Java程序设计教程与实训

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出版者:北京大学出版社发行部
作者:许文宪
出品人:
页数:263
译者:
出版时间:2005-9
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787301095980
丛书系列:
图书标签:
  • Java
  • 程序设计
  • 教程
  • 实训
  • 编程入门
  • 面向对象
  • 基础语法
  • 代码示例
  • 学习资料
  • 开发指南
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具体描述

Java语言是目前最流行,也是最有前途的面向对象程序设计语言。本书按照"基本够用、适当扩展"的原则,前10章介绍Java的运行环境、语言基础、类、对象、数组、继承、多态、Java类库、异常处理、数据流、Java Applet、图形用户界面等内容,并在第11章提供若干典型实训项目,便于实践教学。本书以高职高专学生为主要对象,可以作为高职高专计算机类和信息管理类专业的专科教材,也可作为其他专业的选学教材。

本书以高职高专学生为主要对象,可以作为高职高专计算机和信息管理类专业的专科教材,也可作为其他专业的选学教材。

好的,下面是一份不包含《Java程序设计教程与实训》内容的图书简介,字数约1500字: --- 书名:《Python数据分析实战指南:从基础到高级应用》 导语: 在当今以数据驱动决策的时代,Python凭借其简洁的语法、丰富的库生态和强大的处理能力,已成为数据科学领域毋庸置疑的首选工具。然而,面对海量数据,如何将原始数据转化为有洞察力的业务价值,并构建出可靠、高效的数据分析流程,是每一位数据从业者面临的挑战。本书正是为解决这一痛点而生,它不仅是一本基础语法的入门手册,更是一部面向实战、深入应用场景的权威指南。我们摒弃了过于冗长和抽象的理论阐述,聚焦于如何高效利用Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等核心库,系统性地解决真实世界中的数据难题。 第一部分:奠定坚实基础——数据分析的基石(第1章至第4章) 本部分旨在为初学者和有一定基础的开发者快速搭建起一个稳固的Python数据分析知识体系。我们首先回顾Python语言中对数据结构至关重要的部分,如列表、字典和集合的高级用法,重点讲解列表推导式、生成器表达式等提升代码效率的技巧。 第1章:Python环境配置与工具链 详细指导读者完成Anaconda环境的部署,介绍虚拟环境的管理(Conda或venv),并对Jupyter Notebook/JupyterLab进行深入剖析,展示如何利用Markdown、代码块、LaTeX公式协同工作,构建出专业级的分析报告草稿。 第2章:NumPy——数值计算的核心引擎 本书将NumPy的讲解置于数据分析流程的早期,强调其在性能优化上的关键作用。内容涵盖多维数组的创建、索引、切片、广播机制(Broadcasting)的原理及应用。我们通过矩阵运算的实例,例如线性代数基础操作,来展示NumPy如何超越标准Python列表的性能瓶颈。 第3章:Pandas入门与数据结构精讲 本章是对Pandas的深度剖析,它被认为是数据分析师的“瑞士军刀”。我们详尽讲解Series和DataFrame两大核心数据结构,重点在于理解它们的底层结构和内存管理。对比传统的数据导入方式,我们将着重介绍读取大型CSV、JSON,以及连接数据库(SQLAlchemy集成)的实践方法。 第4章:数据清洗与预处理的高效策略 数据清洗是数据分析中最耗时的环节,本书提供了行业标准化的处理流程。内容包括缺失值(NaN)的插补策略(均值、中位数、模型预测填充)、异常值(Outlier)的检测与处理(基于IQR和Z-Score的方法),以及数据类型的转换与标准化。我们专门设计了一章关于字符串数据(如文本描述、地址)的正则表达式匹配与清洗实战。 第二部分:数据探索与可视化——洞察的显现(第5章至第7章) 数据理解是深入建模的前提。本部分将侧重于如何通过高效的探索性数据分析(EDA)快速发现数据中的模式、关系和潜在问题。 第5章:数据探索性分析(EDA)实战 通过一系列真实数据集(如金融交易记录、用户行为日志),展示如何运用Pandas的`groupby()`、`pivot_table()`等聚合函数进行多维度分析。我们将探讨如何构建复合指标,并利用交叉表(Crosstab)揭示变量间的关联性。 第6章:静态数据可视化——Matplotlib与Seaborn的精妙结合 可视化不仅仅是绘图,更是叙事。本章首先基于Matplotlib构建基础图表,讲解面向对象绘图接口的优势。随后引入Seaborn,重点介绍其统计图表的高级封装,例如如何通过FacetGrid和PairPlot快速生成复杂的分布图和关系图,并学习如何定制图表以满足出版级别或报告标准。 第7章:交互式可视化与时间序列分析 针对需要动态交互的报告需求,本章引入Plotly和Bokeh库,展示如何创建可缩放、可钻取的交互式图表。同时,我们将时间序列数据(如股票价格、传感器数据)的加载、重采样(Resampling)和滚动窗口计算作为重点,为后续的预测模型打下基础。 第三部分:进阶建模与机器学习实战(第8章至第11章) 本部分将引导读者从描述性分析转向预测性分析,全面拥抱Scikit-learn框架,并探讨如何将模型部署到实际应用场景中。 第8章:Scikit-learn核心模块与模型选择 深入剖析Scikit-learn的“估计器(Estimator)”接口,解释训练(fit)、预测(predict)和转换(transform)的工作流程。内容覆盖特征工程的标准化(StandardScaler, MinMaxScaler)、独热编码(One-Hot Encoding)以及特征选择的基础方法。 第9章:监督学习:回归与分类模型构建 本章以实战为导向,详细讲解线性回归、逻辑回归在线性可分问题中的应用。更重要的是,我们将重点介绍非线性模型,如决策树、随机森林(Random Forest)和梯度提升树(XGBoost/LightGBM的集成方法),并提供模型性能评估标准(R2、Precision、Recall、F1-Score、AUC-ROC)。 第10章:无监督学习与降维技术 处理高维或未标记数据时,无监督学习至关重要。本章介绍K-Means聚类算法在市场细分中的应用,以及层次聚类。特别地,我们将详细讲解主成分分析(PCA)在数据降维和可视化方面的应用,帮助读者理解如何在高维空间中保留关键信息。 第11章:模型调优、验证与管道构建(Pipeline) 一个健壮的模型离不开精细的调优。本章讲解交叉验证(Cross-Validation)的原理和实践,并通过Grid Search和Randomized Search等方法,展示如何高效地进行超参数优化。我们强调构建Scikit-learn Pipeline的重要性,用以封装整个分析流程(预处理+建模),确保代码的可重现性和生产级别的稳定性。 结语:迈向专业数据科学家之路 本书的结构设计遵循“理论-实践-优化”的逻辑闭环,旨在帮助读者不仅掌握“做什么”,更理解“为什么这么做”。完成本书的学习后,读者将能够独立处理绝大多数企业级数据分析项目,熟练运用Python生态系统中的顶级工具,将数据洞察直接转化为业务价值。这是一场从数据处理到高级建模的全面实战之旅。 ---

