C/C++程序设计实训

C/C++程序设计实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:陈章
出品人:
页数:246
译者:
出版时间:2007-7
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787810989855
丛书系列:
图书标签:
  • C/C++
  • 程序设计
  • 实训
  • 编程入门
  • 算法
  • 数据结构
  • 练习
  • 案例
  • 教学
  • 代码
  • 开发
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具体描述

《C/C++程序设计实训》是与《C++程序设计》配套的实训教材,编制和精选了 C++程序设计的习题,并在习题解答中融入了作者多年的教学经验和体会。全书针对高职高专学生的特点,培养读者分析问题和解决问题的能力,力求将复杂的概念用简洁的语言描述出来,让读者学完《C/C++程序设计实训》后会用 C++语言编写实际应用程序。

《Python数据科学实践指南》 一、 概述与定位 本书旨在为希望系统掌握Python在数据科学领域应用的读者提供一份全面、深入且高度实用的操作指南。我们聚焦于现代数据科学流程中的核心环节,从数据获取、清洗、探索性分析(EDA)到模型构建、评估与部署,为读者构建从原始数据到有效洞察的完整技术栈。本书不侧重于晦涩的理论推导,而是强调动手实践和工业级应用,确保读者学以致用。 二、 目标读者 数据分析初学者: 具备一定编程基础,希望快速进入数据科学领域的专业人士。 统计学与数学背景人员: 希望将传统理论知识与强大的Python工具链相结合的科研人员或学生。 软件工程师: 希望拓展技能树,转向数据驱动型开发和机器学习集成的开发者。 领域专家(如金融、生物、市场营销): 需要利用数据驱动方法解决实际业务问题的行业从业者。 三、 核心内容模块详解 本书结构严谨,共分为六大部分,循序渐进地引导读者掌握数据科学的精髓。 第一部分:Python基础环境与核心库速查 (The Foundation) 本部分快速回顾读者可能已知的Python基础知识,并着重介绍数据科学领域不可或缺的工具环境配置。 1. 环境搭建与虚拟化: 详细介绍Anaconda/Miniconda的安装与管理,`conda`环境的创建、激活与维护。强调虚拟环境隔离的重要性。 2. Jupyter生态系统精通: 深入探讨Jupyter Notebook、JupyterLab的使用技巧,包括魔法命令(Magic Commands)、内核管理以及交互式展示的优化。 3. NumPy深度解析: 不仅介绍数组的创建与操作,更侧重于矢量化计算的原理、广播机制(Broadcasting)的底层逻辑以及内存效率的考量,为后续高性能计算打下基础。 4. Pandas核心数据结构与操作: 详述`Series`和`DataFrame`的构建、索引(`.loc` vs `.iloc`)、数据对齐机制。重点讲解复杂数据操作如`groupby()`的高级应用(如:`transform`, `apply`, `agg`的组合使用)。 第二部分:数据获取、清洗与预处理 (Data Wrangling Mastery) 真实世界的数据往往是“脏”的。本部分致力于教会读者如何高效、健壮地处理复杂数据源。 1. 数据导入与导出: 覆盖CSV、JSON、Excel(多工作表处理)、SQL数据库(使用`SQLAlchemy`与`Psycopg2`/`MySQLdb`)的读写操作。特别关注大型文件分块读取策略。 2. 缺失值处理策略: 不仅是简单的删除或均值填充,深入探讨基于模型预测的插补方法(如MICE的简化应用)以及时间序列数据的特定处理方式。 3. 数据清洗与重塑: 字符串处理的正则表达式应用;日期和时间数据的标准化与时区转换;数据透视(Pivot)与反透视(Melt)的应用场景区分。 4. 异常值检测与处理: 介绍统计学方法(Z-score, IQR)和基于距离的方法(如LOF的原理介绍)来识别和温和地处理异常数据点。 第三部分:探索性数据分析(EDA)与可视化 (Exploratory Data Analysis) EDA是数据科学思维的体现。本部分侧重于如何通过可视化快速发现数据中的模式、趋势和关系。 1. Matplotlib与Seaborn精讲: 掌握基础绘图命令,并深入学习Seaborn的高级统计图表(如:`pairplot`, `jointplot`, 复杂分面网格`FacetGrid`)的定制化。 2. 交互式可视化: 引入`Plotly`或`Bokeh`,教授如何创建可缩放、可悬停的交互式图表,以增强报告的动态性。 3. 统计描述与分布分析: 运用`scipy.stats`模块进行单变量和双变量的分布检验。