中文版Office XP应用技巧实例教程

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出版者:西安电子科技大学出版
作者:李香敏
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2004-2
价格:33.00元
装帧:
isbn号码:9787560607504
丛书系列:
图书标签:
  • Office XP
  • Office办公
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具体描述

  本书专为希望快速提高办公自动化技能与工作效率的计算机用户而编写。全书结构新颖、内容详实、图文并茂。首先通过浅显易懂的例子简要讲述了中文版Office XP的安装方法、新特性及其五大常用组件的基本操作方法,然后通过作者长期收集、精选的100个经典实例详尽地讲解了使用Office XP组件的高级技巧与实用方法,每个实例均以“实例目标+实例分析+操作步骤+要点回顾”的结构由浅入深、层次分明地进行讲述

软件前沿探索:《Python数据科学与机器学习实战精讲》 图书简介 内容概述 本书专注于当前信息技术领域最热门、最具前景的两个方向:Python驱动的数据科学与深度学习驱动的机器学习。我们摒弃了传统教材中枯燥的理论堆砌,转而采用“问题驱动、实战为王”的教学模式,旨在为读者提供一套可以直接应用于工业界和学术研究的完整技术栈和实战经验。 本书共分为四大模块,系统性地覆盖了从数据获取、清洗、分析到模型构建、优化与部署的全流程。 --- 第一部分:Python与数据科学基础架构(奠定基石) 本部分将彻底巩固读者在数据科学生态系统中所需的Python核心技能,并重点介绍支撑大规模数据处理的利器。 章节聚焦: 1. 现代Python进阶: 不仅仅是基础语法,更深入探讨内存管理、装饰器的高级应用、异步编程(`asyncio`)在数据获取中的潜力,以及如何利用Cython或Numba加速关键计算循环。 2. Numpy与Pandas的性能优化之道: 详细解析向量化操作的底层原理,介绍如何使用`apply()`的高效替代方案(如`np.vectorize`或直接的NumPy函数),并深入探讨Pandas的数据结构优化,如使用Categorical类型减少内存占用、利用分块(Chunking)处理超大CSV文件。 3. 数据可视化进阶: 超越基础的`matplotlib`绘图,重点介绍交互式可视化的构建。内容涵盖`Plotly`和`Bokeh`在Web应用中的集成,如何利用这些工具创建可以下钻(Drill-down)和动态过滤的仪表盘原型。同时,会讲解如何使用`Seaborn`的高级统计图表来揭示复杂多变量关系。 --- 第二部分:探索性数据分析(EDA)的艺术与科学(洞察本质) 本模块旨在培养读者从数据中提取有价值洞察的能力,这是任何成功数据项目的第一步。我们将强调统计思维和对异常的敏感性。 章节聚焦: 1. 统计推断与假设检验的实战应用: 不仅介绍t检验、ANOVA,更聚焦于A/B测试的设计、执行与结果解读,特别是在电商和产品迭代场景中的应用。会详细讲解贝叶斯方法在小样本或先验知识丰富的场景下的优势。 2. 缺失值与异常值的高级处理: 探讨超越均值/中位值填充的方法,如使用MICE(多重插补)、基于模型(如K近邻或回归)的插补策略。异常值检测则会引入基于密度(如LOF)和基于隔离森林(Isolation Forest)的无监督方法。 3. 特征工程的创造性: 这是本书的核心亮点之一。我们将详细讲解如何从时间序列数据中提取有意义的特征(如滞后特征、滚动统计量),如何进行非线性特征转换(如Box-Cox变换),以及如何使用特征选择算法(如RFE、基于模型的选择)来提高模型效率和可解释性。 --- 第三部分:机器学习的工程化实践(构建智能核心) 本部分将全面覆盖经典机器学习算法,但侧重点在于算法的选择、模型集成以及提升预测性能的系统性方法。 章节聚焦: 1. Scikit-learn精通与管道(Pipeline)构建: 详细介绍如何使用`Pipeline`串联预处理、特征选择和模型训练,确保整个工作流的可复现性和自动化。深入探讨`ColumnTransformer`在异构数据处理中的应用。 2. 集成学习的深度挖掘: 重点剖析Stacking(堆叠泛化)的构建技巧,包括如何选择不同的基学习器和元学习器,以及如何处理集成学习中的数据泄露问题。对比随机森林(Random Forest)与梯度提升机(GBM, XGBoost, LightGBM)在不同数据集上的适用性和性能差异。 3. 模型评估与可解释性(XAI): 讲解如何选择恰当的评估指标(如PR曲线、F1 Score在不平衡数据集中的重要性)。重点介绍模型可解释性工具,如SHAP值和LIME,教导读者如何向业务方清晰解释“为什么模型做了这样的预测”。 --- 第四部分:深度学习:从基础到前沿应用(迈向复杂问题) 本模块将使用TensorFlow 2.x(或PyTorch,根据发行版本决定侧重,但会兼容两者理念)引导读者进入深度学习领域,特别关注解决实际业务挑战。 章节聚焦: 1. TensorFlow/Keras的现代API: 详细讲解使用Keras构建自定义层(Custom Layers)、自定义训练循环(`tf.GradientTape`)以及利用TensorBoard进行高效的模型调试和性能监控。 2. 卷积神经网络(CNN)在图像分析中的部署: 不仅限于分类,更深入到目标检测的入门(如基于Anchor Box的基本思路)和迁移学习的实战(Fine-tuning预训练模型如ResNet或VGG)。 3. 循环神经网络(RNN)与Transformer架构: 针对序列数据,详细对比LSTM/GRU的局限性。重点剖析Transformer架构(Attention Is All You Need的核心思想),并提供一个使用预训练语言模型(如BERT的简化版本)进行文本情感分析的实战案例。 4. 模型部署与生产化: 介绍如何使用TensorFlow Serving或ONNX格式将训练好的模型封装成API服务,实现低延迟的在线推理,这是连接数据科学到实际业务价值的最后一步。 --- 本书的独特价值 本书的编写者均是具有多年一线互联网公司数据科学项目经验的资深工程师。我们承诺: 代码即资源: 所有代码均在Jupyter Notebook中提供,并经过严格的单元测试,确保可以直接运行。 案例驱动: 每一个复杂概念都由一个真实的、具有业务背景的案例来支撑,例如:推荐系统中的协同过滤算法测试、客户流失预测模型的特征重要性分析等。 关注效率: 大量篇幅用于讲解如何用并行计算、GPU加速和内存优化技术来应对“大数据”挑战,确保读者构建的解决方案是可扩展、高性能的。 本书适合人群: 已掌握Python基础语法,希望快速、系统地转型为数据科学家、机器学习工程师,或希望将现有数据分析技能提升到工程化水平的IT专业人士。

