计算机信息存储与检索 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:国防工业出版社

作者:陈次白

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2003-4

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787118031393

丛书系列:

图书标签:

信息检索
计算机存储
数据结构
数据库
信息管理
计算机科学
检索技术
存储系统
数据管理
算法

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具体描述

本书在讨论信息技术与计算机信息系统概念的基础上，较为详细全面地介绍了信息的获取技术与存储技术、信息编码技术、信息处理自动化技术、信息系统数据库的特征、计算机文档的组织结构、计算机信息检索技术。全书涉及的内容较为全面，对当前新的信息技术有较多的体现。通过阅读本书，可以对计算机信息存储与检索的相关技术有较全面的了解和认识。书中各章附有习题，便于教学。

本书可作为大本大专院校信息管理与信息系统专业、电子商务专业及计算机信息管理等相关专业的教科书或参考书，也可供渴望对计算机信息存储与检索技术有较多认识的读者阅读和参考。

现代数据科学与人工智能基础图书简介本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代数据科学与人工智能领域的基础知识框架。随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动社会进步和产业变革的核心资产。理解如何有效地采集、处理、分析数据，并利用人工智能技术从中提取洞察和实现智能决策，是当前及未来专业人士必备的核心技能。本书内容紧密围绕这些前沿领域，力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡。第一部分：数据科学的基石本部分将数据科学的整个生命周期进行系统性的梳理，重点介绍数据处理和探索性分析的关键技术与方法。第一章：数据科学概览与生态系统本章首先界定数据科学的范畴，阐述其在商业、科研和社会治理中的作用。我们将探讨数据科学的完整流程，从问题定义、数据获取到模型部署的各个阶段。同时，介绍当前主流的数据科学工具栈，包括编程语言（如Python、R）、核心库（如NumPy, Pandas）以及常见的数据平台架构。我们将深入剖析“数据科学家”的角色定位及其所需的跨学科能力。第二章：数据采集与预处理高质量的数据是成功分析的前提。本章详细介绍了数据获取的各种技术，包括API调用、网络爬虫（Scrapy框架基础）、数据库查询（SQL与NoSQL简介）。随后，重点讲解数据清洗的必要性和常用技术，如缺失值处理（插值法、删除法）、异常值检测与平滑处理、数据格式统一化以及数据类型转换。我们将通过实际案例展示如何处理真实世界中“脏数据”的复杂性。第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化 EDA是数据洞察的起点。本章教授读者如何运用描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度、峰度）对数据分布进行初步量化理解。可视化是EDA的有力工具，我们将系统介绍如何使用Matplotlib、Seaborn等库创建有效的图表，包括直方图、箱线图、散点图矩阵（Pair Plots）以及热力图。重点探讨如何通过视觉化手段发现数据中的潜在模式、趋势、相关性以及异常点。第四章：特征工程与降维技术特征工程被誉为数据科学的“艺术”，它直接决定了模型的上限。本章深入探讨特征构造的艺术，包括对数转换、多项式特征、交互特征的创建。针对分类数据，我们将详细讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等方法。此外，本章引入维度灾难的概念，并系统介绍线性降维方法如主成分分析（PCA）的数学原理及应用，以及非线性降维技术如t-SNE在数据可视化中的应用。第二部分：机器学习核心理论与实践本部分聚焦于经典与现代机器学习算法，从理论基础到实际模型的构建与评估。第五章：监督学习：回归模型回归分析是预测连续值的基础。本章从最简单的线性回归模型讲起，详细推导最小二乘法的原理。随后扩展到多元线性回归，并引入正则化技术，如Ridge（岭回归）和Lasso（Lasso回归），解释它们如何解决过拟合问题。我们还将讨论回归模型的评估指标，如均方误差（MSE）、决定系数（R²）的意义和局限性。第六章：监督学习：分类模型分类任务是机器学习中最常见的应用场景。本章全面覆盖主流的分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）的概率建模基础、决策树（Decision Trees）的递归划分原理、支持向量机（SVM）的最大间隔分类思想。针对高维度和大规模数据集，本章也会介绍朴素贝叶斯分类器。第七章：模型评估、选择与集成学习构建模型后，如何科学地评估其性能至关重要。本章详细阐述分类任务的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。我们将深入讲解交叉验证（Cross-Validation）的机制，以及如何识别和应对欠拟合与过拟合。集成学习部分，重点介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost）的工作机制及其强大的性能优势。第八章：无监督学习与聚类分析无监督学习旨在从数据中发现隐藏的结构。本章核心讲解聚类算法，包括K-Means算法的迭代优化过程、K值的选择（肘部法则、轮廓系数），以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝聚与分裂策略。同时，介绍密度基础的DBSCAN算法及其在识别任意形状簇中的优势。第九章：时间序列分析基础针对具有时间依赖性的数据，本章提供入门级的分析方法。介绍时间序列数据的基本特性（趋势、季节性、周期性、不规则波动）。我们将探讨平稳性检验，并介绍经典的自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）的基本构建模块与参数识别方法。第三部分：人工智能前沿：深度学习导论本部分将深度学习置于数据科学的语境下进行介绍，侧重于其基本结构和应用潜力。第十章：人工神经网络基础本章揭示深度学习的底层逻辑。从最基础的人工神经元（感知机）开始，构建多层前馈网络（MLP）。详细解释激活函数（Sigmoid, ReLU等）的作用，以及损失函数的设计。核心内容集中在反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在梯度下降优化中的核心地位。第十一章：现代深度学习框架与应用介绍当前主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的基本操作，包括如何搭建计算图和管理张量。简要概述卷积神经网络（CNN）在图像处理中的核心架构（如卷积层、池化层），以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的基本结构，为读者后续深入学习打下实践基础。附录 A：数据科学伦理与治理强调数据使用的社会责任，包括数据隐私保护（GDPR等基础概念）、算法偏见（Bias）的识别与缓解策略，以及构建公平、透明和可解释的AI系统的重要性。本书内容严谨、逻辑清晰，旨在构建读者坚实的理论基础和熟练的实战能力，使其能够独立应对复杂的数据挑战，并为后续深入研究人工智能的高级主题（如强化学习、自然语言处理的特定模型）做好充分准备。

