C++程序设计教程

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作者:
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2009-1
价格:28.00元
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isbn号码:9787302190509
丛书系列:
图书标签:
  • C++
  • 程序设计
  • 教程
  • 编程
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具体描述

《C++程序设计教程》是为高等院校第一门程序设计课程而编写的教材。《C++程序设计教程》共分为两个部分,第一部分是C++语言基础,包括第1-8章,主要讲述C++的数据类型,运算规则,顺序、选择、循环结构的程序设计,数组,函数,指针,结构体等内容,侧重于基本概念、基本语法及常规算法;第二部分是面向对象程序设计基础,包括第9-16章,主要介绍类和对象,类的构造和析构,友元,运算符重载,继承和派生及输入输出流等内容,侧重于编程的训练,强调模块化、规范化的程序设计,引导读者逐步体会面向对象程序设计的特点。

《C++程序设计教程》配有实验教材《C++程序设计上机实践与学习辅导》,以方便读者复习和上机操作。

《C++程序设计教程》所列举的例题、练习题均在Visual C++ 6.0下调试通过。

C++是一种高效实用的程序设计语言,它既可以进行过程化程序设计,也可以进行面向对象程序设计,是编程人员最广泛使用的工具之一。

好的,这是一本关于 Python数据科学与机器学习实战 的图书简介,内容详尽,旨在吸引对数据分析、算法实现和实际应用感兴趣的读者。 --- 图书名称:《Python数据科学与机器学习实战:从基础到部署的完整指南》 字数: 约1500字 封面语 数据正在重塑世界,而Python是驾驭这股力量的钥匙。 本书不仅仅是代码的堆砌,更是通往数据驱动决策的实战地图。我们深入Python的生态系统,从数据清洗的泥泞到复杂模型预测的辉煌,为您提供一套完整的、可立即上手的知识体系。无论您是渴望转型的职场人士、寻求效率提升的数据分析师,还是希望将理论付诸实践的计算机科学学生,这本书都将是您最可靠的伙伴。 --- 第一部分:奠定基石——Python与数据科学环境的搭建(第1章 - 第3章) 本部分聚焦于为数据科学工作流打下坚实的基础。我们不只是简单介绍Python语法,而是从数据科学的角度审视语言特性,确保读者能够写出高效、可维护的代码。 第1章:Python基础回顾与科学计算环境配置 本章首先快速回顾Python的核心概念,特别是列表推导式、生成器、装饰器等在处理大规模数据时提升效率的关键特性。接着,我们详细指导读者搭建Anaconda/Miniconda环境,并配置Jupyter Notebook/Lab作为交互式开发平台。重点讲解了虚拟环境的管理艺术,以避免依赖冲突,这是专业数据科学项目管理的第一步。 第2章:Numpy:高性能数值计算的核心引擎 Numpy是科学计算的基石。本章深入探讨其核心——`ndarray`对象。读者将学习到向量化操作的威力,理解广播机制(Broadcasting)的底层原理,并掌握高级索引(Fancy Indexing)和视图(Views)与拷贝(Copies)的区别。我们通过实际案例展示如何用Numpy实现高效的矩阵运算,为后续的深度学习打下矩阵代数的实践基础。 第3章:Pandas:数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据分析师日常工作的主力工具。本章全面覆盖`Series`和`DataFrame`的创建、结构化操作。重点内容包括: 数据清洗的艺术: 处理缺失值(插值、删除策略)、重复数据检测与处理、数据类型转换的陷阱。 数据重塑与合并: 掌握`merge`, `join`, `concat`的各种模式,并深入解析`pivot_table`和`groupby`的高级聚合函数,包括使用自定义函数进行分组计算。 时间序列基础: 学习如何处理时间戳数据,进行重采样(Resampling)和时间窗口计算。 --- 第二部分:洞察本质——探索性数据分析与数据可视化(第4章 - 第6章) 数据分析的价值在于发现隐藏的模式。本部分指导读者如何通过视觉和统计手段理解数据。 第4章:Matplotlib与Seaborn:数据叙事的视觉语言 本章旨在将静态图表转化为有说服力的故事。我们从Matplotlib的基础绘图API开始,讲解坐标轴、图例、注解的精细控制。随后,转向更高级的Seaborn库,利用其统计图形(如`pairplot`, `heatmap`, `violinplot`)快速探索变量间的关系和分布。特别关注如何为专业报告定制高质量、高分辨率的图表样式。 第5章:统计学基础与假设检验的实践应用 数据科学不仅仅是编程,更是严谨的统计思维。本章复习了描述性统计的核心指标,并聚焦于推断性统计。