计算并解释相关性矩阵及其局限性。 4. 时间序列EDA: 关注趋势分解(Trend, Seasonality, Residuals)、自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图的解读。 第四部分:经典机器学习算法实战 (Machine Learning Implementation) 本部分将读者从数据准备阶段过渡到模型构建阶段,重点关注Scikit-learn库的规范化使用。 1. 特征工程: 详细讲解特征选择(Filter, Wrapper, Embedded方法)、特征编码(One-Hot, Target Encoding, 特征哈希)和特征缩放(StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler)的适用场景。 2. 监督学习应用: 线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机(XGBoost/LightGBM的基础应用)。侧重于模型超参数的选择哲学而非底层数学推导。 3. 模型评估与选择: 深入理解交叉验证策略(K-Fold, Stratified K-Fold)。对分类问题(精度、召回率、F1-Score、ROC-AUC)和回归问题(MAE, MSE, R²)的评估指标进行深入对比。 4. 无监督学习入门: K-Means聚类、主成分分析(PCA)用于降维和可视化。 第五部分:模型优化与性能调优 (Hyperparameter Tuning & Model Selection) 高效的模型需要精细的调优。本部分专注于提升模型的泛化能力和预测精度。 1. 网格搜索与随机搜索: 掌握`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`的配置,并理解其计算效率的差异。 2. 贝叶斯优化基础: 介绍使用`Hyperopt`等库进行更智能的超参数搜索,以应对高成本模型调优。 3. 模型可解释性(XAI): 引入LIME和SHAP值的基本概念,帮助读者理解“黑箱”模型的决策依据,提升业务信任度。 第六部分:数据管道与部署基础 (Pipeline & Deployment Essentials) 将模型投入实际应用是数据科学的终极目标。 1. 构建端到端Scikit-learn Pipeline: 使用`Pipeline`对象串联预处理步骤和模型,确保训练和预测流程的一致性。 2. 模型持久化: 使用`joblib`或`pickle`安全地保存和加载训练好的模型对象。 3. Flask/Streamlit快速原型部署: 介绍如何使用轻量级Web框架将训练好的模型封装成一个简单的API接口或交互式Web应用,供用户测试和使用。 四、 本书特色 实践驱动: 全书贯穿真实数据集(如泰坦尼克号、波士顿房价、公开的金融数据集),每一个概念都配有可运行的代码示例。 工具集成度高: 聚焦于Python数据科学“三驾马车”——NumPy, Pandas, Scikit-learn,并适当引入先进的生态工具。 注重“为什么”: 在讲解工具操作的同时,阐述该操作在数据科学流程中的战略意义(例如,为什么使用特定缩放方法,而不是盲目应用)。 代码规范与效率: 强调编写清晰、可维护且高效的Python代码,遵循PEP 8规范,并注意向量化操作带来的性能提升。 结语: 《Python数据科学实践指南》旨在成为读者从“知道”到“做到”的桥梁。通过本书的学习,读者将能够自信地处理复杂的数据任务,并构建出具有实际价值的预测模型。

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读后感

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用户评价

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作为一名有着多年编程经验的老手,我更关注的是关于C++现代特性的覆盖深度。C++标准这些年迭代很快,从C++11到最新的标准,引入了大量的现代化的特性,比如智能指针、lambda表达式、右值引用等等。如果这本教材还停留在讲解C++98的范式,那无疑是落伍了。我希望这本书能在介绍这些新特性时,不仅仅是介绍语法如何使用,更重要的是阐述它们解决了哪些旧有C++的痛点,以及如何在实际的并发编程、资源管理中发挥关键作用。尤其是在资源管理方面,如何优雅地避免内存泄漏和资源悬挂是C++程序员的永恒课题,如果能提供基于RAII(Resource Acquisition Is Initialization)思想的深度实践案例,这本书的专业度立刻就能提升一个档次。对于资深读者来说,这些现代化的视角才是衡量一本教程是否值得购买的关键指标。

