具体描述
《普通高校"十一五"规划教材•JAVA程序设计简明教程》以培养学生Java语言应用能力为目标，实例内容密切联系理论教学，并注重反映Java语言程序设计的思想、方法和技巧。
《普通高校"十一五"规划教材•JAVA程序设计简明教程》共分8章，内容包括：Java语言编程的基础知识以及常用编译运行工具的介绍，基于Swing的图形用户程序设计，图形、图像与多媒体程序设计的技术和方法，Java数据库编程，流与文件，异常处理和多线程，Applet程序设计，综合实训。每章后设有上机练习题，练习题参考答案刻录成光盘，便于教学、自学使用。
《Python数据科学实战指南》：从零构建高效数据分析流程 一、 概述与定位：数据驱动时代的必备工具书 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策和科学研究的核心资产。掌握高效的数据处理、分析和可视化技能，是IT专业人士、数据科学家以及任何希望从海量信息中挖掘价值的职场人士的必备能力。《Python数据科学实战指南》正是为应对这一时代需求而精心编写的专业参考书。 本书并非停留在理论的阐述，而是聚焦于实战操作和项目落地。它以Python语言为核心载体，深入浅出地介绍了当前数据科学领域最前沿、最主流的工具链和方法论。读者将通过本书，系统性地掌握一个完整的数据科学项目从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）、建模、评估到最终部署的完整流程。本书的目标是让读者能够独立负责并成功交付一个中等复杂度的端到端数据科学项目。 我们摒弃了传统的“工具罗列”式讲解，转而采用“问题驱动”的学习路径。每章都围绕一个具体的数据科学挑战展开，引导读者在解决实际问题的过程中自然习入所需的技术栈，确保学习内容既实用又具备前瞻性。 二、 核心内容深度解析 本书内容结构严谨，逻辑清晰，分为五大部分，共计十七章，全面覆盖了数据科学项目的关键环节： 第一部分：Python环境与基础数据结构重塑（奠基） 本部分致力于为读者构建坚实的技术基础。首先，详细介绍了Python 3.x环境的搭建、虚拟环境的管理（conda/venv），并强调了Jupyter Notebook/Lab在交互式数据分析中的核心地位。 随后，重点深入NumPy库的高级应用。我们不仅涵盖了数组操作的基础，更侧重于向量化计算的哲学——即如何避免低效的Python循环，转而利用广播机制（Broadcasting）和内存优化技术进行大规模数值计算。 Pandas的学习被提升到了“数据清洗的艺术”的高度。我们不再仅仅介绍DataFrame的创建和基本索引，而是深入探讨复杂的数据对齐（Reindexing）、多级索引（MultiIndex）的管理，以及高效处理缺失值（NaNs）和异常值（Outliers）的策略。专门一章讲解了高效I/O操作，包括如何使用Parquet、HDF5等高性能格式，而非传统的CSV，以应对TB级别的数据集。 第二部分：数据获取与预处理的精工细作（清洗与转换） 本部分是数据科学项目中最耗时的部分，因此我们投入了大量篇幅进行细致讲解。 数据采集模块：全面覆盖Web数据抓取（BeautifulSoup与Scrapy框架的深度对比和异步请求的实现）、API接口的调用规范，以及SQL数据库（PostgreSQL/MySQL）的连接与高效查询（使用SQLAlchemy）。 特征工程（Feature Engineering）的系统化：这是区分初级分析师与高级数据科学家的关键。本书详细介绍了： 1. 高维稀疏数据处理：One-Hot Encoding、Target Encoding的应用场景及防止数据泄露的技巧。 2. 时间序列数据的准备：时间戳的解析、频率重采样（Resampling）、滞后特征（Lag Features）的创建，以及周期性特征（如星期几、月份）的编码。 3. 文本数据预处理：使用NLTK和SpaCy进行分词、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization），并引入TF-IDF向量化方法的深入理解。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化（洞察） EDA被视为“提问”的过程。本部分指导读者如何通过视觉和统计手段快速理解数据背后的故事。 统计基础回顾与应用：简要回顾了描述性统计量、假设检验（t-test, ANOVA）在数据验证中的作用。 可视化的高级实践：本书摒弃了基础的柱状图和折线图的简单介绍，转而聚焦于叙事性可视化。我们深入讲解了Matplotlib的底层API定制，以及Seaborn在统计关系展示中的优势。更重要的是，我们引入了Plotly与Bokeh，指导读者创建交互式、可探索的仪表板和可视化报告，这对于数据演示至关重要。每一张图表的绘制，都附带有“我希望通过这张图说明什么？”的思考路径。 第四部分：机器学习建模与评估（预测） 本部分是全书的技术核心，聚焦于当前最实用的监督学习和无监督学习模型。 模型选择与训练：详细剖析了线性模型（回归与逻辑斯顿）的正则化（L1/L2）原理，并重点阐述了树模型（随机森林、梯度提升机GBM、XGBoost、LightGBM）的内部机制和参数调优策略。我们强调了理解模型“黑箱”的重要性，而非仅仅调用API。 模型评估与验证的严谨性：不仅仅是准确率（Accuracy），本书深入讲解了针对不同业务场景（如欺诈检测、推荐系统）应选择的评估指标，如PR曲线、ROC-AUC、F1-Score的权衡。交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，以及超参数调优技术（Grid Search, Random Search, 贝叶斯优化）的实战应用。 特定领域模型：增加了一章专门针对时间序列预测（ARIMA, Prophet, 基础LSTM结构）和基础聚类分析（K-Means, DBSCAN）的实战步骤。 第五部分：项目部署与模型运维（落地） 数据科学的价值在于落地。本书的最后一章着眼于将训练好的模型转化为生产力。 模型序列化与版本控制：讲解如何使用`pickle`和Joblib安全地保存和加载模型，并引入MLflow进行实验跟踪和模型注册管理。 API化部署：使用FastAPI构建高性能的预测服务接口，处理并发请求，并展示如何集成Docker容器化技术，确保模型环境的可移植性和稳定性。 三、 学习体验与本书特色 1. 项目驱动的案例库：全书贯穿三个贯穿始终的实战案例：一家电商的客户流失预测、一个金融机构的信用风险评估，以及一个物联网传感器数据的异常检测。这些案例将数据准备、特征工程、模型训练与部署串联起来，形成完整的知识闭环。 2. 代码规范与效率导向：本书提供的所有代码示例均遵循PEP 8规范，并辅以详尽的注释，旨在培养读者编写“可维护”和“高性能”代码的习惯。 3. “为什么”胜于“怎么做”：对于关键算法和技术选择，本书始终追溯其背后的数学原理和业务逻辑，确保读者不仅知其然，更能知其所以然，从而具备解决未知问题的能力。 4. 面向未来的工具集：对PySpark（基础概念）和Dask（大规模数据并行计算）进行了前瞻性的介绍，为读者未来向大数据平台迁移做好了铺垫。 《Python数据科学实战指南》是为那些渴望将Python转化为强大数据洞察引擎的专业人士量身打造的工具箱。它不仅是一本技术手册，更是一套完整的数据驱动工作流的实践手册。
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