具体描述
Java是一门流行的计算机语言，它已成为IT从业人员的必备工具。本书从Java的基本概念入手，介绍了Java的语言基础与主要功能，系统分析了Java语言的编程机制，并从面向对象程序设计的角度，阐述了Java语言的编程技巧。本书还介绍了一些Java语言的高级特性，如网络编程、数据库连接、多线程以及远程对象调用等。
本书通俗易懂，实用性强，适合计算机及相关专业的本科生作为学习Java语言的教材，也适合软件开发人中及其他有关人员阅读参考。
《Python数据科学实战》 图书简介 一、本书定位与读者群体 《Python数据科学实战》是一本面向具有一定编程基础，渴望深入掌握数据分析、机器学习和数据可视化技术的专业人士和进阶学习者的实用教程。本书并不仅仅是Python语言特性的罗列，而是将核心编程技能与前沿数据科学方法论紧密结合的实战手册。 目标读者包括： 1. 数据分析师与商业智能（BI）专业人员： 希望利用Python的强大生态系统替代传统工具（如Excel或某些商业BI软件），实现更复杂、自动化和可重复的数据处理流程。 2. 初级到中级数据科学家： 需要系统化地学习如何将理论模型落地到实际生产环境，熟悉数据清洗、特征工程的“脏活累活”，以及模型部署的基础流程。 3. 软件工程师： 希望拓展技能栈，将数据驱动的决策能力融入到现有软件产品设计中，例如构建推荐系统或实时监控仪表板。 4. 科研人员与研究生： 在需要处理大量实验数据、进行统计建模和结果可视化的领域，本书提供了一套高效的工具箱。 本书假定读者对基本的编程逻辑（如变量、循环、函数）有所了解，但不要求读者事先具备Python语言的深度知识，也不假设读者对复杂的数学理论有精通的掌握，而是侧重于“如何用工具解决问题”。 二、核心内容架构与特色 本书结构严谨，从基础环境搭建到高级模型部署，构建了一个完整的数据科学项目生命周期视图。全书共分为六个主要部分，超过三十个章节，旨在提供全面而深入的指导。 第一部分：环境构建与Python基础回顾（奠定基石） 本部分快速回顾了Python在数据科学中的关键特性，并详细指导读者搭建高性能的科学计算环境。 环境配置与版本管理： 重点介绍Anaconda/Miniconda的使用，虚拟环境的创建与管理，确保项目间的依赖隔离和可复现性。 Jupyter生态系统精通： 深入讲解Jupyter Notebook、JupyterLab的使用技巧，包括魔法命令（如`%timeit`, `%%capture`）、扩展插件的安装与使用，以优化交互式数据探索体验。 NumPy高效计算： 不仅仅讲解数组操作，更侧重于向量化操作的原理，如何避免显式的Python循环，从而实现数量级的性能提升。探讨内存布局和广播机制的底层逻辑。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术（数据准备） 数据科学的“80%的时间”投入在此阶段。本书强调数据质量的重要性，并提供应对真实世界数据混乱的实用策略。 Pandas深度解析： 详细介绍DataFrame和Series的数据结构，重点讲解索引、层次化索引（MultiIndex）的高级应用，以及`apply`, `transform`, `agg`的性能差异与选择。 缺失值与异常值处理： 探讨基于模型（如MICE多重插补）和基于统计方法（如Z-Score、IQR扩展）的插补技术，以及如何使用隔离森林（Isolation Forest）等方法识别和处理异常数据。 时间序列数据操作： 专门辟出章节讲解Pandas对日期时间（`datetime`）对象的强大支持，包括重采样（Resampling）、时区转换、滞后特征的创建，为金融、物联网数据分析打下基础。 文本数据初探： 介绍使用正则表达式（Regex）进行复杂字符串匹配与提取，并利用Scikit-learn的文本向量化工具进行初步特征化。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化（洞察发现） 本部分专注于如何将数据转化为可理解的叙事。 