新Java2 550個應用範例技巧大全集 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:博碩

作者:博碩文化（編譯）

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20050301

价格:NT$ 560

装帧:

isbn号码:9789575278014

丛书系列:

图书标签:

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Java
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具体描述

精選550個Java程式相關的應用秘笈和範例，讓您馬上活用！本書是快速學習Java2程式設計與相關技術的最佳參考書。本書從Java最基礎的入門知識，基本程式原理，ＯＯＰ物件導向程式設計技巧，設計AWT/Swing視窗程式等主題開始分類研討，接著進入更進階的Thread、I/O stream、網路程式、資料庫程式、伺服端程式、手機i-mode程式等主題，最後還介紹使用JBuilder2005和Eclipse3.01來開發Java程式的技巧，內容十分充足，配合收錄在隨書光碟中的範例程式碼，讓您快速學會Java程式設計。

好的，这是一份针对一本假设的、与您提到的《新Java2 550個應用範例技巧大全集》内容完全不相关的书籍的详细简介。 --- 图书名称：深度探索：现代数据科学的理论基础与前沿算法作者：王建华，李明哲出版社：科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5675-xxxx-x 定价： 188.00 元开本： 16开页数： 820页装帧：精装 --- 内容简介：洞悉数据洪流背后的核心驱动力在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。然而，从海量、异构的数据中提炼出洞察、构建可靠的预测模型，绝非简单的工具堆砌或库函数调用。《深度探索：现代数据科学的理论基础与前沿算法》一书，旨在为有志于深入理解和掌握数据科学领域的专业人士、高级研究人员以及资深工程师提供一套严谨、全面且高度前沿的理论与实践指南。本书摒弃了对初级概念的重复介绍，直击现代机器学习、深度学习、因果推断及大规模数据处理架构的深层机制。本书结构清晰，内容涵盖了从数学统计基础的严密推导，到复杂算法的工程实现，再到前沿研究热点的深度剖析，力求搭建一座理论与实际应用之间的坚实桥梁。全书共分为六大部分，共计二十章，辅以数百个数学公式推导、算法伪代码及真实世界案例的深度分析。第一部分：统计学习的严谨回归与优化理论（第1-4章）本部分奠定了全书的理论基石。我们首先从信息论与概率论的视角，重新审视了经典统计学习模型的内在局限性。重点章节详细阐述了随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析，包括动量法、AdamW等高级优化器的收敛速度与偏差的严格证明。此外，书中深入探讨了核方法（Kernel Methods）的Mercer定理及其在支持向量机（SVM）中的应用，并引入了稀疏优化理论，如LASSO与Elastic Net背后的凸优化原理。对于正则化项的选择与超参数的自动调整，本书提供了基于信息准则（如AIC、BIC）的精细化分析框架。第二部分：深度神经网络的结构与泛化能力（第5-9章）本部分聚焦于构建现代人工智能系统的核心——深度神经网络。我们超越了标准的卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的教科书式描述，重点探讨了注意力机制（Attention Mechanism）的数学模型，特别是Transformer架构中自注意力机制的矩阵运算效率分析。关于网络的泛化能力，本书详细分析了最小描述长度（MDL）原理在深度学习中的应用，以及批标准化（Batch Normalization）如何影响优化曲面的几何结构。在实践层面，本书详述了图神经网络（GNN），包括Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT) 在处理非欧几里得数据时的谱理论基础和空间域的实现细节。第三部分：因果推断：超越相关性的边界（第10-12章）在许多商业决策和科学实验中，仅仅识别相关性是远远不够的。本部分是本书的一大特色，全面介绍了因果推断（Causal Inference）的现代方法论。书中详细讲解了Pearl的结构因果模型（SCM）、do-calculus的推导过程，以及如何利用DAG（有向无环图）识别混杂因子。对于无法进行随机对照试验（RCT）的场景，本书深入探讨了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、工具变量（Instrumental Variables, IV）以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）模型的设定与检验标准，旨在帮助读者建立稳健的决策支持系统。第四部分：模型的可解释性与鲁棒性（第13-15章）随着模型复杂度的增加，"黑箱"问题日益突出。本部分专注于数据科学模型的可信赖性。我们系统地梳理了局部可解释性方法，如LIME和SHAP值的 Shapley 值理论基础，并探讨了如何将它们应用于复杂的集成学习模型。在鲁棒性方面，书中详细剖析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成机制，包括FGSM和PGD算法，并提出了基于鲁棒优化（Robust Optimization）的防御策略，以增强模型在面对噪声和恶意干扰时的稳定性。第五部分：大规模数据与分布式计算架构（第16-18章）现代数据科学任务往往需要处理TB乃至PB级别的数据集。本部分将视角从算法转移到基础设施。我们详细分析了Spark RDD与DataFrame/Dataset的内部工作原理，特别是其延迟执行（Lazy Evaluation）和DAG调度器的设计哲学。书中对比了分布式矩阵计算中的MPI、Parameter Server架构与All-Reduce通信模式的性能瓶颈，并提供了在Kubernetes环境中高效部署和弹性伸缩机器学习集群的最佳实践。第六部分：前沿进展与未来展望（第19-20章）最后，本书展望了数据科学领域的最新研究方向。我们探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning）在表征学习中的突破，特别是在大规模预训练模型（如BERT、GPT系列）中，掩码策略和对比学习损失函数的数学构造。同时，书中也对联邦学习（Federated Learning）的隐私保护机制（如差分隐私的集成）进行了深入的技术剖析，预示了未来数据协作的新范式。 --- 本书特色： 1. 深度聚焦理论：详尽的数学推导贯穿始终，避免浅尝辄止。 2. 技术栈全面：覆盖统计、深度学习、因果推断三大核心领域。 3. 前沿性强：包含GNN、Transformer、联邦学习等最新的研究热点。 4. 面向实践：理论结合高效的分布式计算架构讨论，指导大规模工程落地。目标读者：机器学习工程师与算法科学家致力于构建复杂预测系统的数据分析师计算机科学、统计学、运筹学的高年级本科生及研究生需要深入理解AI底层机制的研究人员和技术管理者本书是您迈向数据科学领域专家行列，应对未来复杂数据挑战的必备参考手册。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的排版风格略显老派，那种密密麻麻的文字和代码块堆叠在一起的布局，初看之下确实有点让人望而生畏，感觉像是回到了上世纪末的技术手册时代。然而，一旦你沉下心来开始钻研某个特定的章节，比如关于I/O流的高级应用那一块，你会发现这种“传统”的排版反而带来了一种奇特的专注力。它似乎在告诉你：“别东张西望，所有的干货都在这里了，你需要做的就是吸收。”作者在介绍设计模式的应用场景时，那种推导过程的逻辑链条是极其严谨的，每一步的过渡都经过了深思熟虑，很少有那种为了凑字数而生硬插入的例子。尤其是在面向对象设计原则的探讨部分，其深度和广度，远超我之前读过的几本同类书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常硬核，几乎没有冗余的过渡性文字，每一个句子似乎都承载着一个明确的技术信息点。这对于追求效率的资深开发者来说是极大的福音，因为节省了大量时间去过滤那些“你好，欢迎学习……”之类的客套话。不过，对于习惯了图形化辅助教学的读者可能会感到枯燥。我记得有一次为了理解JVM内存模型的微妙之处，我不得不反复阅读其中关于内存屏障的描述，那种纯文本的表达方式，要求读者必须具备高度的抽象思维能力才能构建出清晰的心理模型。总的来说，这是一本需要用时间和精力去“磨合”才能真正体会到其价值的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，一看就知道是那种脚踏实地、注重内容的实用工具书。我刚翻开目录时，那种扑面而来的实在感就让我对接下来的学习充满了期待。尤其是一些高级特性的讲解，作者似乎并没有采用那种故作高深的语言，而是用非常接地气的方式将复杂的概念层层剥开，让初学者也能很快跟上节奏。比如在处理多线程并发问题时，书中给出的那些代码片段，结构清晰，注释到位，简直就像是经验丰富的同事手把手教你写代码一样。我特别欣赏它对异常处理模块的阐述，它没有停留在理论层面，而是结合了大量实际项目中可能遇到的边界情况进行模拟和解决方案的提供，这对于提升代码的健壮性来说，是无价的经验。

