计算机组装与维护实训教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:235

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出版时间:2009-9

价格:29.00元

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isbn号码:9787564118235

丛书系列:

图书标签:

计算机组装
计算机维护
实训教程
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具体描述

《计算机组装与维护实训教程》由浅入深、循序渐进地介绍了组装与维护计算机的方法和技巧。除了介绍最前沿的各种计算机硬件设备、最新的计算机组装与维护技术、最流行的软件安装设置和最实用的系统性能优化等常规知识外，还介绍了计算机软、硬件系统维护与故障处理技术等。此外，读者可以通过查询各种网络资料丰富学习内容，并通过实际训练巩固所学知识，增强动手操作能力，从而达到理想的学习效果。

《计算机组装与维护实训教程》内容丰富，结构清晰，语言简练，图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，是一本适合于大中专院校、职业院校及各类社会培训学校的很好教材，也是广大初、中级计算机用户的自学参考书。

深度探索：现代数据科学与机器学习实践指南图书简介本书旨在为读者提供一套全面而深入的数据科学与机器学习的理论基础与实践指导，专注于当前业界最前沿、最核心的技术栈与方法论。它并非一本关于硬件拆装或基础系统维护的工具书，而是着眼于如何利用数据驱动决策，构建智能系统的深度技术手册。第一部分：数据科学的基石——从清洗到洞察本部分将详细剖析数据生命周期中的关键环节，强调数据质量对于后续模型性能的决定性作用。我们将从数据采集的多元化渠道（包括API抓取、数据库交互和流式数据处理）入手，随后深入到数据预处理的复杂世界。数据清洗与特征工程的艺术：我们会用大量篇幅探讨缺失值、异常值、噪声数据的手动和自动化处理技术，例如插值法（线性、样条、基于模型的预测填充）以及鲁棒统计方法。特征工程部分，将涵盖从原始数据中提炼有效信号的艺术与科学，包括：特征变换：对数变换、Box-Cox变换以实现数据正态化。特征编码：独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）、频率编码等在处理高维稀疏数据时的应用与陷阱。特征选择与降维：深入比较过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）以及嵌入法（Embedded Methods，如Lasso和树模型的特征重要性）。我们将重点讲解主成分分析（PCA）和t-SNE在探索性数据分析（EDA）中的应用，并讨论流形学习在非线性降维中的优势。探索性数据分析（EDA）的深度挖掘：我们超越简单的图表绘制，聚焦于如何通过统计检验（如t检验、ANOVA、卡方检验）来验证数据间的假设，并使用更复杂的多元统计工具（如相关性矩阵的解读、偏相关分析）来揭示隐藏的相互关系。交互式可视化工具（如Plotly, Bokeh）的应用将被详细介绍，以支持动态探索。第二部分：经典与前沿的机器学习算法详解本部分是本书的核心，系统性地讲解主流机器学习模型的数学原理、算法实现细节以及在实际问题中的调优策略。监督学习的精细打磨：回归模型：从线性回归的最小二乘法（OLS）出发，扩展到岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net），重点讨论正则化项对模型偏差-方差权衡的影响。广义线性模型（GLM）及其在特定分布数据上的适用性也将被深入讨论。分类模型：逻辑回归的概率解释，支持向量机（SVM）的最大间隔分类原理，核函数的选择（多项式、RBF）及其对高维空间映射的影响。决策树和集成学习是重点章节，将详细对比Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost, LightGBM）的底层机制差异，特别是XGBoost和LightGBM在并行化和损失函数优化上的创新点。无监督学习与聚类分析：聚类算法： K-均值（K-Means）的局限性与改进（如K-Medoids），层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）的结构解释，以及DBSCAN在识别任意形状簇方面的强大能力。我们会用大量实例来演示如何通过轮廓系数（Silhouette Score）等指标客观评估聚类效果。密度估计与关联规则：介绍高斯混合模型（GMM）作为软聚类的应用，并讲解Apriori算法在市场购物篮分析中的核心逻辑。第三部分：深度学习的架构与应用本书将跨越传统ML的边界，深入探讨现代深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的应用实践。神经网络基础与优化：详细解析前馈网络（FNN）的结构，激活函数（ReLU及其变体、Sigmoid、Tanh）的选择考量。重点讨论优化器——从SGD到Momentum、RMSProp和Adam的演进过程，并解释学习率调度策略（如余弦退火）如何提升收敛速度和质量。反向传播（Backpropagation）的数学推导与计算图的构建将被清晰阐述。核心网络架构：卷积神经网络（CNN）：深入理解卷积层、池化层的操作，并实战应用经典模型如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的机制）和Inception模块。讲解迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-Tuning）在图像识别任务中的高效实践。循环神经网络（RNN）及其变体：阐述序列数据处理的挑战（梯度消失/爆炸），并详细分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的门控机制如何有效捕获长期依赖。Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention）作为现代NLP的基石，将被作为重点章节进行拆解。模型评估、验证与可解释性（XAI）：模型训练的终点并非部署，而是稳健的验证。