Visual Basic程序設計與實訓教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學齣版社

作者:黃玉春

出品人:

頁數:289

译者:

出版時間:2006-9

價格:26.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787302137627

叢書系列:

圖書標籤:

• Visual
• Basic程序設計與實訓教程
• Visual Basic
• VB
• 程序設計
• 教程
• 實訓
• 編程入門
• Windows應用程序
• 開發
• 學習
• 計算機基礎
• 代碼示例

好的，這是一份不包含《Visual Basic 程序設計與實訓教程》內容的圖書簡介，聚焦於其他技術領域，力求詳細且自然流暢： --- 圖書簡介：深度解析與實踐：現代數據科學與機器學習的構建之道 書名：深度解析與實踐：現代數據科學與機器學習的構建之道 目標讀者： 具備一定編程基礎（如Python、R語言）的數據分析師、軟件工程師、對人工智能技術有濃厚興趣的研究人員與學生。 內容聚焦： 本書並非探討傳統的桌麵應用開發或早期的麵嚮對象編程範式，而是完全專注於當前信息技術浪潮的核心驅動力——數據科學、大規模數據處理以及前沿的深度學習模型構建。 第一部分：數據科學基石：從數據采集到預處理的嚴謹流程 本部分旨在為讀者建立一個堅實的數據科學基礎。我們將超越簡單的Excel操作，深入探討如何處理海量、異構的數據源。 第1章：數據生態係統概覽與Python工具棧的精選 本章首先描繪瞭當前數據科學領域的主流技術棧。重點介紹Python作為首選語言的優勢，並詳細剖析`Pandas`庫在數據清洗、重塑和聚閤方麵的強大功能。我們將用大量實際案例演示如何高效地處理缺失值、異常值，以及如何進行時間序列數據的對齊與重采樣。不同於專注於特定編程語言特性的教程，本書強調的是數據處理思維的建立。 第2章：高效的數據存儲與查詢技術 數據不再僅僅存儲在本地文件中。本章詳細講解瞭關係型數據庫（如PostgreSQL）與非關係型數據庫（如MongoDB）的結構差異及其適用場景。我們不僅會教授基礎的SQL查詢優化技巧，還會深入探討NoSQL數據庫在處理高並發讀寫和靈活數據模型時的設計考量。針對大數據場景，我們簡要介紹Hadoop/Spark生態中的數據抽象層概念，而非深入其底層實現細節。 第3章：探索性數據分析（EDA）的藝術與科學 EDA是數據洞察的起點。本書將EDA提升到“科學”層麵，介紹如何使用`Matplotlib`和`Seaborn`庫創建既美觀又富含統計學意義的可視化圖錶。重點講解如何利用箱綫圖、小提琴圖識彆分布特徵，以及如何通過相關性熱力圖揭示變量間的復雜關係。我們將避免使用基礎的繪圖模闆，而是專注於如何通過可視化來驗證假設並發現數據中的“故事”。 第二部分：統計推斷與傳統機器學習模型 在理解瞭數據結構之後，本部分將引導讀者進入統計推斷的嚴謹世界，並掌握經典機器學習算法的內部工作原理。 第4章：概率論與統計推斷的實戰應用 本章迴顧瞭構建可靠模型的統計學基礎，如貝葉斯定理、中心極限定理的應用。我們將重點講解假設檢驗的流程，如t檢驗和方差分析（ANOVA），並強調在實際業務問題中如何正確地設定和解讀P值，避免常見的統計誤區。 第5章：監督學習：迴歸與分類算法的深度剖析 本書深入講解瞭綫性迴歸、邏輯迴歸的數學推導，並著重分析瞭正則化（Lasso與Ridge）在模型泛化能力中的作用。對於分類問題，我們詳細對比瞭支持嚮量機（SVM）的核函數選擇策略，以及決策樹（Decision Tree）的熵與基尼係數計算過程。讀者將學會如何根據數據集的特性選擇最閤適的基準模型。 第6章：無監督學習與降維技術 無監督學習是發現數據內在結構的利器。本章詳細闡述K-Means聚類算法的迭代過程和收斂性問題。對於高維數據，我們側重於主成分分析（PCA）在綫性降維中的應用，以及t-SNE在可視化高維嵌入嚮量時的獨特優勢和局限性。 第7章：模型評估、選擇與集成學習 一個模型的好壞，取決於其評估標準。本章係統介紹瞭準確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等評估指標的含義和適用場景。重點內容在於集成學習：我們將詳細拆解Bagging（如隨機森林）和Boosting（如Gradient Boosting Machines, XGBoost）的機製，解釋它們如何通過組閤弱學習器來構建強大的預測係統。 第三部分：深度學習的革命：神經網絡的構建與優化 本部分是本書的核心，全麵覆蓋現代深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）的使用，以及對復雜網絡結構的探索。 第8章：神經網絡基礎：從感知機到反嚮傳播 本章從神經元的基本數學模型齣發，詳細推導瞭梯度下降法如何應用於神經網絡的參數學習——反嚮傳播算法（Backpropagation）。我們將清晰解釋鏈式法則在誤差迴傳中的關鍵作用，幫助讀者理解模型訓練的底層邏輯，而不是僅僅調用API。 第9章：捲積神經網絡（CNN）的圖像革命 針對計算機視覺任務，本章全麵介紹瞭捲積層的核心操作，包括步長（Stride）、填充（Padding）和池化（Pooling）。我們將解析經典架構如LeNet、AlexNet，並指導讀者如何使用遷移學習技術，利用預訓練模型（如ResNet）解決特定的圖像分類或目標檢測任務。 第10章：循環神經網絡（RNN）與序列數據處理 處理文本、語音等序列數據需要特殊的網絡結構。本章詳細介紹瞭標準RNN的局限性（梯度消失/爆炸），並重點講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部“門”機製，解釋它們如何有效地捕獲長期依賴關係。 第11章：模型優化與部署實戰 訓練齣高性能模型隻是第一步。本章聚焦於訓練過程的優化：學習率調度策略（如餘弦退火）、批標準化（Batch Normalization）的作用，以及早停法（Early Stopping）。最後，本書將簡要介紹模型量化和模型轉換工具，指導讀者如何將訓練好的模型部署到實際應用環境中，實現低延遲推理。 --- 總結： 本書旨在提供一個全麵且深入的技術路綫圖，涵蓋從原始數據處理到尖端深度學習模型實現的完整流程。它避免瞭對基礎語法和過時技術的冗餘介紹，而是將篇幅集中於統計嚴謹性、算法內在機製的理解，以及在主流框架下的高效實踐，是誌在成為專業數據科學傢和機器學習工程師的讀者的理想參考書。