读者将学习如何使用`scipy.stats`模块进行T检验、方差分析(ANOVA)以及卡方检验。我们将结合真实数据集,演示如何正确地设置原假设和备择假设,避免常见的统计误判。 第6章:特征工程:从原始数据到模型燃料 特征工程是模型性能的决定性因素。本章是本书实践性的高光部分,涵盖: 编码技术: 独热编码(One-Hot)、标签编码(Label Encoding)及其适用场景;深入探讨目标编码(Target Encoding)的实现与交叉验证中的防数据泄露技巧。 特征缩放与变换: 标准化(Standardization)、归一化(Normalization)以及对数、Box-Cox变换在处理非正态数据中的应用。 特征选择: 介绍过滤法(Filter Methods,如方差阈值、相关性分析)和包装法(Wrapper Methods,如递归特征消除RFE)的实战操作。 --- 第三部分:构建智慧——经典与前沿机器学习模型(第7章 - 第10章) 本部分完全围绕Scikit-learn框架展开,系统介绍主流机器学习算法的原理、调优与评估。 第7章:Scikit-learn工作流与线性模型 本章搭建起完整的模型训练、验证和测试流程。深入讲解交叉验证(K-Fold, Stratified K-Fold)的重要性。线性模型(线性回归、逻辑回归)的讲解不仅停留在公式层面,更侧重于正则化(L1/L2 Lasso/Ridge)如何影响模型复杂度,以及如何通过系数解释来理解模型的决策边界。 第8章:树模型的力量:决策树、随机森林与梯度提升 树模型因其鲁棒性和解释性广受欢迎。本章详细剖析决策树的熵与基尼不纯度,重点讲解随机森林(Bagging)如何通过集成学习降低方差。随后,我们将转向更强大的梯度提升框架: XGBoost与LightGBM: 讲解它们如何通过优化目标函数和并行化策略,在速度和精度上超越传统GBM。 模型调优: 使用Grid Search和Randomized Search优化超参数,并引入Bayesian Optimization(如使用Hyperopt)进行更高效的搜索。 第9章:无监督学习:聚类、降维与异常检测 无监督学习在发现结构和数据压缩中扮演关键角色。本章涵盖: 聚类算法: K-Means的局限性与K-Means++的改进;层次聚类(Hierarchical Clustering)的应用。 降维技术: 主成分分析(PCA)的几何意义,以及t-SNE和UMAP在数据可视化的独特优势。 异常检测: 使用孤立森林(Isolation Forest)和局部离群因子(LOF)在海量数据中识别罕见事件。 第10章:模型评估与可解释性(XAI) 构建模型后,评估和解释至关重要。本章超越准确率(Accuracy),深入讲解分类问题的关键指标:精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数和ROC-AUC曲线的解读。对于回归问题,重点分析残差图。最后,引入模型可解释性技术:使用SHAP值和Permutation Importance来揭示复杂模型(如集成模型)中各个特征对最终预测的贡献度。 --- 第四部分:进阶与部署——深度学习初步与实战部署(第11章 - 第12章) 本部分将读者从传统机器学习的世界带入现代深度学习的门槛,并探讨如何将成果转化为实际应用。 第11章:TensorFlow/Keras入门:神经网络基础构建 介绍深度学习的核心概念:神经元、激活函数、反向传播。使用Keras的高级API快速搭建第一个多层感知机(MLP)来解决分类问题。重点讲解如何管理模型层、损失函数和优化器(Adam, SGD)。通过对比线性模型和简单神经网络,直观展示深度学习处理非线性问题的能力。 第12章:模型持久化与生产环境部署 一个完成的模型必须能够被部署。本章教授如何使用`pickle`和Scikit-learn内置的`joblib`持久化训练好的模型。随后,转向实际部署: API封装: 使用Flask或FastAPI框架,将训练好的模型封装成一个 RESTful API 服务。 容器化基础: 介绍Docker的概念,并提供一个基础的`Dockerfile`示例,指导读者如何将整个Python环境和模型打包,确保模型在任何环境中都能一致地运行。 --- 目标读者 希望系统学习数据科学全流程的 初级至中级数据分析师。 软件工程师,希望将数据分析能力和机器学习集成到现有产品中。 计算机科学、统计学专业 的在校学生,需要一本结合理论与大量实战代码的参考书。 所有对 Python生态下的数据处理、建模与部署 充满好奇和求知欲的人士。 本书特色 1. 项目驱动: 全书穿插超过20个精心设计的实战案例,从金融风险预测到用户行为分析,确保学即能用。 2. 生态全面覆盖: 不局限于单一工具,而是系统性地整合了Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, XGBoost乃至TensorFlow的基础应用。 3. 强调工程化: 额外增加模型部署章节,填补了许多教程只讲训练不讲生产的空白。 拿起这本书,开启您的Python数据科学之旅,将数据潜力转化为商业价值!

