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☆☆☆☆☆

出版者:北工大

作者:陈海宁

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2007-7

价格:19.50元

装帧:

isbn号码:9787563917884

丛书系列:

图书标签:

Java
编程
教程
案例
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具体描述

本书作为中等职业学校相关专业的教材，循序渐进地介绍了Java 2的基础编程知识，包括Java语言的基本语法，Java语言的类和对象，代码中的异常捕捉处理，数组和字符串的应用，标准输入输出及目录文件的管理，图形用户界面的事件编程，多媒体、多线程编程以及网络编程等。本书使用通俗而简洁的语言对各个实例进行描述，图文并茂，有利于学生在比较少的课时内认识并掌握Java语言编程技术。

本书也适合Java语言初学者进行自学，可供对Java语言有一定了解的读者作为提高技术水平之用。

探索数据世界的深度解析：Python数据科学实战指南书籍简介随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动现代社会进步的核心资源。从金融市场的波动到社交媒体的行为模式，再到科学研究的前沿突破，数据蕴含着巨大的价值。然而，要有效地从海量数据中提炼洞察，需要一套系统化、实战性强的工具和方法论。本书《Python数据科学实战指南》正是为满足这一需求而精心编写的。本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的 Python 数据科学技术栈教程。它并非停留在基础语法的罗列，而是聚焦于如何运用 Python 生态系统中的核心库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等）解决真实世界中的复杂数据问题。本书的独特视角与结构不同于市面上侧重于理论推导或单一工具介绍的教材，本书采用“问题驱动、项目导向”的叙事结构。我们相信，最好的学习方式是通过亲手解决实际案例来掌握知识。全书内容围绕数据科学的完整生命周期展开：数据获取与清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型构建与评估，直至最终的洞察可视化与报告呈现。第一部分：数据科学基石与准备工作（奠定基础）本部分将为读者打下坚实的 Python 基础，并快速切入数据科学的生态系统。 1. 环境配置与工具链建立：详细介绍 Anaconda 环境的搭建，Jupyter Notebook/Lab 的高效使用技巧，以及版本控制（Git/GitHub）在数据项目中的必要性。 2. NumPy：科学计算的引擎：深入讲解多维数组（ndarray）的底层原理、高效的向量化操作，以及广播机制如何极大地优化数值计算性能。我们将通过矩阵运算实例，展示其在处理大规模数值数据时的优势。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀：这是本书的核心支柱之一。我们将彻底解析 `Series` 和 `DataFrame` 的结构，重点关注数据对齐、重塑（如 `pivot`, `melt`）、分组聚合（`groupby` 的高级应用）、时间序列数据的处理（如频率转换、窗口函数）。书中将包含大量关于如何处理缺失值、异常值以及非结构化文本数据的实战技巧。第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化（洞察之源）数据分析的成功往往取决于对数据的第一印象。本部分侧重于如何通过视觉和统计手段，快速理解数据的内在规律和潜在问题。 1. Matplotlib 与 Seaborn 的艺术：不仅仅是绘图，更是叙事。我们将教授如何根据数据类型（连续、离散、分类）选择最恰当的图表类型。高级主题包括自定义图表样式、创建交互式仪表板（结合 Plotly 或 Bokeh 基础概念），以及如何设计出清晰、无歧义的学术级可视化报告。 2. 统计学基础回顾与应用：结合 Pandas 进行描述性统计分析，理解集中趋势、离散程度、分布形状。重点介绍如何使用统计检验（如 T 检验、卡方检验）来验证初步假设，为后续建模提供数据支撑。 3. 关联性与模式识别：通过热力图（Heatmap）、散点图矩阵（Pair Plot）等工具，深入探索变量之间的相关性，识别潜在的混淆因子和多重共线性问题。第三部分：机器学习建模与实践（从数据到预测）本部分是本书的重点，将引导读者系统学习如何利用 Scikit-learn 框架构建、优化和评估机器学习模型。 1. 特征工程的精髓：数据集的好坏决定了模型的上限。我们将详细讲解特征选择（Filter, Wrapper, Embedded 方法）、特征构造（多项式特征、交互特征）以及如何有效地进行特征缩放（标准化与归一化）。对于文本数据，将介绍 TF-IDF 和词嵌入（Word2Vec 简介）的基础应用。 2. 监督学习的全面解析：回归问题：从线性回归到多项式回归，着重讲解正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）在模型泛化中的作用。分类问题：覆盖逻辑回归、决策树、集成方法（随机森林、梯度提升机 XGBoost/LightGBM 的核心思想）。 3. 无监督学习的应用场景：讲解聚类算法（K-Means, DBSCAN）在客户细分、异常检测中的应用，并介绍主成分分析（PCA）在降维和特征压缩中的实战技巧。 4. 模型评估与调优：不仅限于准确率（Accuracy）。我们将深入探讨混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数、ROC 曲线与 AUC 值在不同业务场景下的选择依据。讲解交叉验证策略和超参数调优（Grid Search, Randomized Search）的最佳实践。第四部分：实战项目案例集锦为了巩固理论知识，本书提供了三个完整的、端到端的项目案例，覆盖不同行业的数据挑战： 1. 案例一：电商用户流失预测（分类任务）：涉及事件序列数据处理、构建用户行为特征集，并对比 Logistic Regression 与 GBDT 的性能差异。 2. 案例二：房价预测与影响因子分析（回归与解释性）：重点展示如何使用特征重要性指标（如 SHAP 值简化版）来解释模型的预测结果，满足业务对透明度的要求。 3. 案例三：新闻文本主题建模（非结构化数据）：使用 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 提取文档主题，并结合词云展示核心主题分布。目标读者本书适合有一定 Python 基础，希望系统性地掌握现代数据分析和机器学习技术的工程师、分析师、数据科学初学者，以及希望将现有技能栈升级到数据驱动决策的业务人员。阅读本书后，您将能够独立完成从原始数据到可执行商业洞察的整个流程。本书承诺本书中的所有代码均经过严格测试，并提供配套的 GitHub 仓库，确保读者能够零障碍复现所有实验和案例。我们专注于提供可操作的知识，让您真正做到“学以致用”。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计可以说是行业内的良心之作。在电子阅读时代，很多技术书籍的格式都一塌糊涂，代码块和文字混杂不清，阅读体验极差。然而，《Java语言案例教程》的印刷质量（我买的是实体书）和版式设计都非常出色。代码区域采用了清晰的等宽字体，关键变量和方法名使用了不同的高亮颜色，即使是长达几十行的代码块，也能让人快速定位焦点。更重要的是，它的结构逻辑非常清晰。每个案例都有明确的“需求分析”、“实现步骤”、“关键点解析”和“扩展思考”四个部分。这种结构化的呈现方式，极大地降低了阅读的认知负荷。我不需要在不同的页面之间频繁跳转，来寻找理论和实践的对应关系。尤其是“扩展思考”部分，它总能抛出一个开放性的问题，引导我思考如何用不同的方式优化当前的代码，这对于培养独立解决问题的能力至关重要。它让我感觉这不是一本冷冰冰的技术手册，而是一本精心编排的学习路径图。

