大学计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:科学出版

作者:温子梅

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2004-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787030140562

丛书系列:

图书标签:

计算机基础
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具体描述

《21世纪高等院校计算机基础系列教材•大学计算机应用基础》由9章内容构成，内容包括：计算机、Internet和网络基础，计算机系统结构，计算机用户指南，文件管理与病毒防治，Internet和LAN技术，网页、网站和电子商务、数字媒体，管理数据库，计算机编程。

好的，这是一本关于《大学计算机应用基础》之外的、内容详实的图书简介。 --- 书名：《现代数据科学与人工智能：从理论基石到前沿实践》内容简介《现代数据科学与人工智能：从理论基石到前沿实践》旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系，涵盖从经典统计学原理到最新深度学习模型，再到实际工程化部署的全链路知识图谱。本书超越了基础的软件操作和通用办公应用层面，专注于数据驱动决策和智能系统构建的核心技术栈。全书共分为五大部分，共十六章，结构严谨，内容层层递进，适合具备一定理工科基础，希望系统掌握现代数据科学与人工智能领域核心技能的本科高年级学生、研究生以及行业内的技术人员深入学习和参考。 --- 第一部分：数据科学的理论基石与准备工作 (Foundations and Preparation) 本部分着重于奠定坚实的理论基础，明确数据科学的本质，并指导读者完成高效的工作环境搭建。第一章：数据科学的范式转型与学科交叉本章深入探讨了信息时代下，数据如何成为新的生产要素。我们将分析数据科学与传统学科（如数学、统计学、计算机科学）的交汇点，介绍数据生命周期的各个阶段（采集、存储、处理、分析、可视化、部署）。特别强调了“可解释性”和“伦理规范”在现代数据项目中的核心地位，区别于单纯的工具使用，阐述如何构建科学的研究问题。第二章：编程语言与高效开发环境构建聚焦于数据科学领域的主流编程语言——Python（重点）和R（辅助介绍）。详细讲解Python的核心数据结构、面向对象编程范式，并重点介绍NumPy（高性能数值计算库）和Pandas（核心数据处理与分析库）的底层机制和高效操作技巧。此外，将详细指导读者搭建JupyterLab/VS Code集成开发环境，并配置Conda/Poetry进行依赖管理，确保项目环境的稳定性和可复现性。第三章：统计学思维与探索性数据分析 (EDA) 本章是数据分析能力的核心。内容涵盖描述性统计（集中趋势、离散程度、分布形状），概率论基础（贝叶斯定理、随机变量），以及推断性统计（假设检验、置信区间、A/B测试设计与评估）。随后，重点讲解如何运用Matplotlib和Seaborn进行专业级数据可视化，通过视觉洞察力指导后续的模型选择。 --- 第二部分：经典机器学习算法与模型构建 (Classical Machine Learning) 本部分系统介绍机器学习领域的核心算法，关注模型的数学原理、适用场景、参数调优以及性能评估指标。第四章：监督学习：回归与分类的艺术详细解析线性回归、多项式回归的原理及正则化方法（Lasso, Ridge, Elastic Net）。在分类问题上，深入探讨逻辑回归的概率解释，支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其在高维空间中的优势。每种算法都配有从原理推导到Scikit-learn库实际应用的完整案例。第五章：无监督学习：结构发现与降维本章聚焦于从数据中发现内在结构。K-Means、DBSCAN等聚类算法的迭代过程和优缺点将被详述。维度约减方面，重点剖析主成分分析（PCA）的数学推导，以及t-SNE、UMAP在复杂数据可视化中的应用。第六章：集成方法与模型评估优化决策树（ID3, C4.5, CART）作为基础单元，如何通过Bagging（如随机森林 Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）技术实现性能飞跃，是本章的重点。同时，详尽讲解分类模型的评估矩阵（准确率、召回率、F1-Score、ROC/AUC），以及如何利用交叉验证和网格搜索进行系统化的超参数优化。 --- 第三部分：深度学习核心：神经网络与计算框架 (Deep Learning Core) 本部分将读者带入深度学习的前沿领域，侧重于理解神经网络的运作机制和主流框架的使用。