计算机网络实用技术

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价格:30.00元
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isbn号码:9787536125421
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  • 计算机网络
  • 网络技术
  • 实用教程
  • 网络原理
  • TCP/IP
  • 网络编程
  • 网络安全
  • 数据通信
  • 网络管理
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具体描述

好的,这是一份关于《计算机网络实用技术》之外的图书简介,旨在详细介绍另一本涵盖不同主题的著作。 --- 图书名称:《数据科学实战:从理论到应用》 图书简介 《数据科学实战:从理论到应用》是一本深度聚焦于现代数据科学领域实践操作与核心理论的专业著作。本书旨在为数据分析师、机器学习工程师以及希望系统掌握数据驱动决策的专业人士,提供一套完整、可操作的知识体系与实战案例。我们深知,在当今信息爆炸的时代,仅仅了解数据挖掘的算法是不够的,更关键的是如何将这些理论工具有效地应用于解决现实世界中的复杂问题。 本书的结构设计遵循“理论铺垫—工具掌握—项目实战—深度解析”的逻辑主线,确保读者不仅能理解“是什么”,更能掌握“怎么做”。 第一部分:数据科学基础与思维重塑 本部分着重于构建坚实的理论基石和正确的数据科学思维模式。我们首先从数据科学的定义、历史演进和其在现代商业、科学研究中的定位入手,明确数据驱动决策的价值所在。随后,我们将深入探讨数据的本质——数据的类型、结构以及质量评估的关键指标。数据清洗和预处理被提升到至关重要的地位,因为我们坚信“垃圾进,垃圾出”是数据科学中不变的铁律。我们将详细介绍如何使用Python的Pandas库进行高效的数据框操作,如何处理缺失值、异常值,以及如何进行特征工程——这是决定模型性能上限的关键步骤。特征工程的章节将涵盖特征构造、特征选择(如基于统计检验、树模型重要性、Lasso回归等方法)和特征转换(如标准化、归一化、对数变换等),确保读者能够为后续的建模工作准备出最高质量的输入。 第二部分:核心统计学与概率模型 数据科学的根基在于统计学。本部分将深入浅出地讲解支撑机器学习的概率论和推断统计学原理。我们不会止步于传统的描述性统计,而是侧重于应用性极强的推断统计。重点内容包括假设检验(t检验、卡方检验、ANOVA分析)、置信区间的构建与解释,以及贝叶斯推断的基本框架。我们将特别关注回归分析,从简单线性回归开始,逐步过渡到多元回归,并详细剖析多重共线性、异方差性等实际问题及其解决方案。通过大量统计软件(如R或Python的Statsmodels库)的演示,帮助读者将抽象的统计概念转化为可执行的分析步骤。 第三部分:机器学习算法的深度剖析与应用 这是本书的核心与精华所在。我们采用“原理先行,代码实现跟进”的方式,系统介绍监督学习、无监督学习及半监督学习中的关键算法。 监督学习: 详述线性模型(逻辑回归、SVM)、基于树的模型(决策树、随机森林、梯度提升机GBM/XGBoost/LightGBM)以及K近邻算法。对于每种算法,我们不仅会讲解其数学原理,更会深入探讨其超参数调优策略、偏差-方差权衡(Bias-Variance Trade-off),以及如何使用交叉验证评估模型泛化能力。 无监督学习: 重点讲解聚类方法(K-Means、DBSCAN、层次聚类)和降维技术(PCA、t-SNE、UMAP)。在降维部分,我们将强调其在数据可视化和特征压缩中的实际价值。 模型评估与选择: 建立了一套完整的模型评估体系,包括混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值的详细解读。更重要的是,本书将介绍如何运用A/B测试框架来科学地验证模型在实际业务中的效果。 第四部分:深度学习入门与前沿趋势 鉴于深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的统治地位,本书在后续章节中为读者铺设了进入该领域的桥梁。我们将介绍神经网络的基础结构——感知机、前馈网络(FFN),并详细讲解反向传播算法的机制。随后,本书会介绍卷积神经网络(CNN)的核心思想及其在图像分类任务中的应用,以及循环神经网络(RNN)和Transformer模型在序列数据处理中的强大能力。我们主要使用TensorFlow或PyTorch框架进行代码演示,确保读者能快速上手构建和训练自己的深度模型。 第五部分:数据科学项目实战案例集锦 理论知识只有在实践中才能真正内化。《数据科学实战》提供了横跨不同行业的真实世界案例研究。这些案例覆盖: 1. 金融风控: 利用逻辑回归和XGBoost构建客户信用评分模型。 2. 电商推荐系统: 结合协同过滤和矩阵分解(SVD)实现个性化商品推荐。 3. 文本情感分析: 使用TF-IDF和基础的深度学习模型分析用户评论的情感倾向。 4. 时间序列预测: 应用ARIMA模型和LSTM网络预测股票或销售数据。 每个实战案例都遵循完整的“问题定义—数据获取与清洗—特征工程—模型训练与调优—结果解释与部署建议”的流程,确保读者在阅读后能独立完成一个完整的数据科学项目。 面向读者 本书适合具备一定编程基础(Python或R),希望系统学习并掌握数据科学全流程的工程师、研究人员,以及希望将数据分析能力提升到算法建模层面的业务分析师。掌握本书内容,你将不再是简单的数据报告撰写者,而是能够利用复杂模型洞察商业价值的实战派数据科学家。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的写作风格非常学术化,语言组织严密,但同时也显得有些疏离和冰冷。作者似乎更倾向于展示其对底层协议的深刻理解,而不是站在一个网络工程师的视角来组织内容。举个例子,书中对BGP的路径属性解释得极其详尽,每一个Attribute的优先级和作用都一一列举,但当涉及到如何通过调整这些属性来影响流量工程时,讲解得却非常保守和理论化,缺乏那种“告诉我怎么做才能让流量走A路径而不是B路径”的直接指导。我花了不少时间去查阅外部资料,才将书中的理论与实际操作联系起来。这本书的排版和图示也略显陈旧,很多网络拓扑图看起来像是上个世纪的设计,对于习惯了清晰、现代可视化界面的读者来说,阅读体验并不算愉快。它更像是一份为准备认证考试而编写的参考资料,对于渴望即学即用的工程师,可能需要花费大量精力去“翻译”这些内容。

