISBN： 978-7-5217-xxxx-x --- 内容概述 《数字时代的数据驱动决策：Python与现代统计分析实践》是一部面向数据科学、商业智能和量化研究领域专业人士及高阶学生的深度技术专著。本书彻底避开了传统的面向对象或事件驱动的软件工程范式（如Visual Basic环境下的开发），而是专注于使用当前业界最前沿、最灵活的编程语言——Python，来构建、清洗、分析和可视化复杂数据集，并最终转化为可执行的商业或科学决策。 本书的核心目标是填补理论统计学与大规模数据实际应用之间的鸿沟，使读者能够熟练运用Python生态系统中的核心库，掌握从原始数据获取到深度洞察提取的全流程。 第一部分：环境构建与数据基础重构 (第 1 章 – 第 10 章) 本部分旨在为读者打下坚实的数据处理基础，完全摒弃了早期基于特定集成开发环境（IDE）的固定语法结构学习，转而聚焦于动态脚本语言的优势。 第 1 章：现代数据科学工作流概述 本章首先定义了现代数据科学的循环（采集、清洗、建模、部署），并详细对比了传统GUI编程与脚本化、可重复的数据分析方法的根本差异。重点介绍Anaconda发行版、Jupyter Notebook/Lab的交互式环境设置，以及虚拟环境管理。 第 2 章：Python 基础进阶与性能考量 回顾Python核心语法（数据结构、函数、控制流），但重点放在性能优化上，包括理解C语言扩展的库如何提升速度，以及何时应考虑使用NumPy的向量化操作而非传统的循环结构。 第 3 章：Numpy：高效数值计算的核心 深入探讨Numpy数组（ndarray）的底层机制，包括内存布局、广播机制（Broadcasting），以及如何利用多维数组操作实现高性能的线性代数运算，这是任何现代统计模型构建的基石。 第 4 章：Pandas 进阶：数据清洗与重塑的艺术 本章将Pandas的`DataFrame`视为数据分析的中心实体。详细讲解索引操作、多层级索引（MultiIndex）、数据合并（`merge`, `join`, `concat`）、时间序列数据的处理（重采样、滞后分析），以及高效处理缺失值（NaN）的策略，而非依赖于简单的数据输入表单。 第 5 章：数据获取：API、数据库与网络爬虫 介绍如何使用`requests`库与RESTful API交互，使用`SQLAlchemy`连接主流数据库（如PostgreSQL, MySQL），并初步介绍`BeautifulSoup`或`Scrapy`在特定场景下的数据抓取应用。强调数据合规性与异步处理。 第 6 章：数据校验与质量保证（Data Quality Assurance） 着重介绍如何编写脚本来自动检测数据异常值、格式不一致性以及逻辑错误。使用`Great Expectations`或自定义断言来确保数据集在进入建模阶段前符合预设的质量标准。 第二部分：现代统计建模与机器学习 (第 11 章 – 第 25 章) 本部分是本书的核心，完全侧重于利用Scikit-learn、Statsmodels等专业统计/ML库进行模型构建和评估，完全脱离了早年流行的、基于特定语言环境的简单线性回归实现。 第 11 章：探索性数据分析（EDA）的深化 利用`Matplotlib`和`Seaborn`，结合Pandas数据透视表，进行多变量关系的直观探索。重点介绍如何通过图表揭示潜在的非线性关系和数据分布特征，指导后续的模型选择。 第 12 章：经典统计推断与假设检验的Python实现 使用`SciPy.stats`模块，深入讲解t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等经典方法。强调如何正确解释p值、置信区间，并进行功效分析，而非仅仅是输入数据并读取结果。 第 13 章：线性模型：从简单回归到正则化 详尽解析普通最小二乘法（OLS），并着重讲解如何使用`Statsmodels`进行回归诊断（残差分析、共线性检测）。