评分☆☆☆☆☆

这本《Java语言案例教程》简直是为我们这些初学者量身定做的神器！我之前尝试过好几本号称“入门级”的教程，结果书里充斥着晦涩难懂的理论和堆砌的代码块，看得我一头雾水，感觉自己永远也无法真正理解Java的精髓。然而，这本书完全不同。它没有一开始就抛出一大堆复杂的面向对象概念，而是从读者最容易理解的实际问题入手，每一个章节都围绕着一个具体的“案例”展开。比如，学习数组时，它不是简单地罗列语法，而是直接模拟一个学生成绩管理系统的构建过程，让你亲手操作，体会到数组在实际应用中的价值。这种“边做边学”的模式，极大地激发了我的学习兴趣。我尤其欣赏它对细节的把控，每一个代码片段的注释都非常到位，解释了为什么这么写，而不是简单地告诉你怎么写。读完前几章，我已经能自信地搭建起自己的小型命令行应用了，成就感爆棚！对于那些希望快速上手，用实践驱动学习的编程新手来说，这本书绝对是第一选择，它真正做到了将“教程”的枯燥感降到最低，将“案例”的实战性提到最高。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其“解决问题的综合性”。很多教材只关注单一技术点的掌握，比如只讲AOP，或者只讲数据库连接池，但真正的软件开发是需要将各种技术融会贯通的。这本书的后期案例，比如构建一个简易的Web服务模拟器时，就巧妙地融合了网络编程基础（Socket）、数据序列化（JSON/XML处理）和简单的资源管理。它不是孤立地讲解每一个技术，而是将它们编织成一个有机的整体，让读者体验到不同技术模块如何协同工作以完成一个复杂的任务。这种系统集成式的教学方法，极大地锻炼了我的全局观。我不再是只会写某一个函数的“代码工人”，而是开始思考整个系统的架构是如何搭建起来的。这种从局部到整体的思维转变，是任何零散的技术文章或视频教程都难以提供的深度体验。这本书不仅教会了我Java的“语法”，更重要的是，它教会了我如何用Java的思维方式去设计和构建一个“系统”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对编程有一定基础，但想系统性巩固和提升实战能力的开发者。市面上大多数教程要么过于基础，要么直接跳跃到框架层面，让我感觉夹在中间，找不到合适的进阶读物。这本书的出现，填补了这个空白。它的案例设计非常巧妙，深度适中，既能巩固核心的JavaSE知识（如集合框架、多线程基础），又不会过度沉溺于底层原理的无休止探讨。我最欣赏的是它对“如何组织一个项目”的讲解。案例中不仅仅是实现功能，更包含了如何进行模块划分、如何处理异常、如何进行简单的日志记录等“工程化”的思维。比如在处理并发请求的案例中，作者并没有直接使用高深的并发工具类，而是循序渐进地展示了使用`synchronized`、`ReentrantLock`到`Semaphore`的演进过程，这使得我对锁机制的理解不再停留在书本定义层面，而是真正理解了它们在不同场景下的适用性和性能考量。这本书更像是一位经验丰富的老同事，手把手地带你走过一个又一个实际的开发场景，它教会我的不仅仅是“写出能运行的代码”，更是“写出健壮、可维护的代码”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是一个非常注重“效率”的学习者。时间宝贵，我不想把时间浪费在那些陈旧的、已被淘汰的API或设计模式上。这本教程在内容的选择上体现了极高的专业性和前瞻性。它紧密围绕Java生态中目前最核心、最常用的特性进行讲解。例如，在文件操作部分，它很早就引入了NIO.2的内容，而非仅仅停留在传统的`java.io`包上，这使得我学到的技术栈是与当前主流开发环境接轨的。在面向对象部分，它对接口和抽象类的讲解也恰到好处，不会陷入冗余的继承链讨论，而是直接指向如何在实际业务中利用多态性解耦代码。总的来说，这本书的知识密度很高，但呈现方式又确保了消化吸收的效率。它就像一个高效的过滤器，把Java世界中纷繁复杂的知识点提炼成了最精悍、最实用的“弹药”，让我能够迅速武装起来投入到实际工作中去，感觉学习曲线被极大地平滑了，每投入一小时，都能看到实实在在的产出和进步。

评分☆☆☆☆☆