作者简介

目录信息

第0部分 常用组件的基本操作
0.1 Office XP中文版综述及安装 2 1
0.1.1 Office XP常用组件的功能 2
0.1.2 Office XP的新特性 3
0.1.3 Office XP的安装 4
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难,拿到手的时候就感觉很不舒服。纸张的质地非常粗糙,光线一照,反光得厉害,根本看不清那些密密麻麻的文字和截图。更要命的是,很多页面的文字都是虚影,像是油墨没有干透就匆匆忙忙地装订了。我试着去对照书中的步骤操作,结果因为屏幕截图的质量太差,很多关键的工具按钮根本看不清楚它们具体在哪个位置,浪费了我大量时间去猜测。特别是涉及到一些复杂的宏操作或者VBA代码的展示部分,那小小的代码块简直是密密麻麻,字体大小不一,颜色对比度也极低,阅读起来眼睛酸痛。我真的怀疑出版方在付印之前有没有进行最基本的质量检查,这样的成品拿到市场上销售,简直是对读者的不尊重。如果只是想快速浏览一下理论知识,或许还能勉强应付,但对于需要动手实践、一步步学习软件操作的初学者来说,这本书提供的视觉体验和实际操作指导的清晰度,远远达不到合格的标准。我不得不说,光是这点基础的制作工艺,就足以让我对这本书的内容深度产生巨大的怀疑,毕竟一个连基础排版都做不好的团队,如何能保证内容的专业性和准确性呢?