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内容深度上,这本书在特定领域确实有其独到之处,比如它对某些传统网络协议的演变历史和底层机制的剖析,可以说是相当透彻。然而,它对新兴技术的覆盖严重不足,让人感觉这本书的知识体系可能停留在几年前。例如,在云计算网络(VPC、Overlay网络)和容器网络(CNI、eBPF)方面,内容几乎是空白的,这在今天的IT环境中是不可接受的。对于一个声称涵盖“实用技术”的书籍来说,忽略了当前主流技术栈的演进,无疑会大大削弱其时效性和实用价值。我购买这本书是希望能系统学习如何构建和运维基于云原生架构的网络基础设施,但很遗憾,这本书的主体内容依然围绕着传统的企业网核心骨干网打转。如果作者能及时更新章节,加入至少三分之一篇幅来讨论现代数据中心和云环境下的网络实践,这本书的价值会无可估量。

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坦白说,这本书的知识点密度非常高,但信息的“有效载荷”却偏低。很多篇幅被用来解释一些即便不了解也完全不影响后续章节理解的基础概念,比如对二进制、十六进制转换的冗长描述,或者对网络分层概念的反复强调。这种“注水”的写作手法让整体阅读节奏被打乱了。真正有价值的干货——那些能直接应用在故障排除和性能优化的技巧——往往被淹没在大量的背景描述之中。我希望看到更多“Checklist”式的故障排除流程,或者不同厂商设备间兼容性问题的真实案例分析。例如,当发生MTU不匹配导致的丢包时,书中的解决步骤过于理想化,没有考虑到实际生产环境中,你可能没有权限直接修改核心设备的配置,需要通过其他中介设备进行处理的复杂情况。总而言之,这本书的理论框架扎实,但缺乏将这些理论转化为即时生产力的“接口”。

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我对这本书的期望值本来挺高的,毕竟标题听起来就很“实用”。然而,读完之后最大的感受是,它更像是一本关于“网络原理的复习指南”,而不是一本“实用技术手册”。内容组织上,叙事逻辑跳跃性较大,有时候前一章还在深入讲解以太网帧结构,下一章就突然跳到了应用层的HTTP/2优化,中间缺少了平滑的过渡和必要的知识串联。这种结构使得读者很容易在知识点之间迷失方向。特别是涉及到网络安全的部分,介绍得相当表面化,仅仅是泛泛地提了一下防火墙和VPN的概念,对于当今企业普遍关注的零信任架构、API安全、或者DDoS防护的最佳实践,几乎没有涉及。这在当前这个网络攻击日益猖獗的环境下,显得有些力不从心。一本“实用”的书,不应该回避现实中的痛点。我更期待看到针对特定设备厂商(如思科、华为)的CLI配置指南,或者针对开源工具(如Wireshark、Ansible)的自动化脚本示例,而不是这种停留在抽象概念层面的描述。

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这本书的侧重点显然是偏向于理论基础的构建,对于初学者来说,可能会感到有些枯燥乏味。大量的协议栈的细节、物理层特性的深入探讨,虽然严谨,但对于急于上手实践的读者来说,缺乏即时反馈的成就感。我花了很长时间才啃完关于OSI七层模型和TCP/IP协议簇的章节,感觉作者在用一种近乎百科全书式的详尽去描述每一个细节,这让我在理解一些高级概念时,总感觉缺少一个清晰的“落地”的场景。比如,当讲到IP路由选择算法时,书中罗列了多种路由协议的特性,但缺少一个将这些协议实际应用在复杂网络拓扑下的模拟案例分析。如果能多一些像企业网络规划、数据中心互联这样的实战演练,或者提供一些配套的实验指导,让读者能亲手配置和观察数据包的传输过程,相信这本书的价值会大幅提升。现在的感觉是,它更像是一本教科书的精简版,适合在课堂上作为辅助参考资料,而非一本能带你快速解决实际网络问题的“工具书”。我希望看到更多关于现代网络架构,比如SDN、NFV在实际部署中会遇到哪些坑,以及如何用这些理论知识去排查故障的案例。

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