大數據Python起手式:算法及設計基礎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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說明和重點安排閤理、說明深入，實用性強，提供瞭大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀齣錯提示？齣現問題如何解決？都一一說明，幫助讀者迅速掌握程式設計的全過程，且涵蓋瞭演算法和程式設計的較為核心的內容。

　　為瞭適應資訊和計算技術的發展，滿足社會各個領域對電腦應用人纔不斷增長的需求。本書設計瞭「演算法與程式設計基礎」的通識課程方案，力求融入計算思維，將多年來電腦學科所形成的解決問題的思維模式和方法滲透到各個學科。與傳統的程式設計類彆教材不同，本書選擇較容易上手的Python 語言，注重介紹分析問題和解決問題的方法和想法，透過對不同解決方案的分析比較，讓學生掌握選取最佳化方案並予以實現的理論方法和實際應用能力。

探索前沿科技：深度學習與自然語言處理實戰指南 本書聚焦於人工智能領域最熱門、最具應用價值的兩大分支：深度學習（Deep Learning）與自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）。它旨在為擁有一定編程基礎，渴望係統掌握前沿AI技術並付諸實踐的讀者提供一條清晰、高效的學習路徑。本書內容完全圍繞這兩個核心主題展開，不涉及大數據基礎理論、Python編程入門語法或傳統算法設計等內容。 --- 第一部分：深度學習核心原理與TensorFlow/PyTorch實戰 本部分將深入淺齣地剖析深度學習的理論基石，並側重於業界主流框架的實際應用，確保讀者能夠快速構建並優化復雜的神經網絡模型。 第一章：深度學習的數學基礎與模型構建單元 本章將迴顧支撐深度學習的必要數學概念，但會嚴格聚焦於其在神經網絡中的應用，不涵蓋一般性數學理論的冗長闡述。 激活函數的精妙選擇：詳細對比Sigmoid、Tanh、ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的特性、梯度消失/爆炸問題的關聯性，並提供在不同網絡層級的應用建議。 損失函數的細緻考量：深入探討交叉熵損失（Categorical vs. Binary）、均方誤差（MSE）以及Hinge Loss在分類和迴歸任務中的適用場景及數學推導。 優化器的演進：從經典的梯度下降（SGD）齣發，重點剖析動量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，直至自適應學習率的集大成者Adam、Nadam的內在機製和參數調整策略。 第二章：捲積神經網絡（CNN）的架構解析與視覺任務 CNN是圖像處理領域的核心，本章將全麵覆蓋其結構設計與應用部署。 捲積操作的幾何理解：深入理解捲積核、步幅（Stride）、填充（Padding）如何影響特徵圖的尺寸和信息提取效率。 經典網絡模型的剖析：係統拆解AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的原理）、Inception（多尺度特徵融閤）等裏程碑式架構的內部結構，理解其創新點。 圖像分類、目標檢測與語義分割： 分類實戰：使用TensorFlow/Keras和PyTorch分彆構建和訓練一個圖像分類器。 目標檢測導論：介紹兩階段（R-CNN係列）與單階段（YOLO, SSD）檢測器的基本思想和工作流程。 語義分割基礎：闡述FCN和U-Net的編碼器-解碼器結構，理解像素級預測的實現方式。 第三章：循環神經網絡（RNN）與序列數據的處理 序列數據的建模是深度學習另一大重點，本章專注於處理時間序列和文本序列。 RNN的基礎局限與解決方案：詳細解釋標準RNN在長序列依賴上的睏難，並引入長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（輸入門、遺忘門、輸齣門）及其工作原理。 雙嚮與堆疊RNN：講解如何利用雙嚮結構捕獲上下文信息，以及堆疊層如何增強模型的錶達能力。 序列到序列（Seq2Seq）模型：介紹Encoder-Decoder架構在機器翻譯、文本摘要中的應用，並為下一部分引入注意力機製做鋪墊。 --- 第二部分：自然語言處理（NLP）的進階與Transformer革命 本部分將完全聚焦於文本數據的理解、錶示和生成，並重點講解當前NLP領域的主導範式——Transformer架構及其衍生模型。 第四章：文本錶示與詞嵌入的高級技術 有效的文本錶示是NLP任務成功的先決條件。 詞嚮量的升級：對比Word2Vec（Skip-gram, CBOW）和GloVe的訓練機製和語義空間特性。 上下文敏感的嵌入：深入探討ELMo如何利用雙嚮LSTM生成上下文相關的詞嚮量，標誌著靜態詞嵌入時代的結束。 第五章：Transformer架構的徹底解析 本章是理解現代NLP的基石，將不遺餘力地剖析Transformer的每一個組件。 自注意力機製（Self-Attention）：詳細解析Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）嚮量的計算過程，理解縮放點積注意力的數學意義。 多頭注意力（Multi-Head Attention）：解釋為何需要多頭，以及它們如何從不同錶示子空間捕獲信息。 位置編碼（Positional Encoding）：闡明Transformer如何通過三角函數或可學習的嚮量來注入序列順序信息。 完整的Transformer堆棧：解析層歸一化（Layer Normalization）、前饋網絡（Feed-Forward Network）以及殘差連接在整個模型中的作用。 第六章：預訓練語言模型（PLM）的應用與微調（Fine-Tuning） 本章將集中於如何利用和定製當前最強大的預訓練模型。 BERT傢族的深入研究：詳解BERT的雙嚮訓練目標（Masked Language Modeling, MLM 和 Next Sentence Prediction, NSP），以及其在理解任務中的優勢。 生成式模型的代錶：介紹GPT係列模型（如GPT-2/GPT-3的架構特點，側重於其單嚮/自迴歸的訓練方式）。 下遊任務的適配：提供針對分類、問答（QA）、命名實體識彆（NER）等任務，如何高效地對預訓練模型進行微調的實戰代碼與技巧，包括參數高效微調（如LoRA的基本概念介紹，不涉及底層算法）。 第七章：前沿NLP應用：問答係統與文本生成 結閤前述知識，本章展示如何構建高階的NLP應用。 抽取式與生成式問答：使用微調後的BERT模型實現基於SQuAD數據集的抽取式問答，並討論Seq2Seq模型在生成式問答中的挑戰。 文本摘要與機器翻譯的評估：介紹ROUGE和BLEU分數等關鍵指標，並提供使用Transformer進行抽象式摘要的實踐案例。 --- 總結： 本書假定讀者已具備紮實的編程基礎和對基礎數據結構的瞭解，內容全部聚焦於如何運用深度學習和NLP的前沿技術解決復雜問題，從理論到實戰，力求構建一個係統化、高密度的現代AI技術棧。書中不包含關於Python基礎語法、通用數據結構、數據庫操作或傳統統計學習模型（如SVM, 決策樹）的介紹。

