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出版者:

作者:全国计算机等级考试指定教程名师辅导编写组编

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2009-3

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787894770639

丛书系列:

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具体描述

《全国计算机等级考试:考点分析全真模拟二级Access数据库程序设计》是根据教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计考试大纲》的要求编写的。书中各章内容的编写均以大纲为依据，全面深入地部析了大纲中的数据库基础知识、Access数据库及其各种对象的相关知识点。同时配以历年真题精解、同步综合练习及其答案解析，完全可以满足考生应考的需要。

《全国计算机等级考试:考点分析全真模拟二级Access数据库程序设计》不仅可以作为应试者的辅导教材，也可以作为高等院校相应课程的参考书。

《Python编程与数据分析实战》本书是一本面向初学者和进阶者的Python编程与数据分析的实践指南。全书以实际项目为导向，深入浅出地介绍了Python语言的基础知识、常用库以及在数据科学领域的应用。第一部分：Python语言基础与进阶第一章 Python语言入门 1.1 Python简介与安装 Python的起源、特点与应用领域。 Python版本的选择与安装（Windows, macOS, Linux）。配置Python开发环境（IDE选择如PyCharm, VS Code；包管理工具pip）。第一个Python程序“Hello, World!”。 1.2 Python基本语法变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）。运算符（算术、比较、逻辑、赋值）。注释与代码风格。输入与输出。 1.3 数据结构列表（List）：创建、访问、修改、常用方法（append, insert, remove, pop, sort, reverse）。元组（Tuple）：创建、访问、不可变性。字典（Dictionary）：键值对、创建、访问、修改、常用方法（keys, values, items, get, pop）。集合（Set）：创建、集合运算（并集、交集、差集）。 1.4 控制流条件语句：if, elif, else。循环语句：for循环（遍历序列）、while循环（条件判断）。 break, continue, pass语句。 1.5 函数函数定义与调用。参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数args, kwargs）。返回值。作用域（局部变量、全局变量）。匿名函数（Lambda表达式）。 1.6 面向对象编程（OOP）基础类（Class）与对象（Object）。属性（Attribute）与方法（Method）。构造函数（`__init__`）。封装、继承、多态的概念与初步实践。第二部分：Python数据科学核心库与实践第二章 NumPy：数值计算的基石 2.1 NumPy数组（ndarray） ndarray的创建（fromlist, arange, zeros, ones, linspace, random）。 ndarray的属性（shape, dtype, ndim, size）。数组的索引与切片（一维、多维）。 2.2 NumPy数组运算元素级运算。广播（Broadcasting）机制。线性代数运算（矩阵乘法、转置、求逆）。 2.3 NumPy通用函数（ufunc）数学函数（sin, cos, exp, log）。聚合函数（sum, mean, std, min, max, argmin, argmax）。比较函数（equal, greater）。 2.4 NumPy数组的条件选择与布尔索引根据条件过滤数组元素。使用布尔数组进行索引。 2.5 NumPy文件读写 `np.loadtxt`, `np.savetxt`。 `np.load`, `np.save`（二进制格式）。第三章 Pandas：数据处理与分析的利器 3.1 Series：一维带标签数组 Series的创建（列表、字典、NumPy数组）。 Series的索引与切片。 Series的属性与方法。 3.2 DataFrame：二维带标签表格型数据结构 DataFrame的创建（字典、列表、NumPy数组、CSV文件）。 DataFrame的索引与选择（loc, iloc, column selection）。 DataFrame的查看（head, tail, info, describe）。 3.3 数据清洗与预处理处理缺失值（isnull, notnull, dropna, fillna）。处理重复值（duplicated, drop_duplicates）。数据类型转换（astype）。字符串操作（str方法）。数据标准化与归一化。 3.4 数据筛选、排序与分组条件筛选。排序（sort_values, sort_index）。分组（groupby）：split-apply-combine模式。聚合函数（agg, transform）。 3.5 数据合并与连接 concat：沿轴连接。 merge：基于键的连接（类似SQL的JOIN）。 join：基于索引的连接。 3.6 Pandas数据文件读写 CSV, Excel, JSON, SQL数据库等格式。第四章 Matplotlib与Seaborn：数据可视化 4.1 Matplotlib基础 Matplotlib简介与绘图原理。 Figure与Axes对象。绘制基本图表：折线图（plot）、散点图（scatter）、柱状图（bar）。 4.2 图表定制标题、轴标签、图例。颜色、线型、标记。坐标轴范围与刻度。文本注释。 4.3 多子图绘制 subplots, add_subplot。 4.4 Seaborn：更高级的数据可视化 Seaborn的优势与特点。绘制统计图表：关系图（scatterplot, lineplot, relplot）。分布图（histplot, kdeplot, displot）。分类图（boxplot, violinplot, barplot, countplot）。回归图（regplot, lmplot）。多变量图（heatmap, clustermap）。 4.5 Jupyter Notebook集成在Jupyter Notebook中进行交互式数据可视化。第三部分：实战项目案例第五章常见数据分析实战 5.1 用户行为数据分析加载用户访问日志数据。统计用户活跃度、访问频率。分析用户路径、转化漏斗。可视化用户活动趋势。 5.2 销售数据分析加载销售订单数据。分析销售额、销量、利润。识别高价值客户、畅销商品。按时间维度（日、周、月）进行销售趋势分析。制作销售仪表盘。 5.3 简单文本情感分析加载评论数据。文本预处理：去除标点、停用词。使用第三方库（如SnowNLP）进行情感得分计算。分析情感分布，识别正面/负面评论。附录 Python常用库速查。 Git版本控制基础。常见问题解答。本书旨在帮助读者构建扎实的Python编程基础，掌握数据处理和分析的核心工具，并通过实际案例巩固所学知识，能够独立完成初步的数据分析任务。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直对网络协议栈感到好奇，但市面上很多网络书籍要么过于偏向应用层的HTTP/TCP协议，要么就是陷入了过于底层的物理层细节。而《计算机网络：自顶向下方法》这本书，成功地找到了那个完美的平衡点。它独特的“自顶向下”的叙事结构，从用户开始体验网页加载，逐步深入到应用层、传输层、网络层，最终到达链路层和物理层。这种方式极大地贴合了我们日常使用网络的直观感受。我最喜欢的是它对TCP拥塞控制的讲解，通过模拟数据包的丢失和重传过程，生动地展现了TCP是如何在公平性、效率和可靠性之间进行博弈和权衡的。书中的Wireshark抓包实验环节是点睛之笔，它鼓励读者亲手去“偷看”数据包的真实面貌，让我亲眼见证了三次握手、四次挥手的完整过程，那些理论上冷冰冰的十六进制数据，在实际捕获后变得鲜活起来。这不仅仅是学习网络知识，更像是获得了一双透视互联网的“X光眼”。

