C语言编程入门<电脑入门金典>(附光盘) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:延边教育出版社

作者:北京洪恩教育科技有限公司

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2005-6-1

价格:28.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787543759107

丛书系列:

图书标签:

C语言
编程入门
电脑入门
经典教材
入门教程
编程基础
光盘附送
零基础
计算机
教材

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《开天辟地》学电脑系列教材的多媒体教学光盘全面采用语音讲解，有如老师在手把手地教你使用电脑，让你几分钟学会一个实例，几天全面掌握。

本教材以Excel 2003为例，所讲解的知识同样适合于。Excel XP(2002) 和Excel 2000的用户。建议学习时先观看光盘的教学，后学教材。

本教材从Excel的基本操作开始，循序渐进，详细讲解了：Excel的各种功能和应用，主要包括：单元格操作、表格设计、数据输入、工作表美化、工作簿保护、图形绘制、各种图表的创建与应用、公式与函数的综合应用、工作簿共享、外部数据的导入与导出、打印设置技巧、数据透视表的创建与分析、自定义函数，以及宏的录制和VBA编程等。教材的侧边还包括了几百条的技巧和疑难解答，让你快速实现从入门到精通的跨越。语言通俗易懂，所讲解的知识点均经过了精挑细选，力求实用，化繁为简，让每个初学者都能轻松看懂。

