1+1容易学Office 2007 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:江高举

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2009-10

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787894872814

丛书系列:

图书标签:

• Office 2007
• 办公软件
• Word
• Excel
• PowerPoint
• 教程
• 入门
• 技巧
• 学习
• 电脑应用

编程进阶：用 Python 驾驭数据科学与人工智能 本书涵盖了从基础理论到前沿应用的全面 Python 编程知识，旨在帮助有一定编程基础的读者，系统性地掌握利用 Python 语言进行高效数据处理、分析、可视化，以及构建机器学习和深度学习模型的实战技能。 --- 第一部分：Python 编程核心与高效开发（约 400 字） 本部分将深入巩固读者对 Python 语言核心特性的理解，并侧重于提升代码的效率和可维护性，为后续的数据科学应用打下坚实的基础。 1. Python 语言深度剖析： 我们将超越基础语法，重点探讨 Python 的内存管理机制、装饰器（Decorators）的深入应用、元编程（Metaprogramming）的概念，以及生成器（Generators）和迭代器（Iterators）在处理大规模数据流时的性能优势。通过实例解析 GIL（全局解释器锁）对多线程的影响，并介绍如何利用多进程或异步编程（`asyncio` 库）来突破 I/O 密集型任务的性能瓶颈。 2. 面向对象设计与高级特性： 详细讲解类的继承、多态、封装等 OOP 原则在 Python 中的具体实现。重点解析抽象基类（ABC）的使用，强制接口规范，以及使用数据类（`dataclasses`）简化数据结构定义，提高代码的可读性。 3. 性能优化与调试技巧： 介绍如何使用内置的 `timeit` 模块精确测量代码性能。讲解 C 扩展模块（如 Cython 的初步介绍）的概念，以及如何利用性能分析工具（如 `cProfile`）定位代码中的热点区域。此外，涵盖了高级异常处理、日志记录的最佳实践（使用 `logging` 模块进行结构化日志输出），确保应用程序的健壮性。 4. 现代 Python 生态集成： 快速介绍包管理工具 Poetry 或 Pipenv 的使用，构建隔离的、可复现的开发环境。讲解虚拟环境（Virtual Environments）的最佳实践，确保不同项目间的依赖不相互干扰。 --- 第二部分：数据处理与科学计算的利器（约 550 字） 本部分专注于 Python 在科学计算领域的核心库，教授读者如何高效地清洗、转换和分析结构化及非结构化数据。 1. NumPy 深度解析： 抛弃简单的数组创建，重点阐述向量化操作（Vectorization）的原理和优势。讲解广播机制（Broadcasting）在处理不同形状数组间的运算中的精妙之处。深入探讨数组的视图（Views）与副本（Copies）的区别，避免潜在的内存错误和数据污染。介绍高级线性代数运算，如矩阵分解和特征值计算。 2. Pandas：数据操作的瑞士军刀： 远超基础的 `DataFrame` 结构介绍。我们将详细讲解： 高效数据筛选与重塑： 使用 `query()` 方法和布尔索引进行复杂条件筛选；掌握 `pivot_table`、`melt` 和 `stack/unstack` 进行数据透视和格式转换。 时间序列处理： 讲解 `DatetimeIndex` 的强大功能，包括重采样（Resampling）、滞后（Lagging）和滚动窗口计算（Rolling Windows），这是金融和物联网数据分析的关键。 缺失数据与数据合并： 探讨多种插值（Imputation）方法（如线性插值、多重回归插值），以及 Merge、Join 和 Concatenate 操作在不同键值组合下的精确控制。 3. 数据可视化实战（Matplotlib 与 Seaborn）： 强调定制化和故事叙述。