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这本书在内容组织和逻辑衔接上,展现出一种令人困惑的跳跃性,仿佛是把不同作者、不同时间写就的零散笔记硬生生地拼凑在一起。前一章还在详细讲解Word文档的基本格式设置,下一章突然就跳到了Excel的数据透视表的高级应用,中间没有任何平滑的过渡或者知识点的递进关系。我花了好大力气才把它们强行串联起来,但这种被动学习的过程极大地消耗了学习的热情。更让我感到抓狂的是,很多技巧的讲解似乎是面向一个已经掌握了Office基础操作的“中级用户”群体,但书名又暗示它面向的是初学者,这中间的定位出现了严重的偏差。比如,在介绍某个高级函数时,作者直接假设读者已经理解了参数引用和名称管理器,但对于这些前提知识,书中却只是一带而过,没有提供任何深入的解释。这使得我这个渴望从头学起的人,不得不频繁地停下来,去查阅其他的参考资料来填补这些知识断层。如果一个教程不能提供一个清晰、连贯的学习路径,那么它的“教程”价值就大打折扣了,它更像是一本“技巧集锦”,而非系统的学习指南。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中对“实例”的选取和呈现方式感到非常失望。所谓的“实例”,更多的是展示了一些非常基础、甚至有些过时的操作场景,缺乏新颖性和实用价值。例如,书中花了大量篇幅去教如何制作一个简单的个人通讯录,这在如今随便一个在线工具都能轻松搞定的时代,显得过于陈旧和低效。我期待看到的是如何利用Office套件来解决现代工作流中的复杂问题,比如如何协同编辑大型报告、如何利用PowerPoint的数据链接功能实现财务报表的自动化更新,或者如何通过Access整合多个数据源进行初步的数据分析。然而,这本书的内容基本停留在Office XP那个年代的经典应用范畴,对于Office 2019或Microsoft 365引入的新特性和新功能,完全没有涉及,给人一种强烈的滞后感。学习技术类书籍,最忌讳的就是学习到“明日黄花”的技能。如果我花费时间精力去掌握的这些“实例”,在实际工作中根本派不上用场,那么这本书的价值就几乎为零了。它似乎只是为了凑够页数而堆砌了一些看似技术性的内容,却忽视了技术进步带来的实际应用变革。

评分☆☆☆☆☆

售后支持和配套资源的缺失,使得这本书的价值雪上加霜。现在市面上很多优秀的软件教程,都会提供官方网站的勘误表、额外的练习文件下载,或者一个可以提问交流的论坛链接。然而,这本书除了封面和封底之外,完全没有提及任何相关的支持渠道。当我尝试去书上提到的任何一个“官方网站”链接时,发现它们早已失效或指向一个完全不相关的页面。这意味着,一旦我在学习过程中遇到任何书中没有涵盖的兼容性问题,或者书中某个步骤在我的新版Office软件中找不到对应的选项时,我将彻底陷入孤立无援的境地。技术类书籍的生命力很大程度上依赖于其生态系统的支持,一个没有配套资源支持的纸质书,就像是一艘没有救生艇的船。我购买这本书是希望获得一个完整的学习体验,而不仅仅是阅读一堆静止的文字和图片。这种缺乏后续服务的态度,让我觉得这本书在出版后就失去了维护和更新的责任感,对于快速迭代的软件世界来说,这是致命的缺陷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在阐述问题的过程中,表现出一种明显的、令人困惑的“作者视角”而非“读者视角”。很多关键步骤的描述都是以一种“你知道的,所以我就不细说了”的态度进行的。举个例子,当涉及到一些需要精确计算的步骤时,作者给出的公式或参数往往是“凭空出现”的,并没有详细解释推导过程或背后的数学逻辑,只是简单地告诉你“把这个数字填进去就好”。这对于那些习惯于刨根问底、想要理解“为什么”的读者来说,是一种极大的挫败。学习软件应用,不仅仅是模仿按键的顺序,更重要的是理解其背后的逻辑,才能举一反三。如果作者总是默认读者已经具备了某种隐含的知识背景,那么这本书就不再是有效的教学工具,而更像是作者自己的操作备忘录。我常常需要自己反向操作,尝试不同的组合键和选项,才能理解作者在描述的那个简短句子背后到底隐藏了多少层菜单和对话框。这种教学上的“偷懒”,极大地拉高了学习曲线的陡峭程度。

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