微型计算机应用基础

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出版者:清华大学出版社
作者:周山芙
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1998-12-01
价格:18.0
装帧:
isbn号码:9787302020349
丛书系列:
图书标签:
  • 微型计算机
  • 计算机应用
  • 基础知识
  • 入门
  • 教材
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 高等教育
  • 理工科
  • 实践
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具体描述

《深入解析Python:从零到精通的实践指南》 本书并非关于微型计算机应用基础的入门教材,而是旨在为读者提供一个全面、深入的Python编程学习体验。如果你对构建复杂的应用程序、进行数据科学分析,或是涉足人工智能领域充满兴趣,那么这本书将是你不可或缺的伙伴。 本书特色与内容梗概: 一、 Python语言精髓深度剖析: 超越基础的语法理解: 我们将跳过对“什么是变量”、“如何定义函数”这类基础到不能再基础的讲解。取而代之的是,本书将深入探讨Python的动态类型特性、内存管理机制,以及对象模型等核心概念。你将理解Python是如何工作的,而不仅仅是如何使用它。 高级数据结构与算法: 告别列表和字典的简单应用,本书将详细讲解Python内置数据结构(如collections模块中的`deque`、`Counter`、`defaultdict`等)的高效用法,并结合实际场景,指导读者如何设计和实现各种经典算法,包括但不限于排序、搜索、图论算法以及动态规划等。 并发与并行编程: 在现代多核处理器环境中,理解和利用并发与并行至关重要。本书将系统介绍Python的线程(threading)、进程(multiprocessing)以及异步IO(asyncio)模型。你将学会如何编写高效的并发程序,解决I/O密集型和CPU密集型任务。 装饰器、生成器与元类: 这些是Python中强大的抽象工具。本书将清晰地解释它们的原理和应用场景,从如何简化代码、实现日志记录、权限控制,到如何创建更灵活、更具表现力的类。 函数式编程范式: Python虽然是面向对象语言,但也融合了许多函数式编程的思想。本书将介绍`lambda`表达式、高阶函数、列表推导式(list comprehensions)及其在实际开发中的强大威力。 二、 核心应用领域实践: 数据科学与可视化: 本书将带领你走进NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn的精彩世界。你将学习如何高效地处理和分析大规模数据集,进行数据清洗、转换、统计分析,并创建各种精美的图表来直观地展示数据洞察。 Web开发与API构建: 掌握Flask或Django等主流Web框架,学习如何设计和实现RESTful API,构建动态网站。本书将涵盖数据库集成、用户认证、前后端交互等关键技术。 机器学习与人工智能入门: 介绍Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等库的基础用法,讲解常见的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络。你将能动手实践构建简单的机器学习模型。 自动化与脚本编写: 利用Python强大的生态系统,学习如何编写脚本来自动化日常任务,如文件处理、系统管理、网络爬虫等。 三、 高级主题与工程实践: 性能优化与调试: 掌握Python性能分析工具(如`cProfile`)和调试技巧,学习如何找出并解决代码中的性能瓶颈。 测试与代码质量: 学习单元测试、集成测试的重要性,掌握Python的`unittest`和`pytest`框架,编写健壮、可维护的代码。 打包与部署: 了解如何使用`setuptools`创建Python包,以及如何将应用程序部署到云平台。 设计模式与代码重构: 介绍常见的设计模式在Python中的应用,以及如何通过代码重构来提升代码的可读性、可维护性和可扩展性。 目标读者: 本书面向所有希望将Python技能提升到更高层次的开发者,包括: 有一定Python基础,希望深入理解语言特性和高级用法的程序员。 渴望进入数据科学、人工智能、Web开发等热门领域的学习者。 希望提升开发效率、编写更优雅、更健壮代码的工程师。 阅读本书,你将获得: 对Python语言更深刻的理解,能够写出更高效、更具表现力的代码。 掌握解决复杂问题的强大工具和方法论。 为进入更专业的开发领域打下坚实的基础。 本书绝非简单的“如何操作”的堆砌,而是旨在引导读者构建扎实的编程思维,掌握解决问题的能力,从而在技术浪潮中保持领先。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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如果从一个长期使用过各种工具书的读者的角度来看,这本书最大的优点可能在于其严谨性和体系性,但缺点也往往伴随着优点而生——它的阅读体验确实比较“枯燥”。全书的排版中规中矩,几乎没有使用任何花哨的颜色或图表来活跃气氛,大量的文字和流程图构成了主要的内容载体。对于那些天生对技术细节不敏感的学习者来说,长时间阅读可能会感觉像在啃一块没有调味的硬面包。例如,在讲解了微处理器的工作模式(实模式与保护模式)之后,紧接着就是一长段关于段寄存器和特权级的文字描述,信息密度非常高,很容易让人读完后大脑一片空白。这本书更适合需要系统性打下理论基础的研究者或专业学生,而不是那些只想快速学会某个软件操作的零基础用户。它像一本建筑学的教科书,详细描述了每一块砖的配比和每一根钢筋的受力分析,这固然重要,但对于只想盖一间小屋子的普通人来说,可能显得过于深奥和耗时了。总的来说,它是一部扎实的工具,但绝不是一本轻松的读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最后一部分,关于数据结构与算法的介绍,虽然篇幅不算特别长,但对我后来的专业学习产生了深远的影响。坦白说,初次接触链表、栈、队列这些抽象概念时,我感到非常吃力,感觉这些东西完全脱离了日常经验。然而,作者非常巧妙地引入了图论的基础知识,将这些抽象结构可视化。例如,在讲解树结构时,它不仅仅是画出二叉树的结构图,还穿插了如何使用递归方法进行前序、中序和后序遍历的伪代码,这种将理论与实现初步结合的方式,极大地降低了我的畏难情绪。特别是关于排序算法的比较,冒泡排序、插入排序、快速排序,每种算法的对比都非常细致,不光有时间复杂度的理论分析,还包含了不同数据状态下它们实际运行效率的直观描述。虽然没有深入到复杂的动态规划或者贪心算法,但它为我打下了坚实的“思维体操”基础,让我明白,解决问题的效率,往往取决于你选择的“容器”和“方法”是否得当。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书,拿到手里沉甸甸的,封面设计得挺简洁,就是那种一看就是教科书的风格。我当时买它,主要是为了应付学校里那门叫《计算机基础》的必修课。说实话,我对计算机硬件和底层逻辑那些东西一直有点发怵,总觉得离实际应用太遥远。刚翻开目录,我就看到了一大堆我不太熟悉的术语,比如寄存器、总线结构、汇编语言这些,心里咯噔一下。不过,授课老师的讲义似乎是基于这本书来的,所以也没得选,只能硬着头皮啃下去。书里的章节安排得非常系统,从最基础的二进制、十进制转换开始讲起,然后慢慢过渡到计算机的硬件组成,CPU、内存、输入输出设备,每一个部分都配有详细的结构图和工作原理分析。我印象特别深的是讲到内存寻址的那一部分,内容非常详尽,图文并茂地解释了物理地址和逻辑地址是如何映射和转换的,虽然一开始理解起来有点绕,但多看几遍后,那种“豁然开朗”的感觉还挺棒的。对于我这种对技术细节比较好奇的人来说,它提供了一个非常扎实的地基。特别是关于冯·诺依曼体系结构的那几页,作者用了大量的篇幅去阐述指令周期是如何执行的,循环往复的取指、译码、执行过程被拆解得非常细致,读起来像是在解一个精密的机械谜题。