随后过渡到`Scikit-learn`中的岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net），理解正则化对模型泛化能力的影响。 第 14 章：广义线性模型（GLM）与非正态数据 处理计数数据（泊松回归）和二元/多元分类数据（逻辑斯蒂回归）。展示如何使用GLM框架来灵活处理不符合标准正态分布假设的数据集。 第 15 章：分类算法I：决策树与集成学习基础 深入剖析决策树的构建原理（信息增益、基尼不纯度），并引入集成学习的概念，重点讲解Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost）的机制和参数调优。 第 16 章：分类算法II：提升树的威力（XGBoost, LightGBM） 这是现代竞赛和工业界的首选。详细介绍梯度提升机（GBM）的工作原理，以及XGBoost和LightGBM在效率和准确性上的优化点，并提供使用`XGBoost` API的实战案例。 第 17 章：模型评估与选择：超越准确率 讲解混淆矩阵、ROC曲线、AUC、精确率-召回率（Precision-Recall）曲线。强调交叉验证（Cross-Validation）策略的实施，以及偏差-方差权衡的理解。 第 18 章：无监督学习：聚类分析 K-Means、DBSCAN和层次聚类的原理与Python实现。重点讨论如何选择最佳聚类数目（如肘部法则、轮廓系数）。 第 19 章：特征工程与降维技术 涵盖特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和特征构造。深入讲解主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据可视化和噪声消除中的应用。 第三部分：高级应用与部署策略 (第 26 章 – 第 30 章) 本部分将分析实践推向实际应用场景，关注如何将模型结果转化为可交互的报告或部署为服务。 第 26 章：时间序列分析进阶 不再停留在简单的移动平均，而是转向ARIMA/SARIMA模型的识别、估计和诊断。使用`Prophet`库处理具有明显季节性和节假日效应的商业数据。 第 27 章：文本数据处理与自然语言处理（NLP）基础 介绍文本预处理流程（分词、词干提取）。使用`NLTK`和`spaCy`进行词袋模型（BoW）、TF-IDF计算，并进行简单的文本分类任务。 第 28 章：模型解释性（XAI）：理解“黑箱” 在现代模型中，模型的可解释性至关重要。本书详细介绍LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，确保决策过程透明化。 第 29 章：模型持久化与微服务部署 学习使用`pickle`或更健壮的`joblib`来序列化训练好的模型。介绍如何使用`Flask`或`FastAPI`将模型封装成RESTful API，使其能够被其他应用程序调用。 第 30 章：数据可视化进阶：交互式报告 超越静态图表，使用`Plotly`和`Dash`构建高性能、可交互的Web仪表板，用于实时监控模型性能或展示分析结果，最终实现数据驱动的决策闭环。 --- 本书特色： 完全聚焦于现代Python生态： 代码示例均基于Pandas 2.0+和Scikit-learn最新版本，确保实践的先进性。 强调统计严谨性： 模型选择与结果解释严格遵循统计学原理，避免“调参至上”的误区。 实战驱动： 所有章节均包含基于真实或模拟数据集的完整案例，读者可直接在Jupyter环境中复现和修改。 面向未来： 涵盖了可解释性AI（XAI）和模型部署的前沿内容，为读者构建通往生产环境的桥梁。 本书不涉及任何关于微软Visual Basic（VB6, VBA或VB.NET）的语法、事件驱动模型设计、特定IDE界面操作、或基于COM组件的系统集成内容。 读者将从零开始，掌握利用Python进行复杂数据科学和统计建模所需的一切技能。

