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☆☆☆☆☆

出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:刘铸娇

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2003-4

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787504538109

丛书系列:

图书标签:

1
平面设计
计算机图形
设计软件
Photoshop
Illustrator
InDesign
CorelDRAW
视觉传达
图像处理
设计应用

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具体描述

本书是根据劳动和社会保障部培训就业司颁发的《计算机专业教学计划》和《计算机平面设计应用教学大纲》编写的。主要内容有：Photoshop 6.0，CorelDRAW 10，AutoCAD 2002的基本概念及理论、工作界面及基本操作，以及这3个软件在平面设计中的使用方法和使用技巧。

本书通俗易懂，立足于实际应用，有着较好的操作性。本书还配套有上机实习操作教材《计算机平面设计软件应用实例》，以培

好的，这是一份图书简介，主题涵盖了高级统计建模与数据挖掘技术，旨在为读者提供一个深入且实用的学习路径，完全避开了计算机平面设计软件应用的内容。 --- 现代数据科学前沿：高级统计建模与数据挖掘技术深度解析图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的洪流往往淹没着潜在的价值。本书《现代数据科学前沿：高级统计建模与数据挖掘技术深度解析》旨在为具有一定数理统计基础的研究人员、数据分析师以及希望在复杂数据集中发掘深刻洞见的专业人士，提供一套系统、前沿且高度实用的高级建模与挖掘工具集。本书的创作理念是弥合纯理论与工程实践之间的鸿沟。我们不满足于对标准线性模型的简单回顾，而是聚焦于如何处理非线性、高维、异构和大规模数据所必需的复杂算法和稳健的实践框架。全书内容经过精心组织，从理论的奠基石出发，逐步攀升至最新的机器学习与因果推断交叉领域。第一部分：稳健的统计基础与高维数据处理本部分作为全书的理论基石，将对经典统计方法进行“升级”，使其适应现代数据的挑战。 1.1 广义线性模型的深化与非参数回归我们深入探讨了广义线性模型（GLM）的扩展，特别是混合效应模型（Mixed-Effects Models）在处理具有层次结构数据（如纵向研究、多中心试验）时的精确应用。重点阐述了随机效应的合理设定、方差结构的选择，以及如何进行模型选择和参数估计（如REML法）。随后，我们将视野拓展至非参数和半参数回归，如样条回归（Splines）和局部多项式回归（LOESS），这些技术在数据结构未知时提供了强大的平滑和拟合能力，有效避免了过度依赖特定函数形式的偏差。 1.2 高维数据的挑战与正则化方法随着特征维度（$p$）可能远超样本量（$n$）的“$p gg n$”问题日益普遍，传统最小二乘法失效。本章详尽解析了正则化技术，包括Lasso（L1范数惩罚）在特征选择中的应用，以及Ridge（L2范数惩罚）在处理多重共线性时的优势。更重要的是，本书引入了Elastic Net（L1和L2的结合），并讨论了其在生物信息学和金融时间序列分析中的实际性能比较。我们还将涉及稀疏主成分分析（Sparse PCA），它在保持降维效果的同时，提供了更具可解释性的主成分载荷。第二部分：先进的机器学习与集成建模范式本部分是本书的核心，侧重于现代数据挖掘领域最有效且前沿的预测和分类技术。 2.1 强大的树模型与梯度提升框架决策树作为非参数模型的代表，因其直观性和鲁棒性而广受欢迎。