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目录信息

读后感

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这本《Java程序设计教程与实训》确实让我这个初学者茅塞顿开,它不像市面上那些动辄上千页、堆砌晦涩理论的教科书那样让人望而生畏。作者的叙事风格非常贴近一个有着丰富教学经验的老师,总能把复杂的问题用最直观的类比讲清楚。比如,在讲解面向对象三大特性时,书中并没有直接抛出“封装、继承、多态”这些术语,而是通过一个生活中的“汽车制造”流程来贯穿始终,将抽象概念具象化。我记得最清楚的是,当讲到异常处理时,作者没有直接讲try-catch的语法,而是先通过一个“做饭时菜糊了怎么办”的情景模拟,引导我们去思考程序出错时应该如何“挽救”,而不是直接崩溃。这种以问题为导向的教学方法,极大地激发了我深入学习的兴趣。书中的代码示例都是经过精心挑选的,长度适中,每一段代码后都有详尽的注释和运行结果分析,让你真正明白每一行代码背后的逻辑。而且,实训部分的设计非常巧妙,它不是简单地让你敲代码,而是设置了一系列递进式的项目,从最初的命令行计算器,到后期的简单数据库交互界面,每一步都能让你感受到自己实实在在地“造”出了一个程序,成就感爆棚。这本书的价值远超其价格,对于想系统入门Java的爱好者来说,它就像一位耐心的私人导师。