评分☆☆☆☆☆

作为一本基础教材,我对它在“应用”层面的覆盖广度感到满意,尽管它的核心是理论。书里花了相当大的篇幅来介绍与应用紧密相关的部分,比如数据库系统的基本概念和SQL语言的入门。这部分内容写得非常贴合实践需求。它没有陷入到复杂的事务处理和并发控制的泥沼中,而是集中火力讲解了关系模型的建立、主键和外键的设定逻辑,以及如何用最基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作。我记得书中专门有一个章节是关于如何设计一个“学生成绩管理系统”的基础数据表结构,那个案例几乎就是我们期末项目的一个简化蓝本。作者的行文风格在这个部分变得异常务实和直接,直接给出清晰的SQL语句示例和执行结果的截图,这对于初学者来说极其友好,能够很快地从“概念”跳跃到“操作”,体验到数据被组织和查询的实际乐趣。这部分内容让我意识到,计算机科学远不只是冰冷的逻辑,它也是管理信息和驱动业务流程的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我更偏爱书里关于操作系统原理的那几个章节,尤其是讲解进程管理和内存分配策略的部分。相较于那些晦涩的硬件描述,操作系统简直是把“管理学”搬到了数字世界里。作者在介绍多道程序设计和分时系统时,非常注重从实际问题出发来引出解决方案,比如,早期的计算机是如何解决“等待I/O”而造成CPU空转的问题。书中对比了先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)这些调度算法的优劣,并且用一些简单的模拟案例展示了它们在吞吐量和平均等待时间上的巨大差异。我记得书中有一个关于页面置换算法的例子,它把内存想象成一个有限的房间,而程序需要的资源像源源不断的访客,如何选择最先离开的访客(页面)才能让房间(内存)的效率最高,这个比喻非常形象。读完这部分,我对为什么我们的电脑能同时运行多个程序,而且感觉不那么卡顿,有了一个更宏观的认识。它不仅仅是知识的堆砌,更像是在搭建一个复杂的逻辑框架,引导你去思考效率和公平性之间的权衡艺术。

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