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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总而言之,《C++程序设计教程》是一本真正为初学者量身打造的优秀教材。它没有故弄玄虚,而是用最真诚、最易懂的方式,将C++这门强大的语言呈现在我们面前。我从这本书中不仅学到了C++的知识,更重要的是,我重拾了对编程的热情,并建立起了解决实际编程问题的信心。这本书我已经推荐给了身边的朋友,并且毫不犹豫地认为,任何想要入门C++的读者,都不应该错过它。它是我学习编程道路上的一盏明灯,让我能够更自信、更快乐地探索编程的广阔世界。

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本书对于错误处理和异常机制的讲解,也是我非常看重的一部分。在我看来,一个好的程序员不仅要会写能运行的代码,更要懂得如何处理代码中可能出现的错误。作者在书中并没有回避C++中可能出现的各种运行时错误,而是提供了系统性的方法来应对。从简单的条件判断来避免错误,到使用C++标准的异常处理机制(try-catch-throw),本书都进行了深入的讲解。作者还通过具体的代码示例,展示了如何捕获和处理文件操作中的IO错误,以及如何抛出自定义的异常,这让我意识到,编写健壮的代码是多么重要。这种对细节的关注,让我在学习过程中,也逐渐养成了严谨的编程习惯。

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这本书绝对是我近期读过的最令人惊喜的编程教材之一。我是一名初学者,一直对C++这门语言感到既好奇又畏惧,总觉得它门槛很高,学习起来会非常枯燥。然而,当我翻开《C++程序设计教程》的第一个章节时,这种顾虑就烟消云散了。作者的语言风格非常亲切,就像一位经验丰富的老师在耳边循循善诱,没有那些晦涩难懂的术语堆砌,而是用大量贴近生活的例子来阐述抽象的概念。例如,在讲解变量和数据类型时,作者并没有直接抛出“int”、“char”这些词,而是先用“小盒子”、“标签”这样的比喻来帮助我们理解数据存储的本质。这种循序渐进、由浅入深的教学方式,让我能够毫不费力地跟上节奏,并且在学习过程中始终保持着浓厚的兴趣。

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我尤其欣赏本书在代码示例方面的处理。每一段代码都经过精心设计,不仅能够清晰地展示所讲解的知识点,而且结构完整,可以直接运行并看到结果。更重要的是,作者会详细解读每一行代码的含义,解释其背后的逻辑,这对于我这种零基础的读者来说是至关重要的。很多时候,我会在看完书中的代码示例后,自己尝试去修改一些参数,或者加入一些自己的想法,看看会产生什么不同的效果。这种主动的学习方式,让知识点真正地“活”了起来,不再是死记硬背的公式,而是可以动手实践、验证的真理。而且,书中穿插的“思考一下”和“小练习”环节,更是巩固知识、激发我独立思考能力的绝佳设计,它们总能恰到好处地出现在我即将感到困惑的地方,引导我主动去探索和解决问题。