评分☆☆☆☆☆

我之前对操作系统这块一直存在“畏高”心理，总觉得那套“进程”、“线程”、“内存管理”的理论太过于庞大和晦涩，每次翻开相关书籍都感觉像是要攻克一座技术堡垒。然而，这本《深入理解计算机系统》的第三版（我读的是新版）完全颠覆了我的认知。它的叙事风格非常像一位经验丰富的工程师在给你做项目复盘。最让我惊喜的是它对“缓存一致性”和“虚拟内存”的讲解。作者没有停留在理论层面，而是结合实际的CPU架构（比如x86-64）来分析数据是如何在寄存器、L1/L2/L3缓存和主存之间流动的。当读到关于“页表”和“TLB”如何加速地址翻译时，我仿佛真的看到了CPU内部那个高速运转的机制。书中那些大量的图示，特别是关于I/O子系统的架构图，绘制得极其精妙，让我清晰地看到用户程序是如何与内核、硬件进行交互的。读完后，我回去看我写的代码时，总会不自觉地考虑数据局部性和缓存友好性，这是一种质的飞跃，真正实现了从“会写代码”到“会写高性能代码”的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本《设计模式：可复用面向对象软件的基础》对我的软件开发生涯起到了革命性的作用。在我刚开始写代码的时候，我的代码结构总是混乱不堪，一个模块的功能越加越多，最后变得像一团意大利面条，难以维护。这本书的引入，就像是给我提供了一套标准的、经过时间检验的“建筑图纸”。它没有直接告诉我代码应该怎么写，而是教会我如何像一个经验丰富的架构师那样思考问题。通过对“工厂模式”、“观察者模式”和“策略模式”的深入剖析，我明白了如何解耦不同组件之间的依赖关系。书中的UML图简洁明了，完美地契合了面向对象设计的精髓。更重要的是，它不仅介绍了二十三种经典模式，还强调了“为什么”要使用这些模式，比如在什么场景下用单例模式是合适的，又在什么场景下会导致设计僵化。读完后，我发现自己写出的代码不仅结构清晰、逻辑分明，而且更容易进行单元测试和未来的功能扩展，极大地提升了团队协作的效率和项目的健壮性。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构与算法分析》简直是为我这种计算机专业本科生量身定做的“武功秘籍”。我记得我刚接触链表和树的时候，脑袋里一片浆糊，感觉那些抽象的概念离实际应用太遥远了。但是这本书的讲解方式非常直观，它没有一上来就堆砌复杂的数学公式，而是先用生活中的例子来类比，比如用图书馆的书架来解释如何有效地组织数据，用迷宫寻路来形象地说明广度优先搜索和深度优先搜索的差异。尤其让我印象深刻的是它对递归的阐述，作者居然能把“巴赫曼树”和“汉诺塔”这些经典问题讲得如此清晰易懂，简直是醍醐灌顶。书中的伪代码部分也处理得恰到好处，既保留了算法的逻辑严谨性，又不会因为特定语言的语法限制而让人感到晦涩难懂。读完这部分内容，我感觉自己对底层逻辑的理解提升了一个台阶，不再是死记硬背代码，而是真正理解了“为什么”要这么设计算法。而且，它还穿插了一些历史背景和不同算法的性能对比，让我对算法的演进和选择有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

如果说专业书籍里有什么能够让人感受到数学美感的，那非《概率论与数理统计：基础与应用》莫属。我通常认为统计学是枯燥的，充满了复杂的积分和排列组合，但这本书的编排思路极其巧妙，它将理论的推导与现实世界的应用场景紧密结合，读起来一点都不费力。比如，在介绍中心极限定理的时候，作者没有直接给出复杂的证明，而是通过模拟抛硬币和掷骰子的百年实验数据来引导读者得出结论，这种“先见证，后论证”的方式，极大地激发了我的学习兴趣。特别是关于“假设检验”那一章，它把科学研究中的严谨性完美地融入了统计框架中，让我明白如何用数据而非直觉来做出决策。书中的例题设计得非常用心，很多题目都是基于金融、生物信息学或者工程检测的真实数据背景，这让我对这门学科的实用价值有了非常深刻的体会。这本书的语言精准而富有逻辑性，读起来就像是在欣赏一部结构严谨的建筑设计图，每一个公式和定理都是不可或缺的支撑点。

评分☆☆☆☆☆