评分☆☆☆☆☆

我最喜欢这本书的一点是，它毫不避讳地展示了Java语言的一些“灰色地带”和历史遗留问题。很多现代教程为了追求简洁和“新潮”，会刻意忽略掉那些不推荐使用但依然存在于老代码库中的特性。而这本书却将这些“祖传代码”的陷阱也一一列举出来，并详细分析了它们在特定运行时环境下的行为表现。这种对技术全景的描绘，使得读者在维护遗留系统时能够做到心中有数，从容应对。特别是关于类加载机制的深入剖析，那种对JVM内部运作机制的细致描摹，足以让任何一个自诩为高级工程师的人感到敬畏和受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其内容的广度令人惊叹，但这也带来了一个潜在的挑战——信息密度过高。对于一个希望快速入门的新手来说，直接啃这本书可能会像试图一口气喝下一整条大河的水，容易造成消化不良。我个人的体会是，它更像是一本“参考手册”而非“入门向导”。当我在项目中遇到一个棘手的技术瓶颈时，翻开这本书，总能在某个不起眼的角落找到解决问题的关键思路。例如，书中对反射机制的性能开销分析，给出的数据是基于一个相当老旧的JVM版本进行测试的，这点稍显遗憾，但其背后的原理分析依然具有极高的参考价值。它教会我的不是“怎么写”，而是“为什么这么写，不这么写会有什么后果”。

评分☆☆☆☆☆