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对于C++中那些被许多人诟病的复杂概念,比如指针和内存管理,《C++程序设计教程》的处理方式简直是化繁为简。我一直听说指针是C++学习的一大难关,很多人都会在这里望而却步。但是,本书用了非常形象的比喻,比如将内存地址比作“房间的门牌号”,将指针比作“指向那个门牌号的指示牌”,这样的讲解一下子就让指针的神秘感消失了,变得清晰易懂。作者还通过一系列精心设计的练习,引导我们一步步理解指针的运算、解引用以及它们在实际编程中的应用,例如如何用指针访问数组元素,如何实现动态内存分配。这种“剥洋葱”式的讲解,让我对指针不再感到畏惧,反而觉得它是一种非常强大而灵活的工具。

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我一直认为,学习编程最终还是要回到实践。这本书在这一点上做得非常出色。它不仅仅是理论的讲解,更注重引导读者动手实践。在每一章的结尾,都有精心设计的练习题,从简单的巩固知识点,到稍微复杂一些的应用题,都能够帮助我们检验学习成果。更让我惊喜的是,书中还提供了一些综合性的项目案例,比如一个简单的图书管理系统,或者一个学生成绩管理程序。通过完成这些项目,我不仅将书中所学的知识融会贯通,更重要的是,我开始能够独立思考和解决实际编程问题,这对于我建立编程信心起到了至关重要的作用。

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模板和STL(Standard Template Library)是C++中非常强大但对我来说一度是“天书”的部分。很多教程可能只是简单提一句,但《C++程序设计教程》却花了相当多的篇幅来讲解。作者用非常形象的比喻来解释模板的泛化思想,比如“通用零件”的概念,让我们理解为什么需要模板,以及它能带来怎样的便利。然后,详细介绍了STL中的常用容器,如vector、list、map等,以及它们各自的优缺点和使用场景。更重要的是,书中还讲解了STL中的算法,如sort、find等,以及如何将容器和算法结合起来,极大地提高了编程效率。这部分内容的学习,让我感受到了C++语言的强大和灵活性,也为我打开了新的编程思路。

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这本书在面向对象编程(OOP)部分的讲解也让我印象深刻。我一直对“类”、“对象”这些概念感到模糊,总觉得它们是抽象的理论,与实际编程相去甚远。然而,《C++程序设计教程》通过一系列生动的例子,比如“汽车”对象、“狗”对象,将抽象的概念具象化。作者详细讲解了封装、继承和多态这三大特性,并且用清晰的代码示例来展示它们是如何工作的。例如,在讲解继承时,作者用“父类”和“子类”的比喻,解释了子类如何继承父类的属性和方法,并可以进行扩展。这种将理论与实践紧密结合的教学方式,让我对OOP有了全新的认识,也为我将来编写更大型、更模块化的程序打下了坚实的基础。

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这本书的结构安排也让我非常满意。它遵循了从易到难、由点到面的原则,逻辑清晰,条理分明。从最基础的开发环境搭建,到C++的基本语法,再到面向对象编程、模板和STL,每一个章节都像是为下一章做了铺垫,层层递进。这种结构安排,避免了学习过程中可能出现的断层感,让我能够始终保持一个连贯的学习路径。而且,书中还穿插了一些关于软件工程和编程规范的讲解,比如如何写出清晰易读的代码,如何进行代码的注释,这些对于养成良好的编程习惯非常有益。

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语法和运算符的部分,本书也做到了细致入微。我以前学习其他语言时,经常会因为细微的语法错误而浪费大量时间去调试。但在这本《C++程序设计教程》中,作者几乎涵盖了C++所有常用的语法和运算符,并且都配有清晰的解释和示例。无论是基本的算术运算符、逻辑运算符,还是更复杂的位运算符、赋值运算符,书中都提供了详细的说明,甚至还包括了运算符的优先级和结合性,这些细节对于写出准确无误的代码至关重要。更让我惊喜的是,作者还专门用了一章来讲解C++的输入输出流,以及格式化输出,这对于我们进行控制台应用程序的开发非常有帮助,能够让我们的程序输出更加专业和易读。

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计算机等级考试伤不起啊。。

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