不仅限于绘制基础图表，更专注于： Matplotlib 深入定制： 控制图表的每一个元素，包括次坐标轴、自定义图例、嵌入文本和注释，以满足出版物级别的要求。 Seaborn 高级统计图： 掌握如小提琴图（Violin Plots）、成对关系图（Pair Plots）和回归图，用于探索多变量间的统计关系。 交互式可视化初步（Plotly/Bokeh 简介）： 简要介绍如何利用这些库创建可缩放、可交互的 Web 友好型图表。 4. 数据输入输出与存储： 除了 CSV/Excel，重点介绍如何高效地读写 Parquet 和 HDF5 等二进制格式文件，理解它们在大数据环境下的性能优势，并探讨如何使用 Pandas 读取和写入 SQL 数据库。 --- 第三部分：机器学习与深度学习框架实战（约 550 字） 本部分将带领读者进入机器学习（ML）和深度学习（DL）领域，侧重于使用主流的 Python 库构建和评估预测模型。 1. 机器学习基础与 Scikit-learn： 模型选择与评估： 详细讲解交叉验证（Cross-Validation）策略，包括分层抽样和时间序列中的滚动原点验证。深入理解准确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线与 AUC 的适用场景。 特征工程的艺术： 覆盖特征缩放（标准化、归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）、特征选择方法（如基于方差、递归特征消除 RFE）和特征构造的最佳实践。 模型调优： 掌握网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）的用法。介绍贝叶斯优化等更先进的超参数搜索策略。 核心算法应用： 聚焦于逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升机（XGBoost/LightGBM 的集成方法）。 2. 深度学习入门与 TensorFlow/PyTorch 基础： 框架对比与选择： 简要对比 TensorFlow 和 PyTorch 的设计哲学，帮助读者根据需求做出选择。 构建计算图： 以 PyTorch 为例，讲解动态计算图的优势，如何定义层（Layers）、损失函数（Loss Functions）和优化器（Optimizers）。 神经网络基础模块： 详细解析前馈网络（FNN）的结构，激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失的影响。理解反向传播（Backpropagation）的工作原理。 3. 深度学习应用场景： 卷积神经网络（CNNs）： 介绍卷积层、池化层的工作机制，并实战应用于图像分类任务，包括使用预训练模型进行迁移学习（Transfer Learning）。 循环神经网络（RNNs）与序列数据： 讲解处理文本和时间序列的基础 RNN 结构，并重点剖析 LSTM 和 GRU 单元如何解决长期依赖问题，应用于情感分析或时间序列预测。 4. 模型部署初步（MLOps 概述）： 介绍模型训练完成后，如何使用如 Pickle 或 Joblib 序列化模型。简要讨论如何将训练好的模型封装成 API 接口（如使用 Flask/FastAPI），为模型的生产部署做准备。 --- 附录：Python 生态系统的高级工具（约 150 字） 1. 并行计算与分布式处理： 介绍 Dask 库，如何在不改变 Pandas/NumPy 接口的情况下，将数据处理任务扩展到多核 CPU 或集群环境。 2. 自动化与脚本编写： 讲解如何使用 `os`、`shutil` 和 `pathlib` 库进行系统级的自动化操作，编写健壮的文件管理和批处理脚本。 3. 版本控制： 强调 Git 在数据科学项目中的重要性，回顾分支管理、合并冲突解决和远程仓库协作的规范流程。 通过本书的学习，读者将构建起一套完整的 Python 数据科学与人工智能实践能力，能够独立应对复杂的真实世界数据挑战。