我们将超越基础的CART算法，重点讲解随机森林（Random Forest）的集成机制及其方差缩减的数学原理。本书的重头戏是梯度提升机（GBM）的精细剖析，特别是XGBoost、LightGBM和CatBoost三大主流框架。我们不仅演示如何调参，更深入剖析其底层优化策略，如稀疏感知算法、延迟修剪（Early Stopping）以及如何利用GPU加速进行高效训练。 2.2 支持向量机（SVM）与核方法的几何意义我们将回顾SVM在二分类问题中的优化目标——最大化间隔。重点在于深入理解核函数（Kernel Functions）的选择和构造，特别是径向基函数（RBF）背后的隐式特征空间映射。对于多分类问题，我们将分析“一对多”和“一对一”策略的优劣，并讨论如何将SVM应用于回归问题（SVR）。 2.3 深度学习模型的统计视角（聚焦于结构化数据）虽然深度学习常与图像和文本处理联系，但本书从统计建模的角度审视其在结构化数据中的应用。我们重点讲解深度前馈网络（DNN）如何作为非线性特征学习器，用于处理复杂交互项，并探讨自编码器（Autoencoders）在无监督特征降维和异常检测中的应用。更进一步，我们讨论了如何利用贝叶斯深度学习来量化模型的不确定性，这在需要风险评估的场景中至关重要。第三部分：模型评估、因果推断与可解释性（XAI）一个强大的模型必须是可靠且可信赖的。本部分关注如何科学地验证模型、从相关性走向因果性，以及如何向非专业人士解释复杂模型。 3.1 稳健的模型选择与交叉验证策略超越简单的训练/测试集划分，本书详细介绍了K折交叉验证、留一法交叉验证（LOOCV）的适用场景，以及时间序列数据的滚动预测（Rolling Forecast Origin）方法。我们将引入信息准则（AIC, BIC）的局限性，并重点讲解基于重采样的模型评估，如Bootstrap方法，用于更精确地估计参数的标准误差和置信区间。 3.2 从相关到因果：高级推断方法这是本书区别于纯预测模型书籍的关键部分。我们系统地介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），用于在观测数据中模拟随机对照试验（RCT）。进一步，我们将探讨双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）和工具变量法（Instrumental Variables, IV），这些方法是处理混杂因素和内生性问题的利器，对于政策评估、市场营销效果衡量等领域具有不可替代的价值。 3.3 模型可解释性（XAI）的实践在许多监管和决策场景中，“黑箱”模型是不可接受的。本书将全面介绍局部可解释性和全局可解释性的技术。我们将详细讲解SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的计算原理及其在个体预测解释中的应用，并介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）如何构建局部代理模型。此外，我们还会讨论特征重要性的稳健度量，超越简单的增益计算。实践与工具本书的所有理论阐述均配有详尽的R语言和Python（使用Scikit-learn, StatsModels, TensorFlow/PyTorch）代码实例。读者可以跟随书中的步骤，在真实数据集上复现和优化所有高级模型，确保理论知识能够迅速转化为解决实际问题的能力。目标读者：数据科学硕士/博士研究生高级数据分析师、商业智能专家需要构建复杂预测和因果推断模型的统计学家希望掌握前沿数据挖掘技术的研究工程师通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭最复杂的现代数据集，设计出既准确又具备科学解释力的分析模型。