本部分强调模型验证的严谨性，包括交叉验证策略（K折、Stratified K-Fold）的选择。分类模型的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC）的业务含义解释将非常详尽。此外，我们将引入模型可解释性工具，如SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME，帮助读者理解“黑箱”模型决策背后的驱动因素，确保模型的公平性和透明度。第四部分：生产环境部署与M LOps初探成功的模型必须能够投入实际应用。本部分关注模型从实验到生产环境的转化过程。模型序列化与服务：使用`pickle`或更专业的框架（如ONNX）来保存和加载模型。探讨使用Flask/Django或专门的推理服务器（如Triton Inference Server）进行实时预测API的搭建。性能优化：讨论模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技术，以减小模型体积并加快推理速度，特别是在边缘计算场景下的考量。 MLOps理念入门：简要介绍持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习流水线中的应用，强调数据漂移（Data Drift）和模型性能监控的重要性，为读者建立起端到端的数据产品思维。本书内容聚焦于数据处理的复杂性、算法的内在逻辑以及先进模型的构建与优化，致力于将读者从数据科学的理论爱好者，培养成为能够独立解决复杂商业和科研问题的实践者。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太抓人眼球了，那种深邃的蓝色调配上电路板的纹理，一看就知道内容是硬核的科技范儿。我本来对DIY电脑还停留在“能开机就行”的水平，但翻开目录后，立刻被那种系统性的结构吸引住了。它不像市面上有些教程那样东拉西扯，而是非常逻辑清晰地从最基础的硬件识别讲起，逐步深入到故障排除的高级技巧。特别是关于内存条时序和主板BIOS设置的那几章，简直是干货满满，以往我对这些总是囫囵吞枣，现在对照书里的图文解释，才真正明白了其中的门道。作者在讲解那些复杂的概念时，总能找到一个非常形象的比喻，让一个技术小白也能快速领会要领。我尤其欣赏它对不同品牌和型号硬件兼容性的探讨，这对于想自己搭配主机的人来说，无疑是省去了无数踩坑的时间。这本书与其说是一本教程，不如说是一个资深工程师的经验分享录，对得起它“实训”二字，读完后感觉自己已经能坐镇装机店了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，说实话，一开始让我有点担心，毕竟这种技术书籍很容易写得枯燥乏味，让人昏昏欲睡。但出乎意料的是，作者在保持技术严谨性的同时，穿插了一些恰到好处的行业轶事和历史背景介绍，使得阅读过程充满了乐趣。例如，在介绍电源选型时，它不仅仅是告诉你瓦数要够，还生动地讲述了早期PC电源标准演变的过程，这让我对电源这个看似“无聊”的部件产生了更深的兴趣。而且，这本书的术语解释非常到位，对于那些第一次接触的专业名词，它总会用一个脚注或旁白进行通俗易懂的释义，确保读者不会因为一两个生词而卡住。最让我赞赏的是，它对“维护”部分的阐述丝毫不逊于“组装”，从系统优化到数据备份策略，涵盖了一个现代计算机生命周期中的方方面面，这让我意识到维护工作远比想象中要精细和重要得多。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期使用电子维修手册的读者的角度来看，这本书在结构组织上的用心程度是值得点赞的。它非常注重知识点的模块化，每一个小的操作单元，比如“如何更换笔记本电池”或者“如何清洁笔记本风扇”，都被封装成一个独立的、可以快速查阅的小节。这对于日常工作中需要快速定位问题的维护人员来说，比长篇大论的章节叙述效率高得多。而且，书中对于硬件的规格参数列表整理得极其详尽，几乎涵盖了市面上所有常见接口的标准尺寸和引脚定义，这在进行非标准设备维修或兼容性测试时，简直就是一本迷你版的参考手册。我曾试着找一本专门讲笔记本拆解的书，但发现很多内容都过于侧重于某一特定品牌，而这本书的覆盖面更广，给出的维护思路也更具普适性，体现了一种跨平台的思维，让人在面对未知的设备时，也能迅速找到解决问题的思路和依据。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在校的学生，对专业教材的要求通常是既要有深度又不能太超前，要能跟上我们实验室的学习进度。这本书在这方面拿捏得非常精准。它没有过分强调那些已经淘汰的过时技术，而是把重点放在了当前主流的DDR5内存、PCIe 5.0显卡接口，以及最新的NVMe固态硬盘的安装和优化上。在涉及软件操作的部分，例如操作系统安装和驱动程序的部署，它提供的步骤是最新的Windows和主流Linux发行版的流程，非常贴合我们现在的教学环境。特别是关于系统级性能调优的那一章，它引导我们去了解操作系统底层是如何管理硬件资源的，而不是简单地教我们点击“一键优化”。这种注重底层逻辑和最新标准的教学方法，极大地拓宽了我的视野，让我感觉自己不仅仅是在学装电脑，更是在理解现代计算系统的运作原理，对于准备未来进入IT行业来说，这是非常宝贵的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《计算机组装与维护实训教程》后，我最直观的感受就是它的“实战性”极强。它没有过多纠缠于晦涩难懂的理论推导，而是紧紧围绕“动手操作”这个核心展开。每一个步骤的描述都配有清晰的、几乎是手把手教学的插图，尤其是拆卸和安装CPU散热器那一节，那些对齐扣具的细节处理，我之前自己装的时候就吃过亏，这次对照着书上的图示操作，一次就完美到位。更让我惊喜的是，书中包含了大量的“常见错误与解决方案”的专题，这些都是我在网上搜寻经验时经常碰到的难题，比如为什么新装的系统会蓝屏、硬盘分区后无法识别等等，书里都给出了明确的排查路径。这种预判读者的实际操作困难并提前给出方案的做法，体现了作者对实际工作流程的深刻理解，读起来非常踏实，让人有种“跟着它走，绝不会错”的信心。对于那些想通过自学提升技能的爱好者来说，这本书简直是必备的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