全国计算机等级考试考点解析与模拟训练

全国计算机等级考试考点解析与模拟训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:陈志泊
出品人:
页数:292
译者:
出版时间:2007-2
价格:29.00元
装帧:平装
isbn号码:9787302139577
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机等级考试
  • 考点解析
  • 模拟训练
  • 历年真题
  • 编程
  • 基础知识
  • 上机考试
  • 复习指南
  • 教材
  • 信息技术
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具体描述

突出考试重点、难点及经验分析,题量、题型及分值统计分析,250道全真考试真题解析,10套全真模拟试卷,500道试题。

《Python编程从入门到实践:数据科学与人工智能应用》 内容提要 本书旨在为零基础或有初步编程经验的学习者提供一个全面、深入且实用的Python编程学习路径,重点聚焦于现代数据科学和人工智能领域的核心应用。全书结构严谨,内容与时俱进,不仅覆盖了Python语言的基础语法、数据结构和面向对象编程范式,更将理论知识与前沿技术紧密结合,通过大量贴近实际工作场景的案例,引导读者掌握使用Python进行数据处理、可视化、机器学习模型构建与部署的核心技能。 第一部分:Python编程基础与核心概念 本部分是构建坚实编程基础的基石。我们从Python环境的搭建与基本输入/输出操作入手,逐步深入到变量、数据类型(包括数值、字符串、列表、元组、字典和集合)的精细化理解。重点讲解Python的流程控制结构——条件语句(if-elif-else)和循环语句(for和while),并通过实例展示如何利用它们来解决实际问题。 函数是提高代码复用性的关键。本章详细阐述了函数的定义、参数传递机制(位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数args和kwargs),以及Lambda表达式在简洁代码编写中的应用。此外,我们深入探讨了Python的模块化编程思想,教授如何导入和组织标准库及第三方库,为后续的数据处理打下基础。 面向对象编程(OOP)是理解复杂软件设计的重要一环。本书以清晰的结构讲解了类(Class)的定义、对象的实例化、属性(Attribute)和方法(Method)的创建。着重阐述继承、封装和多态这三大核心特性,并通过实际的面向对象设计案例(如构建一个简单的图书管理系统模型),帮助读者掌握用Python构建健壮、可维护代码的能力。 第二部分:高效数据处理与科学计算 数据是现代应用的核心。本部分将重点介绍Python在数据处理领域的两大支柱工具:NumPy和Pandas。 NumPy (Numerical Python):作为科学计算的基础库,本书详细解析了N维数组(ndarray)的创建、索引、切片和基本运算。重点讲解了向量化操作的优势,如何利用广播机制(Broadcasting)高效地执行大规模矩阵运算,以及线性代数在数据分析中的初步应用。 Pandas (Panel Data):本书投入大量篇幅讲解Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame。学习者将掌握如何使用Pandas进行数据导入(CSV, Excel, SQL)、数据清洗(缺失值处理、异常值检测与修正)、数据重塑(合并、连接、透视表Pivot Table)以及分组聚合操作。通过模拟真实世界的数据集,我们演示了如何从混乱的数据中提取有价值的信息。 数据可视化:数据不会说话,除非你把它“画”出来。本章侧重于Matplotlib和Seaborn库的应用。我们不仅教授绘制基本的折线图、柱状图、散点图和直方图,更深入讲解如何定制图表元素(如坐标轴、图例、注释),以及如何利用Seaborn的高级统计图表(如箱线图、提琴图、热力图)来揭示复杂数据集中的潜在关系和分布特征。 第三部分:机器学习与人工智能实践 本部分是全书的技术高潮,聚焦于如何利用Python生态系统中的Scikit-learn库实现端到端的机器学习流程。 机器学习基础与Scikit-learn:首先,我们界定了监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。随后,深入讲解了Scikit-learn的工作流程:数据预处理(特征缩放、独热编码、特征选择),模型的训练、评估与调优。 经典模型实战:本书挑选了最具代表性和实用性的模型进行详细讲解和实战: 1. 回归模型:线性回归、逻辑回归及其正则化(Lasso, Ridge)。 2. 决策树与集成学习:详细解析决策树的构建原理,并重点介绍集成学习(Bagging, Boosting)的威力,如随机森林(Random Forest)和梯度提升机(GBM/XGBoost的初步概念)。 3. 支持向量机(SVM):理解核函数在处理非线性问题中的作用。 4. 聚类算法:K-Means和DBSCAN在数据分组中的应用。 模型评估与调优:掌握评估指标至关重要。我们将讲解分类问题的准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线(AUC),回归问题的均方误差(MSE)等。同时,教授如何使用交叉验证(Cross-Validation)和网格搜索(Grid Search)等技术对模型参数进行系统化调优,以避免过拟合和欠拟合。 深度学习入门(TensorFlow/Keras):为满足对AI前沿的探索需求,本书提供了TensorFlow 2.x 和 Keras 框架的入门指南。我们从神经网络的基本结构(神经元、激活函数)开始,逐步构建多层感知机(MLP)。通过一个图像分类的实战案例,让读者初步体验深度学习框架的强大能力,理解反向传播与优化器的基本作用。 第四部分:项目实战与部署基础 理论学习必须与实践相结合。本部分提供两个完整的端到端项目案例: 项目一:电子商务用户行为预测:利用真实或模拟的用户交易数据,完成数据清洗、特征工程,构建一个客户流失(Churn Prediction)模型,并分析关键影响因素。 项目二:自然语言处理(NLP)基础:使用NLTK或SpaCy库,对文本数据进行分词、词性标注,并构建一个简单的文本分类器(如评论情感分析)。 最后,本书将简要介绍Python在现代Web框架(如Flask/Django的初步概念)中如何将训练好的模型封装成API接口进行部署的基础知识,使学习者对“模型落地”有一个初步的概念。 本书特色 实战驱动:所有知识点均配有可运行的代码示例和逐步解析的练习。 前沿性强:紧密结合当前数据科学和AI领域的主流技术栈。 结构清晰:从语言基础到高级应用,逻辑递进,易于自学。 案例丰富:采用贴近行业需求的数据集,确保学习成果的可迁移性。 本书是数据分析师、数据科学家、AI工程师以及所有希望将Python能力应用于数据驱动决策领域的专业人士和学生的理想选择。掌握本书内容,即可迈入数据科学与人工智能应用的大门。