本教材适合Excel初学者，以及想快速提高Excel综合应用水平的中级用户，既可作为自学教材，也可作为职业培训的教程。

好的，这是一本关于Python数据科学与机器学习实战的图书简介，旨在为读者提供一个全面且深入的实践指南。 --- Python数据科学与机器学习实战：从基础到前沿应用的完整指南书籍简介在当今数据驱动的时代，数据分析、机器学习和人工智能已经成为驱动技术创新和社会进步的核心动力。本书《Python数据科学与机器学习实战》，并非一本枯燥的理论教材，而是一本面向实践、紧跟行业前沿的深度操作手册。它致力于将读者从Python编程的初级阶段，平稳、高效地引导至能够独立构建、训练和部署复杂机器学习模型的工程师和数据科学家行列。全书结构严谨，内容涵盖了数据科学工作流的每一个关键环节：数据获取与清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、主流机器学习算法的实现与调优，直至深度学习模型的构建与应用。我们摒弃了晦涩的数学推导，转而聚焦于如何使用最流行的Python库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）高效地解决真实世界中的问题。本书的亮点在于其“实战驱动”的教学理念。每一个核心概念的介绍，都紧随一个或多个精心挑选的、具有代表性的项目案例。读者将亲自动手处理来自金融、医疗、图像识别、自然语言处理等领域的真实数据集，从而在解决实际问题的过程中，深刻理解和掌握理论知识。无论您是希望转行进入数据科学领域的新手，还是寻求提升技能以应对复杂业务挑战的在职开发人员，本书都将是您不可或缺的资源。目标读者具备基础Python编程经验，希望进入数据科学或机器学习领域的学习者。软件工程师、后端开发人员，计划将数据分析或AI能力集成到现有产品中的专业人士。统计学、数学或相关专业的学生，需要通过实际项目来巩固理论知识。希望系统学习主流数据科学工具栈（Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的爱好者和研究人员。内容详解：三大核心板块，全面覆盖数据科学生命周期本书内容被精心划分为数据基础与预处理、经典机器学习实战、以及前沿深度学习应用三大板块，确保知识的渐进性和实用性。第一部分：奠定基石——数据处理与探索性分析（EDA）数据质量决定了模型上限。本部分专注于数据科学的“80%时间”投入所在——数据准备工作。 1. Python环境与核心库速览：快速回顾和掌握NumPy在高性能数组计算中的应用，以及Matplotlib/Seaborn在数据可视化的基础操作。 2. Pandas数据处理的艺术：深入讲解DataFrame和Series的构建、索引、切片操作。重点覆盖缺失值（NaN）的处理策略（插值、删除）、数据合并（Merge, Join, Concat）和重塑（Pivot, Melt）。我们将通过一个大型数据集清洗实战，展示如何高效处理异构数据。 3. 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘：不仅是画图，更是洞察力。讲解如何利用统计摘要、相关性矩阵、分布图和箱线图来识别数据中的模式、异常值和潜在的偏差。我们将演示如何使用EDA结果指导后续的特征选择和模型选择。 4. 数据预处理的高级技巧：包括数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择与应用，独热编码（One-Hot Encoding）与标签编码（Label Encoding）的适用场景，以及时间序列数据的特征提取。第二部分：构建智能——经典机器学习算法实战本部分是本书的核心，聚焦于Scikit-learn生态系统，系统讲解并实战应用主流的监督学习和无监督学习算法。 1. 监督学习的全面解析：线性模型（回归与分类）：从最小二乘法到逻辑回归，深入理解正则化（L1, L2）对模型稳定性的影响。树模型家族的精髓：详述决策树的构建原理，并重点对比随机森林（Random Forest）和梯度提升树（GBDT）。通过一个客户流失预测案例，实战调整树的深度和叶子节点样本数。集成学习的威力：深入XGBoost、LightGBM等现代集成学习框架，讲解它们在Kaggle竞赛中屡获殊荣的关键技术点，包括并行化处理和自定义损失函数。 2. 无监督学习与降维技术：聚类分析：掌握K-Means算法的初始化策略（K-Means++）和肘部法则的应用。实战客户分群案例。降维：详尽对比主成分分析（PCA）和t-SNE，理解它们在数据可视化和特征压缩中的作用与局限性。 3. 模型评估与调优的科学：重点讲解交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold），评估指标（Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC）的选择依据，以及使用Grid Search和Randomized Search进行超参数优化的最佳实践。第三部分：迈向深空——深度学习与前沿应用本部分将读者带入神经网络的世界，使用TensorFlow 2.x（Keras API）和PyTorch框架，处理更复杂的非结构化数据问题。 1. 深度学习基础与TensorFlow 2.x实战：神经网络核心组件：激活函数、损失函数、优化器（SGD, Adam）的内在机制讲解。使用Keras构建第一个全连接网络（FCN）：针对结构化数据进行预测任务的端到端实践。 2. 计算机视觉（CV）的突破：卷积神经网络（CNN）：深入讲解卷积层、池化层和填充机制。迁移学习（Transfer Learning）：掌握如何加载预训练模型（如ResNet, VGG）并在小型数据集上进行微调，快速解决图像分类问题。 3. 自然语言处理（NLP）的脉络：文本表示方法：从词袋模型（BoW）到词嵌入（Word2Vec, GloVe）的演进。序列模型：介绍循环神经网络（RNN）及其改进型（LSTM/GRU）在文本生成和情感分析中的应用。 4. 模型部署的初步探索：简要介绍如何使用Flask或Streamlit将训练好的模型封装成简单的Web服务，实现价值转化。本书特色与优势代码驱动，即学即用：每一章的代码均经过严格测试，读者可以直接在Jupyter Notebook环境中运行并修改，加深理解。项目化学习路径：书中贯穿了至少六个大型综合项目，覆盖了从数据清理到模型部署的完整流程。工具链的现代化：聚焦于当前工业界最主流的Python工具集，确保所学技能的即时市场价值。注重“为什么”而非仅“如何做”：在讲解具体算法时，会穿插关键的直觉性解释和性能考量，帮助读者做出更明智的技术选型。掌握了本书的内容，您将不仅是代码的执行者，更是数据背后的洞察者和智能系统的构建者。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺朴实无华的，金典二字透着一股老牌教材的沉稳劲儿。我当初买它，主要是冲着“C语言编程入门”这个标题去的，毕竟计算机基础这块儿，C语言算是绕不过去的老大哥了。拿到书的时候，厚度适中，感觉内容应该比较扎实。翻开目录，章节划分得很有层次感，从最基础的变量类型、运算符，一直到函数、指针、结构体，循序渐进的编排方式让人觉得学习路径清晰明了。特别值得一提的是，很多概念的引入都配有形象的比喻，这对于初学者来说，能极大地降低理解难度。比如讲到内存地址的时候，作者用了一个很生动的“小区楼栋和门牌号”来类比，我一下子就明白了指针的精髓。书中的例题设计得也很有针对性，每学完一个小知识点，紧接着就有相应的练习来巩固，让你不敢偷懒，必须动手敲代码。而且，书里还附带了一张光盘，虽然现在U盘和网络资源很发达，但对于一个求稳的初学者来说，能有一套配套的、经过验证的练习环境和源码，还是让人感到踏实许多。整体来说，这本书更像是一位经验丰富的老教师，耐心地带着你一步步走进编程的世界，不玩花哨，全凭硬核知识的积累。