作者简介

目录信息

第一篇　Photoshop 6.0第1章　概述（1）第2章　区域选定和绘图工具（8）第3章　色彩与图像的处理（35）第4章　图像的编辑与输出（46）第5章　图层及路径（67）第6章　颜色通道及应用（90）第7章　滤镜的运用（103）第二篇　CorelDRAW 10第8章　概述（118）第9章　图形的绘制与编辑（126）第10章　图形的填充及轮廓制作（140）第11章　对象的组织
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现本身，就是一次精彩的“设计作品”。我很少见到技术类书籍能做到如此赏心悦目。纸张的质感非常高级，印刷的色彩还原度极高，很多原本需要高精度屏幕才能分辨的微妙色差，在这本书上都得到了精准的体现。它不仅仅是知识的载体，更像是一件值得收藏的艺术品。阅读体验极其流畅，图文的搭配达到了完美的平衡——需要解释复杂概念时，有详尽的插图和流程图；需要展示最终效果时，有大篇幅的高清作品展示。更重要的是，作者在介绍一些高级效果（比如三维模拟或动态图形的基础概念）时，没有使用那种晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常亲切、像是老朋友在耳边指导的语气，让人倍感亲近。这本书完全打破了我对“技术书籍必然枯燥”的固有印象，它是一场视觉与智慧的双重盛宴。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿起这本书的时候，内心是带着一丝怀疑的，毕竟市面上软件更新换代太快了，一本纸质书的内容很容易过时。然而，这本书的魔力就在于它巧妙地避开了那些转瞬即逝的软件版本号的陷阱。它聚焦于那些永恒不变的设计原则，比如负空间的应用、视觉层级的建立，以及如何利用对比度来引导读者的视线。作者在讲解工具的使用时，也总是先从“设计目标”出发，再去选择最合适的工具来实现这个目标，而不是反过来。书中关于品牌识别系统构建的那几章，简直是教科书级别的范本，从标志的基础几何形态分析，到延展应用（比如在不同介质上的表现）的规范制定，逻辑严密，条理清晰。我发现，这本书最大的价值在于，它教会我如何“独立思考”，而不是依赖软件内置的模板。即使明天某个软件被新的工具取代，这本书里蕴含的设计智慧依然具有强大的生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度实在令人惊叹，我原本以为它会集中火力在某个主流软件的最新功能上，结果它却像一本艺术史的导览手册，将设计的发展脉络梳理得井井有条。作者对于字体排印学的考究简直到了痴迷的程度，从衬线体到无衬线体，再到新兴的Display字体，每一种的起源、特点以及在不同媒介上的适用性都做了细致入微的剖析。更让我佩服的是，书中对于图像处理的章节，完全摆脱了“如何抠图”这种初级话题，转而探讨光影的真实再现、色彩空间（如CMYK与RGB的深层差异）对印刷质量的影响，甚至还涉及到了无损压缩和有损压缩的哲学辩论。这哪里是一本软件应用指南，这分明是一部包含了美学、工程学和历史学的综合性设计百科全书。读完之后，我感觉自己对“像素”这个概念的理解都提升了一个维度，看待任何屏幕上的图像都多了一层审视的目光。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在职场摸爬滚打多年的资深设计师，对于基础知识已经非常熟悉了，本以为这本书对我来说提升有限，但事实证明我错了。这本书的高级篇章，特别是关于“跨平台适应性设计”和“用户体验驱动的视觉表达”的章节，给我带来了巨大的启发。它探讨了如何在一个日益碎片化的信息环境中，保持设计的连贯性和冲击力，这正是当前行业面临的最大挑战之一。作者甚至引用了大量的心理学研究来佐证某些设计决策的合理性，将设计从一种纯粹的“手艺”提升到了“科学”的层面。其中关于如何构建一套可扩展、高效率的设计工作流的讨论，对我团队的管理和项目推进效率都有直接的改善作用。这本书不仅是学习工具，更像是一位顶级导师的思维碰撞记录，它强迫我跳出日常工作的舒适区，去思考设计在更宏大叙事中的位置和价值。强烈推荐给所有渴望突破瓶颈的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

天哪，这本书简直是为我量身定做的！我一直对色彩理论和版式设计深感困惑，市面上的那些教材要么过于枯燥，要么就是堆砌操作步骤，让人看了就打瞌睡。这本书一入手，我就被它那种直观、深入浅出的讲解方式所吸引。它没有直接跳到某个软件的功能列表上，而是花了大量的篇幅去解释“为什么”要这么设计，比如黄金分割在海报构图中的应用，以及不同配色方案如何影响受众的情绪。我尤其欣赏作者在讲解网格系统时使用的那些生动的比喻，一下子就把抽象的概念具象化了。通过书中的案例分析，我才真正明白了为什么有些设计看起来“舒服”，而有些则“别扭”。它让我从一个仅仅会“点鼠标”的操作者，提升到了一个懂得“思考”设计背后的逻辑的实践者。对于初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它建立起了一个坚实的设计思维基础，而不是仅仅停留在工具层面。我已经迫不及待想把学到的知识应用到我的下一个创意项目中了。

评分☆☆☆☆☆