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我是一个视觉型学习者，对纯文字的描述往往感到吃力，而这本书在图文配合上做得极其出色。每一个重要操作步骤，几乎都有对应的屏幕截图，而且截图的质量非常高，清晰地标示出了点击的按钮和菜单选项，完全没有那种模糊不清、看不清细节的劣质感。有时候，我甚至可以不依赖电脑屏幕，光看着书上的图片和文字描述，就能在脑海中完成一次完整的操作流程预演。更值得称赞的是，作者对一些“细节美学”的处理也着墨不少，比如如何调整页边距让打印效果更专业，如何设置自动图文集以提高重复性工作的速度。这些看似微小的技巧，累积起来极大地提升了我的工作品质和效率。这本书真正做到了“化繁为简，寓教于乐”，让原本枯燥的软件学习变成了一种享受探索的过程。

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说实话，我过去对自学这类软件一直抱有抵触情绪，总觉得枯燥乏味，而且很容易学了后面忘了前面。但是这本《1+1容易学Office 2007》彻底颠覆了我的看法。它的结构设计非常巧妙，每一个章节都像是一个独立的小模块，但又紧密相连。让我印象深刻的是它对于“整合应用”的介绍，比如如何将Excel中的数据无缝链接到Word报告中，或者如何在PowerPoint中嵌入动态的Excel图表。作者没有把这几个软件孤立地讲解，而是着重展示了它们之间协同工作的强大威力。这种跨软件的联动讲解，极大地拓宽了我的思路，让我明白工具的真正力量在于整合运用。此外，书中还穿插了一些常见错误的“避雷指南”，提前告诉我哪些操作可能会导致文档损坏或者格式错乱，这种预防性的指导，简直是太贴心了，避免了我走不少弯路。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配和字体选择都透露着一股亲切和易懂的气息，这一点对于我这种刚接触Office 2007的新手来说，简直是救星。我拿到书的时候，首先翻阅的就是目录，内容组织得非常有条理，从最基础的Word文档操作，到Excel的数据处理，再到PowerPoint的演示文稿制作，循序渐进，逻辑清晰。特别是它在介绍每个功能点的时候，总会配上非常直观的截图和详细的步骤说明，即便是第一次接触软件的用户，也能很快找到北。我记得我之前尝试看一些网上的教程，那些零散的知识点总是让人抓不住重点，学完这个就忘了那个，但是这本书的好处在于它形成了一个完整的知识体系，就像有一位经验丰富的老师在你身边手把手地教你，让你在学习的过程中充满信心。它不仅仅是罗列功能，更注重实用性，很多例子都贴近我们日常工作和学习的场景，让人感觉学到的知识是“活的”，马上就能用得上，而不是那种干巴巴的理论堆砌。这绝对是一本能让人踏踏实实把Office 2007基本功练扎实的入门宝典。

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这本书的价值远超出了其标价，它给我的感觉更像是一份经过精心打磨的“操作手册与思维导图”的结合体。我注意到作者在讲解高级功能时，比如Word的长文档结构管理或者Excel的数据透视表，并没有直接跳到最复杂的设置界面，而是先用非常简练的语言解释了“为什么需要这个功能”和“它能解决什么问题”，这种以需求为导向的教学方式，极大地激发了我的学习动机。我不是为了学软件而学软件，而是为了解决实际工作中的痛点而去学习，这样学习效率自然就高了。另外，书里提供的配套练习文件（虽然我是通过书中的说明自行操作的，但知道有配套资源本身就是一种安慰）也体现了作者的用心。它不是那种冷冰冰的说明书，而是充满温度和实用智慧的指导者，让我对2007这个经典的办公套件重新燃起了兴趣。

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这本书的讲解方式简直是太接地气了，完全没有那种高高在上的技术术语堆砌感，读起来就像是邻家大哥在跟你分享他的独门秘籍。我尤其欣赏作者在处理一些复杂概念时的比喻和类比，比如解释Excel中的函数嵌套时，作者用了“俄罗斯套娃”的比方，一下子就把原本让人头疼的概念变得生动起来，让人茅塞顿开。而且，这本书的排版非常人性化，重点内容都有用粗体或者不同颜色的边框标出，即使是快速浏览时，也能迅速抓住核心要点。很多技巧的讲解都带着一种“过来人”的经验，比如某个快捷键的隐藏用法，或者某个功能在特定场景下的最优解决方案，这些都是那些官方帮助文档里找不到的“干货”。对于我这种追求效率的职场人士来说，这种实战性极强的指导价值太大了。它让我意识到，原来Office 2007的潜力远比我想象的要大得多，很多以前觉得耗时费力的工作，通过书中的方法可以实现效率翻倍。

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