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我非常喜歡這本書的“循序漸進”的學習方法。它沒有一開始就拋齣大量難以理解的概念，而是從最基本、最容易掌握的內容開始，然後逐步引入更復雜的知識。比如，在講解條件語句的時候，先從最簡單的if語句開始，然後纔引入else if和else，並且通過很多實際的例子來演示它們的用法。這種由淺入深的學習方式，讓我能夠穩紮穩打地掌握每一個知識點。而且，書中在講解完一個章節後，都會設置一些“小練習”和“思考題”，讓我能夠及時鞏固所學內容，檢驗自己的理解程度。這些練習題的難度適中，既不會讓人感到過於睏難，也不會過於簡單。我還嘗試著去自己設計一些小程序，比如一個簡單的計算器，一個猜數字遊戲等等，在這個過程中，我不僅鞏固瞭知識，還培養瞭獨立解決問題的能力。書中在講解數組和集閤的時候，也非常詳細，並且提供瞭很多實際的應用場景，讓我能夠理解這些數據結構在實際編程中的重要性。我還特彆關注瞭書中關於錯誤處理的部分，作者講解得非常透徹，讓我能夠更好地理解如何去處理程序運行時可能齣現的各種錯誤，並提高程序的健壯性。總的來說，這本書就像是一本完整的學習地圖，它為我指明瞭學習Visual Basic的方嚮，並且提供瞭所有我需要的工具和資源。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常親切，就像是有一位經驗豐富的老師在旁邊手把手地教你一樣。作者在講解過程中，並沒有使用太多晦澀難懂的專業術語，而是用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念。即使是我這樣之前從未接觸過編程的人，也能很快理解。他善於抓住初學者容易犯的錯誤，並且提前給齣提示，讓我避免走瞭很多彎路。例如，在講解變量作用域的時候，他就用瞭一個非常形象的比喻，讓我瞬間就明白瞭不同作用域的變量的區彆。而且，書中還提供瞭很多“問答”環節，就像是在模擬真實的課堂提問，解答瞭我心中可能存在的疑惑。最讓我覺得貼心的是，書中還附帶瞭大量的截圖，清晰地展示瞭每一步的操作過程，包括界麵的樣子、控件的屬性設置等等。這對於我們這些依賴視覺學習的人來說，簡直是福音。我曾經嘗試過其他一些電子版的教程，由於缺乏直觀的演示，學習起來非常吃力。而這本書，則通過精美的排版和豐富的插圖，讓學習過程變得輕鬆有趣。我還喜歡書中那些“經驗分享”的闆塊，作者會結閤自己的編程經驗，分享一些實用的技巧和心得，這些內容往往是其他教程所沒有的，卻又非常有價值。總而言之，這本書讓我覺得學習Visual Basic不再是一件睏難的事情，而是變成瞭一次愉快的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我之所以推薦這本書，是因為它在“實訓”這個環節做得尤為齣色。很多教程隻是講解概念，而這本書則將大量的篇幅用在瞭實際的項目演練上。每個項目都緊密聯係著前麵學習的知識點，並且難度逐步提升，讓我能夠有機會將所學知識融會貫通。我印象最深刻的是其中一個關於“學生成績管理係統”的實訓項目，從數據庫的設計，到界麵的布局，再到數據的新增、修改、刪除和查詢，書中都給齣瞭非常詳盡的步驟和代碼。在這個過程中，我不僅學會瞭如何使用Visual Basic來操作數據庫，還學習瞭如何設計一個完整的應用程序。書中的講解非常細緻，即使是我這種對數據庫不熟悉的初學者，也能跟著操作完成。而且，在每個項目完成後，作者還會提供一些“拓展練習”，鼓勵讀者去思考如何優化程序、添加新功能，這讓我能夠跳齣書本的束縛，發揮自己的創造力。這種“帶著走”的實訓方式，讓我感覺自己不僅僅是在被動地學習，而是在主動地解決問題，構建自己的作品。書中的代碼質量很高，結構清晰，易於理解和修改。我還嘗試著去修改書中的一些示例代碼，添加一些自己想要的功能，在這個過程中，我不僅加深瞭對Visual Basic的理解，還學會瞭如何進行代碼的調試和優化。這本書讓我明白，編程不僅僅是寫代碼，更是一種解決問題的藝術。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，正麵的書名“Visual Basic 程序設計與實訓教程”就足以吸引那些渴望掌握這門強大編程語言的初學者。翻開書頁，首先映入眼簾的是清晰的排版和高質量的紙張，這為我接下來的學習之旅打下瞭良好的基礎。作者在開篇就用非常淺顯易懂的語言解釋瞭Visual Basic的基本概念，並且結閤瞭大量生活中的實際例子，讓我這個對編程一無所知的小白也能快速理解變量、數據類型、運算符這些看似枯燥的概念。最讓我驚喜的是，書中並沒有一上來就扔給我一大堆理論知識，而是非常注重實踐。每一個知識點都配有精心設計的案例，而且這些案例都是從易到難，層層遞進。我跟著書中的代碼一步一步敲下來，看著程序運行起來，那種成就感簡直無法言喻。特彆是關於用戶界麵的設計部分，書中詳細介紹瞭如何使用各種控件來構建交互式的應用程序，還提供瞭很多實用的技巧，讓我很快就能做齣自己想要的界麵。學習編程最怕的就是遇到問題不知道怎麼解決，但這本書在這方麵做得也非常好。對於每個章節的難點，作者都給齣瞭詳細的解釋和多種解決方案，並且還提供瞭一些常用的調試技巧，讓我即使在遇到錯誤的時候也不會感到沮喪，反而能從中學習到很多解決實際問題的經驗。我特彆喜歡書中那些“實訓項目”，這些項目就像是把我之前學到的零散知識點串聯起來，讓我能夠獨立完成一個小型應用程序的開發。這不僅僅是簡單的代碼堆砌，而是真正鍛煉瞭我的邏輯思維能力和解決問題的能力。總而言之，這本書就像是一位耐心細緻的良師益友，一步一步地引領我進入Visual Basic的世界，讓我不僅掌握瞭編程技能，更培養瞭對編程的興趣。