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我是一个对编程语言学习有很高耐心的人，但即便是这样，我也曾被很多书籍中复杂的语法细节和晦涩的递归概念搞得晕头转向。这本册子在基础语法部分的处理上显得尤为克制和精妙。作者似乎非常清楚初学者的“痛点”，他们把数组、集合和类的继承关系，用生活中的类比，比如图书馆管理、餐厅点单等场景来解释，使得原本抽象的概念一下子变得形象起来。对于一些稍微进阶的主题，比如COM组件的交互和API的调用，作者也给出了非常清晰的步骤指南，避免了直接跳转到复杂的API文档中让人迷失。唯一的遗憾可能在于，书中对于图形化编程（GDI+）的讲解略显保守，提供的示例代码偏向于经典效果的复刻，缺乏一些现代动画效果的构建思路。尽管如此，它仍然是我目前接触到的，最能平稳过渡初学者到中级开发者的优秀读物。

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坦白讲，我本来对任何“程序设计与应用”这类标题的书籍都持保留态度，总觉得它们要么是过时的语言特性罗列，要么就是纯粹的代码示例堆砌。但这本书的论述逻辑非常严密且富有前瞻性。它在讨论后期模块化设计时，非常自然地引入了设计模式的概念，比如工厂模式和观察者模式在实际应用中的体现，这种提升是潜移默化的。它没有刻意拔高理论，而是让设计模式成为解决特定编程难题的“工具”，而不是空中楼阁。此外，书中对性能优化的讨论也十分到位，它不仅仅停留在算法复杂度上，更深入到内存管理和垃圾回收机制对程序运行效率的影响，并提供了具体的调试工具和技巧来定位性能瓶颈。这种对程序“生命周期”全方位的关注，使得这本书的价值远远超出了仅仅教授一门编程语言的范畴，它是在培养一种系统性的工程思维。

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我拿到这本书时，首先注意到的是它的印刷质量和装帧设计，纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。内容上，这本书的结构安排堪称一绝。它采用了一种“项目驱动”的学习模式，每完成一个小节的学习，读者都会参与到构建一个功能模块的过程中。例如，在讲解文件I/O时，不是简单地介绍`Open`和`Close`命令，而是让读者去构建一个简单的日志记录器，需要处理文件不存在、权限不足等多种异常情况。这种实践至上的教学法极大地增强了我的学习动力。特别是关于面向服务架构（SOA）在VB环境下的初步应用探讨，让我意识到即便是一个相对传统的语言平台，依然可以拥抱现代化的系统设计思想。这本书真正做到了理论与实践的完美平衡，让你在动手实践中巩固理论，又在理论指导下提升实践的质量。

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这本书的封面设计得相当有冲击力，深邃的蓝色背景配上霓虹绿的标题字体，给人一种既专业又略带未来感的印象。我原本以为这是一本偏向理论基础讲解的教材，没想到开篇就用了好几个生动的实际案例来引入面向对象编程（OOP）的核心概念。特别是关于控件的事件驱动模型讲解得特别透彻，作者没有停留在教科书式的概念罗列，而是通过一个模拟的客户订单处理系统的构建过程，手把手地演示了如何将现实世界的业务逻辑映射到代码结构中。书中对于错误处理的章节也处理得非常到位，详细对比了不同异常捕获机制的优缺点，甚至还涉及到了多线程环境下资源竞争问题的初步探讨，这对于初学者来说是非常宝贵的经验。我特别欣赏作者在代码规范上所下的功夫，不仅给出了清晰的注释模板，还强调了变量命名的艺术性，这无疑为我后续代码维护打下了坚实的良好习惯基础。总而言之，这本书不仅仅是工具书，更像是一位经验丰富的老程序员在言传身教，让人感觉亲近而又受益匪浅。

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说实话，我对这类技术书籍的期待通常不会太高，总觉得要么内容老旧，要么翻译腔太重。然而，这本《Visual Basic程序设计与应用》完全颠覆了我的看法。它的行文风格极其老练和洒脱，读起来完全没有技术书籍那种枯燥感。作者在讲解ADO.NET数据访问技术时，没有过多纠缠于晦涩的底层原理，而是直接聚焦于如何高效地进行数据绑定和CRUD操作。尤其是在讲解数据报表生成的部分，作者巧妙地融合了SQL查询优化的小技巧，这让我意识到，程序设计和数据库优化是密不可分的。更让我惊喜的是，书中竟然专门辟出了一章来探讨用户界面（UI）的人体工程学设计原则，讨论了如何避免视觉疲劳和提升用户操作效率，这在很多同类书籍中是绝无仅有的视角。这本书的深度和广度兼具，它不仅教你“怎么做”，更启发你去思考“为什么这么做是最好的选择”。

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