第七章：前馈神经网络与反向传播深入讲解人工神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, GELU）的选择及其对梯度消失/爆炸的影响。反向传播算法（Backpropagation）的链式法则推导是本章的核心，帮助读者理解模型训练的本质。第八章：主流深度学习框架实战：PyTorch 放弃对简单API的罗列，本章聚焦于PyTorch的动态计算图机制、`nn.Module`的自定义、张量（Tensor）的高效操作以及GPU加速的配置。通过构建一个简单的多层感知机（MLP）项目，演示从数据加载器（DataLoader）到模型训练循环的完整流程。第九章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命系统介绍CNN的基本组件：卷积层（Filter/Kernel）、池化层（Pooling）和全连接层。深入分析经典网络架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的设计思想，特别是残差连接（Residual Connection）解决深层网络训练问题的巧妙之处。并探讨迁移学习在图像分类任务中的高效应用。第十-十一章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，本部分详细解析了RNN处理序列依赖性的局限。重点讲解LSTM和GRU的内部结构及其门控机制，用于解决长期依赖问题。并介绍如何利用Embedding层将离散词汇转化为连续向量空间。 --- 第四部分：前沿模型与特定领域应用 (Advanced Models and Applications) 本部分扩展视野，介绍当前驱动人工智能突破的尖端技术，并结合实际场景进行深入探讨。第十二章：注意力机制与Transformer架构这是现代NLP（如GPT系列）的基石。本章详述自注意力（Self-Attention）的计算过程，解释其相对于传统RNN在并行化和长距离依赖捕获上的巨大优势。全面解析Transformer模型中的编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性。第十三章：生成对抗网络（GANs）与模型生成深入理解GANs的博弈论基础——生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的零和博弈过程。讲解经典模型（DCGAN, WGAN）的架构演进，并讨论其在图像生成、数据增强中的应用与挑战。第十四章：强化学习：决策制定与环境交互从马尔可夫决策过程（MDP）的数学框架入手，介绍基于价值的方法（Q-Learning, DQN）和基于策略的方法（Policy Gradients）。重点分析如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation），并展示其在复杂决策任务中的应用案例。 --- 第五部分：数据工程与模型部署 (Data Engineering and MLOps) 理论模型必须落地才能产生价值。本部分关注如何将模型集成到实际生产环境中。第十五章：大数据处理框架与数据管道介绍分布式计算的基本概念，重点讲解Spark（及其与Python的接口PySpark）在大规模数据清洗、转换和特征工程中的应用。探讨数据湖、数据仓库的概念，以及如何设计健壮、可扩展的数据ETL/ELT管道。第十六章：模型部署、监控与MLOps 本章是连接研究与工程的桥梁。内容涵盖模型序列化（Pickle, ONNX）、构建RESTful API（使用Flask/FastAPI）将模型封装为服务。深入讨论MLOps的实践，包括模型版本控制、A/B测试服务、漂移检测（Drift Detection）以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习项目中的应用。 --- 本书特色 1. 理论与实践深度融合：不仅提供API调用，更注重核心算法的数学推导，确保读者知其然，更知其所以然。 2. 面向前沿：覆盖了从经典统计到Transformer、GANs和强化学习的最新进展。 3. 工程化导向：特别强调了数据工程（Spark）和模型部署（MLOps）的实践环节，为读者进入工业界打下坚实基础。 4. 代码驱动学习：所有核心概念均配有清晰、可复现的Python/PyTorch代码示例，辅助读者动手实践。《现代数据科学与人工智能：从理论基石到前沿实践》致力于培养读者独立分析复杂数据问题、设计并部署尖端智能系统的能力，是迈向专业数据科学家和AI工程师的必备指南。