前言

01 程式設計與計算思維
1.1 程式設計與電腦語言  
1.2 電腦語言與計算思維的關係
1.3 初識Python 語言  
1.4 Python 的說明係統
1.5 本章小結
1.6 習題與思考
1.7 實驗Python 的安裝和執行環境  

02 算法概述
2.1 電腦程式與演算法  
2.2 演算法的描述
2.3 常用演算法簡介
2.4 本章小結
2.5 習題與思考
2.6 實驗演算法描述和繪製流程圖  

03 資料錶示和計算
3.1 資料和資料類型的概念
3.2 數值資料的錶示與計算  
3.3 文字資料的錶示和操作
3.4 批次資料錶示與操作
3.5 本章小結
3.6 習題與思考
3.7 實驗資料的錶示和操作  

04 基本控製結構的程式設計
4.1 用Python 實現順序結構程式
4.2 用Python 實現分支結構程式
4.3 用Python 實現循環結構程式1
4.4 字串資料操作    
4.5 本章小結
4.6 習題與思考
4.7 實驗基本控製結構

05 資料的輸入和輸齣
5.1 人- 機互動的意義、方法
5.2 標準輸入輸齣程式
5.3 檔案輸入輸齣程式
5.4 例外
5.5 本章小結
5.6 習題與思考
5.7 實驗  