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这本书的排版和装帧设计,给我的第一印象是“清爽”和“专业”。很多技术书籍为了塞进更多内容,往往会使用极小的字体和拥挤的版式,阅读体验极差,但此书显然在这方面下了不少功夫。大开本的设计,合理的行距和字号,使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。代码块的字体和颜色区分度很高,关键字、变量和字符串都用不同的颜色高亮显示,即便是脱离了IDE环境,也能快速扫描并理解代码的结构。教程的逻辑流也是我非常欣赏的一点。它遵循了“先理论——后代码示例——再大型实训”的递进模式,形成了一个完美的学习闭环。例如,在讲解多线程并发时,它先从并发的必要性讲起,然后介绍`Thread`和`Runnable`的区别,紧接着是同步机制(`synchronized`关键字),最后通过一个模拟“银行取款”的实训项目,让你亲身体验竞态条件(Race Condition)的发生与解决。这种步步为营的结构,确保了读者不会在任何一个知识点上“掉队”。对于自学能力较弱,需要清晰指引的学习者来说,这本书的结构简直是福音。

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这本书的实训环节的设计,是其区别于市面上其他教材的杀手锏。许多教材的实训往往是重复性的练习,缺乏真实世界的复杂性。而《Java程序设计教程与实训》的实训项目,则非常注重“业务模拟”。比如,在讲解文件IO操作后,它设计了一个“简易日志分析器”的模块,要求读者读取指定格式的文本文件,解析其中的错误代码,并生成一个新的汇总报告文件。这个任务完美地结合了文件读取、字符串处理和基本的数据统计,具有很强的实战意义。在面向数据库编程的部分,它不仅讲解了JDBC的基本操作,还引入了连接池的概念,并要求读者在项目中集成一个简单的连接池管理,这样学生就能理解在企业级应用中,如何高效且安全地管理数据库连接。这种对“工程化”思维的早期培养,是这本书最宝贵的价值所在。通过这些实训,读者学到的不仅仅是语法,更是如何将零散的知识点组织成一个可以运行、可以解决实际问题的软件系统,这对于未来走向工作岗位是至关重要的过渡。

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作为一名有多年开发经验的工程师,我偶尔也会翻阅一些入门教材,以保持对基础知识的敬畏和对教学方法的反思。这本书虽然定位是“教程与实训”,但其对底层原理的挖掘深度,完全可以媲美一些中级参考书。我特别留意了它对JVM内存模型的阐述,这部分内容往往是初学者的难点和老师的应付点。这本书没有止步于介绍“堆栈区”的划分,而是深入探讨了垃圾回收(GC)的基本算法,例如标记-清除、复制和标记-整理,并且用流程图清晰地描绘了它们的工作机制。这种深入浅出的处理方式,让读者不仅知道“是什么”,更明白了“为什么是这样”。此外,书中对Java中日期和时间API的讲解也值得称赞。它没有停留在老旧的`Date`和`Calendar`类上,而是着重介绍了Java 8引入的`java.time`包,解释了其不可变性和线程安全性的优势,这对于编写健壮的后台服务至关重要。可以说,这本书既能让新手快速上手,也能让有一定基础的人查漏补缺,拓宽视野,是技术栈中不可多得的“常青树”读物。

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我接触过好几本Java入门书籍,但很多都存在一个致命的问题:理论讲解过于单薄,或者实操练习与理论脱节。然而,这本书在这方面做到了很好的平衡。它的深度和广度拿捏得恰到好处,尤其是在数据结构和算法的章节,它没有像某些CS专业教材那样直接给出复杂的数学推导,而是巧妙地将它们融入到实际的业务场景中。比如,在讲哈希表(HashMap)的实现原理时,它没有直接给出JDK源码的片段,而是先构造了一个简易版的哈希表,演示了如何解决“冲突”问题,这个过程的剖析极其透彻。更值得称赞的是,这本书对Java 8及以后引入的新特性介绍得非常及时和到位。Lambda表达式和Stream API的讲解部分,是全书的亮点之一。作者通过对比传统for循环和Stream API的处理方式,清晰地展示了函数式编程范式带来的简洁性与高效性,让原本觉得高深莫测的新语法变得触手可及。对于那些希望代码写得更“现代”、更符合行业标准的人来说,这部分内容简直是无价之宝。实训项目也紧跟时代脉搏,并非那种停留在上个世纪的纯控制台应用,而是融入了基础的GUI设计思路,让人学完后能马上运用到实际工作中去。

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