具体描述
《高等学校计算机程序设计课程系列教材•C++程序设计教程》按程序设计方法的发展及c++实际编程能力形成的3个关键期，将 c++内容分为三大单元，即结构化程序设计、模块化程序设计和面向对象程序设计，符台读者的认识规律和编程能力的形成规律，便于教学的组织、实施和考核，利于教学效果的巩固和教学质量的提高。
《高等学校计算机程序设计课程系列教材•C++程序设计教程》通过以基本语法和基本算法为主线的典型、综合范例程序，阐述有关程序设计的方法和思想，将c++语法、基本算法、程序设计方法和编程技巧有机结合起来，理论联系实际，注重对读者实际编程能力的培养。《高等学校计算机程序设计课程系列教材•C++程序设计教程》不回避教学和实际编程中的难点，精选综合范例程序，力求讲清讲透，帮助读者突破难点，进一步提高编程能力。
《高等学校计算机程序设计课程系列教材•C++程序设计教程》结构合理、定位明确、图文并茂、习题丰富，适合作为高校学生学习c++程序设计的基础教材，也适合程序设计的初学者或有一定编程经验、希望突破编程难点的读者自学。
好的，这里有一份图书简介，不涉及《C++程序设计教程》的内容，专注于其他编程语言或计算科学领域。 --- 《Python数据科学实战指南：从基础到高级应用》 图书简介 在当今数据驱动的时代，掌握数据科学的核心技能已成为连接理论与实际应用的关键桥梁。本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实战的Python数据科学学习路径，覆盖从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到构建复杂机器学习模型的完整流程。我们不仅关注工具的使用，更注重培养读者解决真实世界问题的思维框架。 第一部分：Python与数据科学基础环境搭建 本书首先为读者奠定坚实的Python基础，重点聚焦于数据科学领域中最常用和最核心的库。我们会详尽介绍Anaconda环境的配置与管理，确保读者能够高效地搭建起自己的数据科学工作空间。 NumPy深度解析： 深入探讨向量化计算的原理和优势，讲解多维数组（ndarray）的操作、广播机制以及线性代数运算在数据处理中的高效应用。我们将通过实例展示如何利用NumPy进行大规模数值计算的优化。 Pandas核心： 这是本书的基石之一。我们详细讲解DataFrame和Series两大核心数据结构的构建、索引、切片与合并操作。内容涵盖时间序列数据的处理、数据重塑（melt/pivot）、分组聚合（groupby）的精妙用法，以及如何处理缺失值和数据类型转换的实用技巧。 Matplotlib与Seaborn可视化： 数据探索的第一步是可视化。本书不仅教授如何使用Matplotlib绘制基础图表，更侧重于利用Seaborn的高级接口，快速生成具有统计学意义和高度美观性的可视化作品。我们将探讨如何定制图表元素、使用统计图表（如箱线图、小提琴图、热力图）来揭示数据背后的模式与异常点。 第二部分：数据采集、清洗与特征工程 真实世界的数据往往是“脏”的，有效的数据预处理是任何成功数据科学项目的关键。 数据获取与爬虫基础： 介绍如何利用`requests`库进行API交互式数据获取，并提供使用`BeautifulSoup`或`Scrapy`（基础介绍）进行网页数据抓取的入门指导。重点强调网络爬虫的道德规范与法律边界。 数据清洗与标准化： 针对异常值检测、数据重复处理、数据类型不一致性进行系统性讲解。内容包括异常值的识别方法（如IQR法、Z-score法）和处理策略（截断、替换或删除）。 特征工程的艺术： 这一部分是区分数据分析师和数据科学家的重要环节。我们将详细探讨特征构建的技巧，如多项式特征的生成、基于业务逻辑的组合特征创建。同时，重点介绍独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）以及特征缩放（标准化与归一化）对模型性能的决定性影响。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与假设检验 EDA是深入理解数据叙事结构的过程。本书强调通过统计学工具来支撑视觉发现。 描述性统计的高级应用： 除了基本的均值、中位数，我们将深入讲解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何影响数据分布，以及如何使用矩（Moments）来量化数据的形态特征。 统计推断与A/B测试： 介绍基于样本数据对总体进行推断的理论基础。重点讲解了t检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验的适用场景与操作步骤。结合实际的A/B测试案例，指导读者如何科学地设计实验、计算所需样本量，并解读P值，从而做出基于数据的商业决策。 相关性分析与因果推断入门： 区分相关关系和因果关系，介绍皮尔逊、斯皮尔曼等相关系数的计算与解读。对结构方程模型（SEM）和倾向得分匹配（PSM）等基础因果推断方法进行概念性介绍。 第四部分：经典机器学习算法实战 本书将从零开始构建和评估主流的监督学习与无监督学习模型，确保读者理解其背后的数学原理和Scikit-learn中的实现细节。 回归模型： 从线性回归到岭回归（Ridge）、Lasso回归。深入探讨正则化（Regularization）的目的与L1、L2范数的区别，以及多重共线性问题（Multicollinearity）的诊断与处理。 分类算法： 详述逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释，决策树（Decision Trees）的工作原理（如信息增益与Gini不纯度）。重点讲解支持向量机（SVM）中的核技巧（Kernel Trick）。 模型评估与选择： 模型性能的评估远不止准确率（Accuracy）。我们将深入剖析混淆矩阵（Confusion Matrix），以及精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线（AUC）的综合应用。讨论交叉验证（Cross-Validation）的策略，如K折交叉验证与分层抽样。 集成学习： 介绍集成学习（Ensemble Methods）的强大威力，包括Bagging（如随机森林Random Forests）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）。随后，我们将详细介绍XGBoost、LightGBM等工业界最流行的梯度提升框架的参数调优策略。 无监督学习： 介绍K-Means聚类算法，并探讨如何选择最优的簇数量（如肘部法则、轮廓系数）。同时，讲解主成分分析（PCA）在降维和特征提取中的应用。 第五部分：项目实战与部署基础 理论必须通过实践来固化。本书最后几章聚焦于端到端的项目实施。 案例分析： 结合金融风控、用户流失预测、房价预测等多个领域的真实数据集，引导读者完成从数据预处理到模型优化的全流程，并撰写结构化的分析报告。 模型可解释性（XAI）： 在高风险决策领域，模型“为什么”做出某个预测至关重要。本书介绍LIME和SHAP值等工具，帮助读者理解复杂模型的内部决策机制。 基础模型部署概念： 简要介绍如何使用Flask或Streamlit将训练好的模型封装成一个简单的Web服务API，使其可以被外部应用调用，迈出模型工程化的第一步。 目标读者 本书面向希望系统学习数据科学流程的初级到中级开发者、统计学背景希望转向数据科学的专业人士、希望利用Python提升数据处理和分析能力的商业分析师，以及所有对机器学习充满热情的自学者。无需深厚的数学背景，但对编程逻辑有基本了解将有助于更快的吸收。 ---
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