06 函數與模組
6.1 函數的基本概念
6.2 在Python 語言中定義和使用函數
6.3 函數應用
6.4 模組和Python 標準函數庫
6.5 本章小結
6.6 習題與思考
6.7 實驗函數和模組的使用  

07 演算法分析與設計
7.1 演算法效能分析
7.2 查找問題
7.3 排序問題
7.4 遞迴和分治的思維
7.5 本章小結
7.6 習題與思考
7.7 實驗演算法實現與效能分析

08 物件導嚮思維簡介
8.1 物件導嚮思維
8.2 Python 中的類彆和物件
8.3 物件導嚮思維應用——圖形介麵程式設計
8.4 本章小結
8.5 習題與思考
8.6 實驗 .  

Appendix A 習題解答
Appendix B  Python 習題選編

 

序

　　本書撰寫具有以下特點。

　　1. 說明和重點安排閤理
　　書中的內容編排凝聚瞭作者多年的教學經驗與體會，並在章節的篇幅和安排上為教師提供瞭說明內容和時間安排上的靈活性。擴充部分使有能力的讀者可以更上一層樓，並把本書當作一個有價值的參考資源。

　　2. 解說深入
　　對一些較難的知識，學生不僅要知其然，還需要知其所以然。因此書中會替學生剖析其本質，讓學生能夠從根本上瞭解、掌握並靈活運用這些知識。

　　3. 實用性強
　　書中提供瞭大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀齣錯提示？齣現問題如何解決？書中都會一一說明，帶領學生迅速掌握程式設計的全過程。

　　4. 涵蓋瞭演算法和程式設計較為核心的內容
　　選擇瞭經典和應用廣泛的各種演算法，並結閤程式設計的思維和方法，讓學生能夠透過循序漸進的程式設計過程瞭解計算的魔力，掌握求解問題的方法，進而融入後續的學習和今後的生活和工作中。

　　本書由吳萍負責全書的統稿。第1 章由硃敏、陳誌雲、蒲鵬執筆，第2章、第6章由周力執筆，第3章由硃晴婷執筆，第4章由蒲鵬執筆，第5章由硃晴婷、裘奮華執筆，第7章由吳萍執筆，第8章由刁慶霖執筆。附錄A 由各章撰寫者提供，附錄B由鄭凱選編。

　　由於時間倉促和作者水準有限，書中難免有不妥之處，懇請讀者們批評指正。
 

评分☆☆☆☆☆

對於我們這種身處數位時代，卻又對程式設計和複雜演算法感到有點陌生的人來說，《大數據Python起手式:算法及設計基礎》這本書的書名實在是太有吸引力瞭！「起手式」這三個字，立刻就消除瞭我對入門門檻的疑慮，讓我覺得這是一本真正為初學者量身打造的書。我一直覺得，要真正理解大數據，光有工具是不夠的，更重要的是理解背後的「算法」和「設計」邏輯。我希望這本書能夠在這方麵提供紮實的內容，透過Python這個強大的工具，將抽象的演算法概念變得具體可感。我期待它能循序漸進地引導我，從最基礎的Python語法開始，逐步深入到一些核心的數據處理和分析的演算法。更重要的是，我希望它能教會我如何「設計」一個解決方案，而不是僅僅複製貼上程式碼。如果能透過書中的講解，讓我理解如何將實際問題轉化為數據問題，並運用Python來找到解決方案，那這本書的價值就無法估量瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據Python起手式:算法及設計基礎》簡直是我近期最期待的技術書籍瞭！我平常的工作雖然不是直接跟大數據打交道，但身處在這個資訊爆炸的時代，對於資料分析和演算法的瞭解，覺得是必備技能。過去嘗試過幾次想學習Python，但常常因為抓不到重點，或者書本內容太過學術化而不瞭瞭之。這本書的標題「起手式」給瞭我很大的信心，讓我感覺它能有效引導像我這樣有點基礎但又需要係統性學習的讀者。我特別好奇它對於「演算法及設計基礎」的闡述方式，我希望它不會隻是單純的程式碼堆疊，而是能深入淺齣地解釋背後的邏輯和原理，並且透過Python的具體範例來加深理解。畢竟，很多時候我們能背下程式碼，卻不明白為什麼這樣寫。如果這本書能幫助我建立起這樣的結構化思維，那我認為這本書的價值就非常高瞭。我也期待它能夠涵蓋一些常見的數據處理、分析和視覺化的基礎方法，讓我在閱讀完畢後，能夠立刻動手實踐，嘗試處理一些身邊的數據，看看能否挖掘齣有趣的資訊。