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读后感

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用户评价

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这本书给我的整体感受,可以用“系统性与前瞻性并重”来概括。在内容编排上,它没有沉溺于对过时技术的长篇大论,而是聚焦于当前考试大纲所强调的核心技术栈。比如,在网络协议部分,它对IPv6的讲解篇幅就明显大于一些老旧教材,并且紧密结合了云计算和虚拟化环境下的网络配置要求。这体现了编者团队对考试导向的精准把握。此外,我在学习其中关于数据库操作的部分时,发现它在SQL语句的讲解上,非常注重效率和规范性,这对于未来想要从事后端开发的读者来说,无疑是打下了非常扎实的良好习惯。它不像某些教材那样,仅仅停留在“能跑起来”的层面,而是深入探讨了“如何写出更健壮、更高效的代码或命令”。这本书的价值远超出了应试本身,它更像是一本面向未来职业发展的技能手册。每次翻阅,我都能从中挖掘出新的视角和更深层次的理解,这使得我的学习不再是机械地背诵,而是一种主动的知识建构过程。

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坦白说,我是一个对阅读体验要求比较高的人。很多技术书籍的排版和字体选择常常让人感到枯燥乏味,阅读过程变成了一种煎熬。然而,这本《考点解析与模拟训练》在细节处理上,表现出了极高的专业素养。首先,字体选择适中,行距和字距都经过了科学的调整,即便是连续阅读两三个小时,眼睛也不会感到酸涩。其次,关键术语和核心代码块采用了加粗、斜体或不同的颜色(如果适用)进行区分,使得信息层级分明,重点突出。特别值得一提的是,书中一些需要输入命令或配置参数的实操环节,它们使用的截图清晰度极高,并且清晰地标注了光标位置和输入内容,最大程度地模拟了真实操作环境。这种对细节的执着,极大地提升了学习的顺畅度。我感觉编者真的站在了正在学习的读者的角度去思考:“什么样的呈现方式能让人最快、最准确地接收到信息?”这份心意,从翻开书本的第一页就能清晰地感受到。