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这本书的封面设计就给人一种沉稳、专业的印象,配色和字体都显得很考究。拿到手里掂了掂分量,感觉内容肯定很扎实。我个人比较关注的是那些对于基础概念的讲解是否清晰透彻。很多时候,教科书对复杂概念的阐述总是过于抽象,导致初学者一头雾水。我希望这本书能在面向初学者时,多用一些生动的比喻和实际生活中的例子来辅助理解,比如指针的引用关系,或者内存分配的机制,如果能配上足够详尽的图示和代码示例来一步步剖析,那就太棒了。毕竟,C/C++语言的底层特性是其魅力所在,也是难点所在,能否跨过这个门槛,很大程度上取决于入门材料的质量。如果内容能深入浅出地搭建起从硬件到软件的思维桥梁,那这本书的价值就体现出来了。我特别期待它在面向对象编程(OOP)这部分的论述,希望不只是罗列“封装、继承、多态”这些术语,而是能真正教会读者如何在实际项目中运用这些思想来构建健壮、可维护的程序结构。

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从教学法的角度来看,这本书如果能融入一些关于“调试和排错”的艺术,我会非常欣赏。很多学习者在写完代码后,最头疼的就是遇到Bug时不知从何下手,尤其是那些偶发性的、难以复现的运行时错误。一本优秀的实训教材,不应只展示“成功运行”的路径,更应该教会读者如何“面对失败”。我期待书中能详细介绍如何利用调试工具进行断点设置、观察变量状态、单步执行、查看调用栈,乃至如何分析崩溃转储文件(core dump)。如果能加入一些关于常见错误模式(如缓冲区溢出、未定义行为、死锁等)的分析案例,并给出标准的诊断和修复流程,那么这本书就不只是一本语法参考书,而更像是一位经验丰富的导师,手把手地引导读者走过编程旅途中的荆棘。这种注重实践中“解决问题”能力的培养,是检验一本技术书籍是否真正实用的试金石。

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我对学习材料的排版和逻辑组织有着近乎苛刻的要求。一个好的技术书籍,其章节间的过渡应该如同潺潺流水,自然而然,避免那种知识点跳跃性太大的突兀感。特别是对于C和C++这样底层概念复杂的语言,逻辑顺序的编排直接决定了学习的顺畅度。我希望这本书能采用循序渐进的方式,例如,先夯实C语言的指针和内存操作,再平稳地过渡到C++的类和对象,最后才深入到模板和泛型编程。此外,页面的视觉设计也同样重要,清晰的代码块高亮、重要的概念用醒目的方式标记出来,以及恰当的留白,都能极大地减轻阅读疲劳。如果能确保代码示例的完整性,即读者不需要查阅其他资料就能独立运行和理解每一个例子,那么这本书无疑是为学习者着想的典范。

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对于一本面向“实训”的教材而言,实践环节的设置至关重要。我衷心希望这本教材的习题和实验项目能够紧密贴合工业界的实际需求,而不是那些为了应付考试而存在的、脱离实际场景的“玩具”代码。理想中的实训内容,应该涵盖从命令行工具的开发,到简单数据结构和算法的实现,最好还能涉及一些基本的系统编程或者网络通信的小模块。更进一步说,如果能引导读者去使用一些业界标准的开发工具链,比如CMake、Makefile的编写,以及调试器(如GDB)的高级用法,那就不仅仅是教C/C++语法了,而是在培养真正的工程素养。很多所谓的“实训”书籍,最后沦为“代码堆砌”,读者只是机械地敲打代码,对背后的原理一知半解。这本书如果能在每个实验的最后,设置一个“思考与扩展”的部分,引导读者去优化代码、考虑性能瓶颈或者增加新功能,那对提升读者的综合解决问题的能力将大有裨益。

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