作者简介

目录信息

1，概论
2，信息获取与存储技术
3，信息编码技术
4，信息处理的自动化技术
5，信息管理的数据库
6，文档结构
7，计算机信息检索技术
8，光盘数据库与联机检索系统
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一本能系统梳理现代网络架构演进脉络的著作，这本恰好在我的视野中。我最欣赏它叙述历史的角度——它没有像教科书那样平铺直叙地罗列时间线，而是选取了几个关键的技术转折点作为锚点进行深入剖析。比如，它对“微服务架构的兴起”那一章的论述就极其精彩，不仅仅是描述了这种架构的优点，更详尽地探讨了它在分布式事务处理、服务治理和熔断机制等方面带来的复杂挑战，并对比了不同厂商在解决这些挑战时采取的不同策略。这种由点及面、由表及里的分析方式，极大地拓宽了我的思维边界。我特别关注那些对“为什么”而非仅仅“是什么”的解释，这本书在这方面做得非常到位。它深入挖掘了技术决策背后的商业逻辑和工程权衡，使得原本枯燥的技术演变过程变得富有戏剧性和可读性。读完后，我对当前云计算基础设施的构建逻辑有了更深层次的理解，感觉自己不再是仅仅停留在应用层面的操作者，而是开始能够理解支撑这一切的底层哲学了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着未来感的银色线条勾勒出的抽象数据流图形，那种信息科技的冰冷与秩序感扑面而来。拿在手里，纸张的质感也相当不错，厚实而富有韧性，内页的印刷清晰度极高，即便是细小的代码示例也能看得一清二楚。初翻阅时，我注意到排版上颇为讲究，章节标题使用了醒目的粗体，关键术语的定义部分则用斜体或方框进行了突出处理，使得在快速浏览和深度学习之间找到了一个很好的平衡点。它不像某些技术书籍那样晦涩难懂，作者显然花了不少心思在用户体验上。例如，在介绍复杂算法的章节后，总会附带一个“实践小贴士”或“陷阱提醒”，这些小小的边栏内容，虽然不属于核心理论，却极大地丰富了阅读体验，让人感觉仿佛有一位经验丰富的前辈在身边耳提面命，而不是冷冰冰地啃理论。从书籍的物理形态来看，它无疑是一件值得收藏的科技文献，不仅实用，观赏性也极高，放在书架上，本身就是一种对信息技术热爱的宣言。我对这种注重细节的设计深表赞赏，它预示着内容也必然是经过精心打磨的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理复杂概念的阐释上，展现出一种近乎艺术性的表达能力。我尤其对其中关于“数据一致性模型”的讲解印象深刻。通常，提到Paxos或Raft协议时，各种状态机和日志复制的描述总会让人感到头晕目眩，但这本书采用了一种非常形象化的比喻——将分布式系统比作一个忙碌的中央厨房，每一台服务器都是一个厨师，需要共同确保食谱（数据）的准确无误地传递和执行。通过这个生动的场景，原本抽象的“领导选举”、“日志同步”等术语变得具体可感。作者没有回避数学推导，但所有的公式和证明都被巧妙地放置在“深入探索”的小方框内，保证了主线阅读的流畅性，同时又不牺牲严谨性。对于像我这样需要将这些知识传授给新人的读者来说，这种分层处理信息的方式简直是救星，它允许我根据听众的背景灵活地调整讲解的深度，既能保证核心概念的传递，又能随时提供理论的根基。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中最让我感到惊喜的是，作者似乎非常懂得现代技术人员的阅读习惯——我们渴望快速定位到需要的信息，而不是被冗长的前言后语所困扰。这本书的索引和术语表做得极为详尽和专业。不同于很多技术书籍索引只是简单地列出页码，这里的索引不仅标注了术语出现的页码，还简要说明了该术语在上下文中的主要角色（例如，是定义、是应用场景还是局限性讨论）。更棒的是，书中的图表质量达到了工业级水准。那些关于网络拓扑和数据流向的流程图，线条清晰，色彩区分得当，完全没有那种匆忙绘制出来的草图感。每张图下方都有明确的图注，解释了图示中每一个关键组件的作用和数据流动的方向。这使得在进行故障排查模拟或系统设计思考时，我可以直接调出对应的图表进行参考，极大地提高了学习和查阅效率。这体现了作者对技术文档的最高标准追求。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的专业书籍，其价值不仅在于其教授了“什么”，更在于它引导读者形成了“如何思考”的能力。这本书在这方面做得尤为出色。它不是简单地提供现成的解决方案或现有的API文档罗列，而是通过大量的案例研究，展示了优秀工程师解决实际问题的思维过程。比如，它分析了一个著名的缓存雪崩事件，详细拆解了事发前的系统架构、触发条件、响应过程，以及最终的补救措施，最重要的是，它提炼出了“如何从设计阶段就规避此类风险”的方法论。这种基于失败和成功经验提炼出的普适性原则，远比死记硬背技术规范更有价值。它让我开始反思自己过去在项目中过于依赖成熟框架而忽视了底层原理的倾向，学会了在面对新兴技术栈时，运用这些经过历史检验的思维框架去审视和评估其潜在风险。这本书更像是一位严谨的导师，它在教授工具的同时，也在磨砺读者的批判性思维和工程判断力。

评分☆☆☆☆☆