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说实话,我刚开始接触这类考试准备材料时,最大的困扰就是资料太多、太杂乱,很多所谓的“高分秘籍”读起来就像是故纸堆里的陈年旧稿,要么是理论过时,要么就是案例陈旧缺乏实操性。但这本教材完全打破了我的这种偏见。它最出彩的地方在于其“模拟训练”部分的精妙设计。这部分内容显然是紧密追踪了近几年考纲的微调和命题趋势的,选取的模拟题目的难度梯度设置得非常科学。从最基础的知识点巩固题,到需要综合运用多个知识模块才能解答的难题,环环相扣,逐步加深难度。更难能可贵的是,它对于每道模拟题都提供了详尽到近乎偏执的解析。我不是指那种标准答案式的简单解释,而是深入到“为什么选A而不是B”、“这道题考察的是哪个知识点在实际应用中的映射”等层面,真正做到了“授人以渔”。我曾经做错一道题,对照它的解析看了半天,原本模糊不清的概念瞬间豁然开朗,那种顿悟的感觉,是任何简单刷题都无法给予的。它不仅仅是考你记住了什么,更是在训练你如何运用这些知识去解决实际问题,这对于提升应试能力和实际工作能力都是双向赋能。

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这本书的封面设计得非常简洁大气,那种深蓝色的主调,配上醒目的白色和金色的字体,一看就知道是正经的工具书。我拿到手的时候,首先就被它的厚度镇住了,感觉沉甸甸的,这预示着里面内容的详实程度。我翻开目录,里面的章节划分得井井有条,从基础理论到具体的操作技能,再到历年真题的深度剖析,逻辑链条非常清晰。特别是它在讲解一些核心概念的时候,不只是简单地给出定义,还会配上大量的图示和流程图,把抽象的知识点具象化了。对于我这种对计算机领域还处于摸索阶段的学习者来说,这种可视化教学的方式简直是救星。我最欣赏的一点是,它在每个章节末尾都设置了“易错点辨析”和“思维导图总结”,这使得知识点的消化吸收效率大大提高。以前看其他教材,读完一章后感觉脑子里一团乱麻,但这本书通过这些总结性的模块,能迅速帮我梳理出重点和难点,避免了知识遗漏。那种感觉就像是有一个经验丰富的老教师,手把手地带着你,把所有弯弯绕绕的路都给你铺平了。这本书的装帧质量也非常好,纸张偏厚,印刷清晰,即便是长时间翻阅,也不会让人感到视觉疲劳。

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如果用一个词来形容这本书给我的感觉,那一定是“踏实”。它没有故弄玄虚的标题党宣传,没有那些空泛的成功学口号,它只是用扎实的内容,一步一个脚印地为你铺陈通往成功的阶梯。在我准备某次阶段性测试的时候,我发现自己对某个特定的算法模型的理解总是卡壳,尝试了市面上好几种资料都没有得到满意的解释。抱着试试看的心态翻阅了这本书中对应的章节,我惊讶地发现,作者用一个非常贴近生活的比喻,将那个复杂的模型拆解成了几个简单的小步骤,辅以逻辑图,我立刻就理解了其内在机制。这种深入浅出的能力,是真正体现作者深厚功力的地方。这本书的价值不在于它“有多厚”,而在于它“有多实”,每一页、每一个知识点都像是经过了反复打磨的真金白银,直接就能转化为考场上的分数和工作中的能力。它不是那种“速成”的捷径,而是一套经得起时间考验、真正能构建起坚实知识体系的教科书。

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