统计基础与假设检验： 简要回顾描述性统计，并引入核心的推断统计概念，如t检验、卡方检验，指导读者判断观察到的差异是否具有统计显著性。 Matplotlib与Seaborn精修： 强调定制化和信息密度。不仅教授基本图表绘制，更深入讲解如何自定义坐标轴、注释、图例，以及如何利用Seaborn的统计图形（如FacetGrid, PairGrid）快速揭示变量间的复杂关系。 交互式可视化： 引入Plotly和Bokeh库，指导读者创建可供业务用户探索的交互式仪表板原型，实现缩放、悬停信息显示等功能。 第四部分：机器学习建模与实践（核心算法） 本部分是全书的重点，侧重于Scikit-learn框架下的端到端模型构建流程。 模型选择与评估指标： 详细对比回归（MSE, R²）、分类（准确率、精确率、召回率、F1、AUC-ROC）的适用场景。重点讲解交叉验证（Cross-Validation）的最佳实践。 监督学习实战： 从线性模型到决策树、随机森林和梯度提升（XGBoost/LightGBM）。每种模型都配有详细的参数调优示例，强调特征重要性分析。 无监督学习应用： 深入K-Means聚类和主成分分析（PCA）。PCA部分着重于降维的可视化解释及其对后续模型性能的影响。 特征工程的炼金术： 专门一章讲解如何基于领域知识和数据特性，创建有效的衍生特征，如多项式特征、交互特征、以及处理分类特征的独热编码与目标编码。 第五部分：模型优化与高性能计算（进阶调优） 本部分将读者从“能跑起来”带到“跑得快、跑得好”。 超参数调优策略： 对比网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Randomized Search）以及更高效的贝叶斯优化（使用Hyperopt库）。 流水线（Pipeline）的应用： 使用Scikit-learn Pipeline串联数据预处理和模型训练，确保特征工程步骤在验证集和测试集上应用一致性，避免数据泄露。 并行与分布式计算初探： 介绍Dask库，指导读者如何将现有的Pandas和NumPy工作负载扩展到多核CPU或小型集群上，以应对“大数据”挑战。 第六部分：项目部署与可解释性（走向实战） 最后一部分关注如何将训练好的模型转化为实际业务价值。 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME和SHAP值，帮助读者解释“黑箱模型”的决策过程，这对于金融、医疗等高监管领域的应用至关重要。 模型持久化与服务化： 使用Joblib和Pickle保存模型对象，并介绍使用Flask或FastAPI框架快速搭建一个简单的RESTful API接口，实现模型的在线预测服务。 三、本书强调的实践精神 本书最大的特点在于其“实战”导向。每一章的理论讲解后，紧跟着“实战演练”环节。这些演练均基于真实或高度模拟真实世界的数据集（如Kaggle竞赛数据、公开的金融或医疗数据集），要求读者亲自动手完成数据获取、清洗、建模到结果报告的完整流程。 通过阅读本书，读者将不再满足于调用库函数，而是能够理解函数背后的计算逻辑，从而在面对新问题时，能灵活组合和定制工具，真正掌握数据科学的核心竞争力。
作者简介
目录信息
第1章 Java概述
第2章 Java语言基础
第3章 类与对象
第4章 继承与多态
第5章 Java的图形用户界面
第6章 流和文件
第7章 多线程与异常处理
第8章 APPLET
第9章 网络编程
第10章 Java与数据库的连接
第11章 Java远程方法调用
附录 JDK环境工具及其参数补充说明
· · · · · · (收起)
第2章 Java语言基础
第3章 类与对象
第4章 继承与多态
第5章 Java的图形用户界面
第6章 流和文件
第7章 多线程与异常处理
第8章 APPLET
第9章 网络编程
第10章 Java与数据库的连接
第11章 Java远程方法调用
附录 JDK环境工具及其参数补充说明
· · · · · · (收起)
读后感
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