评分☆☆☆☆☆

这本书在历史沉淀感上确实无与伦比，但作为面向未来的学习工具，它也暴露出了时代的局限性。例如，在网络编程和多线程处理这两个现代软件开发中极其重要的领域，这本书的篇幅少得可怜，仅仅是蜻蜓点水般提到了Socket或Pthread的基本概念，没有深入到如何构建一个简单的客户端-服务器应用。对于那些希望利用C语言进行系统底层开发或者嵌入式开发的读者来说，这本书提供的知识可能只是万里长征的第一步，后续的学习曲线会非常陡峭。我感觉作者的侧重点明显放在了教会读者掌握标准C语言的核心特性，比如指针的精妙运用和结构体的巧妙组合，这是毋庸置疑的经典内容。但遗憾的是，它没有很好地跟进C99或C11标准带来的新特性，比如变长数组（VLA）或者一些更现代的类型限定符。总而言之，它是一本优秀的“历史教科书”，能帮你打下最坚实的C语言基础，但若想走得更远，你可能需要寻找更新、更贴合当前开发环境的参考资料来弥补这方面的不足。

评分☆☆☆☆☆

我对这本编程书的期望值其实挺高的，毕竟名字里带着“金典”二字，总觉得它应该能提供一些超越基础教程的深度。然而，实际阅读体验下来，感觉它更像是针对那些对计算机一无所知的小白设计的“拐杖”。内容覆盖面很全，从C语言的语法规则到标准库函数的使用，都讲得面面俱到，但深度上总感觉差点火候。比如，在涉及到文件操作或者内存管理这些稍微进阶一点的内容时，书中只是简单地介绍了API的用法，并没有深入探讨背后的原理，比如文件缓冲区的管理机制，或者堆栈的实际分配过程。对于我这种已经有一定编程基础，想进一步优化代码性能的人来说，这本书的价值就显得有限了。光盘里的配套资源也比较传统，主要是源码和一些简单的测试用例，缺乏一些互动性强的在线调试工具或者算法挑战。说实话，如果一个读者已经能熟练掌握C语言的基础语法，这本书可能更适合用来查漏补缺，而不是作为主要的进阶学习资料。它提供了坚实的地基，但想盖起摩天大楼，还得去寻找更专业的建筑蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格让我产生了一种强烈的怀旧感，仿佛回到了上世纪末的机房。字体大小和行距的处理都很传统，大段的代码块没有采用现代编程书籍中流行的彩色高亮区分关键字，全都是黑白分明。这种朴素的视觉体验，反而让我的注意力能更集中在代码逻辑本身，而不是被花里胡哨的排版分散心神。不过，这种“复古风”在解析复杂数据结构时就显得有点吃力了。比如在解释链表或者树的结构时，如果能用不同的颜色或者更清晰的图形来标识指针的指向关系，阅读体验会大大提升。另外，书中对一些抽象概念的解释，虽然力求精确，但文字的堆砌感稍强。我有时候需要反复阅读同一段话，才能在脑海中构建出那个抽象的模型。光盘的价值更多体现在其兼容性上，不像现在很多新书依赖于最新的IDE版本，这本老牌教材的光盘内容，似乎在任何DOS或早期Windows环境下都能顺利运行，这对于维护旧系统或进行底层学习的读者来说，是一个隐藏的优势。

评分☆☆☆☆☆

从一个动手实践者的角度来看待这本《C语言编程入门》，它的最大亮点无疑是大量的“实战项目”环节。它不像某些纯理论书籍那样，将编程变成了一门抽象的数学课。这本书非常强调“做中学”，在介绍完基本语法后，马上就会布置一些可以看得见成果的小任务，比如编写一个简单的计算器、实现一个文本文件排序程序等等。这些项目虽然规模不大，但能立刻给予读者成就感，建立起“我能用代码解决问题”的信心。让我印象深刻的是，它在处理错误和调试这一块的内容占据了相当的比重。书中专门开辟了一章来讲解如何看懂编译器给出的错误信息（那些让人头疼的警告和错误码），并教会读者如何有效地使用printf进行断点调试。这部分内容在很多入门教材中常被一带而过，但恰恰是初学者最容易卡住的地方。光盘中似乎也包含了一些针对性的调试案例，可以让你亲身感受代码“崩坏”的过程和修复的乐趣。可以说，它是在教你如何“驯服”你的代码，而不是仅仅教会你如何书写。

评分☆☆☆☆☆