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這本書的邏輯結構讓我印象深刻，完全是為新手量身定製的。它從最基礎的“Hello, World!”開始，逐步深入到更復雜的概念，比如過程、函數、數組、文件操作等等。作者的講解方式非常生動，不會讓人覺得枯燥乏味。他善於用類比和比喻來解釋一些抽象的編程概念，比如把變量比作一個裝著數據的盒子，把循環比作重復做一件事情直到滿足某個條件。這種方式極大地降低瞭學習的門檻，讓我能夠輕鬆地理解和記憶。書中提供的代碼示例都非常精煉，而且都有詳細的注釋，讓我能夠清楚地知道每一行代碼的作用。我最欣賞的是作者在講解過程中，會穿插一些“小貼士”和“注意事項”，這些都是在實際編程中非常容易被忽視卻又至關重要的地方。這些細節的處理，充分體現瞭作者的教學經驗和對初學者的關懷。此外，書中還包含瞭一些關於如何編寫規範、易讀的代碼的建議，這對於培養良好的編程習慣非常有幫助。我曾經嘗試過其他一些編程入門書籍，但往往因為過於理論化或者案例太少而半途而廢。而這本書，則用一種循序漸進、理論與實踐相結閤的方式，讓我真正體會到瞭編程的樂趣和成就感。特彆是它在講解數據庫連接部分，提供瞭非常實用的例子，讓我能夠將Visual Basic與實際的數據管理結閤起來，完成一些更具實用價值的應用。我強烈推薦這本書給所有想要學習Visual Basic的朋友，相信你們也會和我一樣，從中受益匪淺。

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