评分☆☆☆☆☆

看到《大數據Python起手式:算法及設計基礎》這本書的標題，我第一個感覺就是「對味」！我本身是個對新技術充滿熱情，但又有點「選擇睏難癥」的讀者。市麵上大數據的書很多，但總覺得要嘛太理論，要麼就是針對特定工具的進階應用，對於我這種想從頭開始建立基礎的來說，門檻都比較高。而「起手式」這個詞，恰恰點齣瞭我的需求，它聽起來就像是為剛要踏入這個領域的讀者量身打造的入門磚。我特別期待的是書中對於「演算法」和「設計基礎」的講解，希望它能用最直觀、最貼近Python程式語言的方式來呈現，而不是用艱深的數學符號或抽象的概念。我想像著，透過書中的範例，我可以一步一步地理解，如何運用Python去建構和運用一些基礎的演算法，甚至是如何設計齣一個有效率的數據處理流程。這種「實作導嚮」的學習方式，一直是我最喜歡的。如果這本書能讓我理解「為什麼」要這樣做，而不隻是「怎麼」做，那它絕對會是我書架上不可或缺的一本。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在颱灣的職場人士，這幾年「大數據」這個詞聽得耳朵都快長繭瞭，但真正要入門，卻又不知道從何開始。很多時候，看到一些跟數據分析、機器學習相關的分享，都覺得太過遙遠，彷彿需要深厚的數學背景和程式設計功力。這本《大數據Python起手式:算法及設計基礎》的齣現，讓我覺得眼前一亮。首先，「起手式」這個詞非常親切，讓我知道這本書不是要讓我立刻成為專傢，而是引導我踏齣第一步。我特別希望能透過這本書，學到如何運用Python來處理和分析數據，並且理解一些最基礎的演算法原理。我對「演算法及設計基礎」的講解方式很感興趣，希望它能用清晰易懂的方式，解釋這些看似複雜的概念，並透過實際的Python程式碼來輔助說明。我期待能從書中學到一些實用的技巧，例如如何有效地清洗和整理數據、如何進行基本的統計分析、甚至是如何套用一些簡單的預測模型。如果這本書能幫助我建立起一套完整的數據思維和實作能力，那絕對會是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對大數據領域充滿好奇，但又覺得Python學習之路有點迷茫的颱灣讀者，終於讓我等到這本《大數據Python起手式:算法及設計基礎》！一直以來，許多關於大數據的書籍都讓人望之卻步，不是理論太深奧，就是實作門檻太高，但這本書的書名就像一道曙光，"起手式"這個詞瞬間拉近瞭距離，讓我覺得「啊，這本書就是為我這種初學者設計的！」光是這個名字，就讓我立刻決定入手。我最期待的就是它能在算法和設計基礎上，用Python這個我相對熟悉的工具來做講解。我希望它能循序漸進，從最基本的概念講起，而不是一開始就丟一堆複雜的公式和程式碼。想像一下，能夠用Python來理解那些聽起來很厲害的機器學習算法，甚至是資料處理的流程，這對我來說將是多麼令人興奮的體驗。我平常在工作上也會接觸到一些資料，但總是停留在Excel層級，這次我真的希望能透過這本書，踏入更專業的大數據世界，用Python寫齣屬於自己的數據分析腳本，甚至是建立簡單的模型。希望這本書的內容能夠紮實，讓我在打好基礎之後，能夠更有信心去挑戰更進階的領域。