9787562930051 電子實訓教程 武漢理工大學齣版社 張華 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張華 著

圖書標籤:

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• 張華
• 9787562930051
• 電子實訓

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 武漢理工大學齣版社

ISBN：9787562930051

商品編碼：29496120580

包裝：平裝

齣版時間：2009-08-01

基本信息

書名：電子實訓教程

定價：23.00元

作者：張華

齣版社：武漢理工大學齣版社

齣版日期：2009-08-01

ISBN：9787562930051

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是根據高等院校理工科專業對“電子工藝實訓”課程的基本要求，結閤我校工程訓練中心教師與工程技術人員多年的教學實踐積纍，為提高學生實踐能力和創新意識而編寫的。
全書共8章，～3章簡要介紹瞭有關模擬電路、數字電路與單片機應用係統的基本知識，第4～8章主要介紹瞭電子工藝實訓中所涉及的安全用電、常用電子元器件、EDA設計軟件、電子産品技術文件、手工裝配技術與錶麵安裝技術等。在內容編排上，既強調瞭電子工藝的基礎知識，又體現瞭現代電子工藝的新方法與新工藝，使得本書內容翔實、信息豐富；具有較好的可讀性與實用性。本書既可作為高等院校理工科學生參加電子工藝實訓的教材，亦可作為高職高專相應專業的實踐教材，同時也可供職業教育、技術培訓以及相關工程技術人員參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《Python數據科學實戰：從入門到精通》 內容簡介： 這是一本麵嚮廣大Python初學者以及希望深入掌握數據科學技術的讀者的實踐指南。本書旨在通過循序漸進的講解和豐富實用的案例，幫助讀者快速建立起對數據科學核心概念的理解，並熟練運用Python及其強大的庫來解決實際數據問題。我們不追求理論的晦澀難懂，而是將重點放在“實戰”二字上，力求讓每一位讀者都能在動手實踐中學習，在解決問題的過程中成長。 本書的整體設計秉承“由淺入深、由點及麵”的原則。我們從最基礎的Python編程語法入手，確保即使是完全沒有編程經驗的讀者也能快速上手。隨後，我們將逐步引入數據科學的核心庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，並詳細介紹它們在數據處理、分析、可視化和機器學習中的應用。每個章節都設計瞭大量的代碼示例和練習題，鼓勵讀者親自編寫、運行和修改代碼，從而加深理解。 第一部分：Python基礎與數據處理 在本書的第一部分，我們將帶領大傢走進Python的世界。我們首先會介紹Python的安裝和開發環境的搭建，讓大傢能夠迅速開始編碼。接著，我們將講解Python的核心語法，包括變量、數據類型（如整數、浮點數、字符串、列錶、元組、字典）、控製流（條件語句if-else、循環語句for-while）以及函數。這些基礎知識是後續學習數據科學技能的基石。 掌握瞭基本語法後，我們將重點介紹Python在數據處理方麵的強大能力。我們將深入講解Pandas庫，這是Python數據科學領域的瑞士軍刀。Pandas提供瞭兩種核心的數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格）。我們將詳細演示如何創建、讀取、寫入各種格式的數據（如CSV、Excel、JSON），如何進行數據清洗（處理缺失值、異常值、重復值），如何對數據進行選擇、過濾、排序、分組和聚閤，以及如何進行數據閤並和連接。我們會用大量的實例來說明，例如如何從海量日誌文件中提取關鍵信息，如何處理股票交易數據，如何進行用戶行為數據分析等。 在此過程中，我們也會穿插講解NumPy庫，它為Python提供瞭高性能的多維數組對象和相關的數學函數，是Pandas高效運行的基礎。我們將介紹NumPy數組的創建、索引、切片、數學運算、綫性代數運算等。 第二部分：數據可視化與探索 數據可視化是數據科學中不可或缺的一環，它能夠幫助我們直觀地理解數據、發現模式和趨勢，並有效地嚮他人傳達分析結果。在本部分，我們將重點介紹Matplotlib和Seaborn這兩個強大的Python可視化庫。 Matplotlib是Python中最基礎也是最靈活的繪圖庫，我們可以用它來創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。我們將詳細講解如何定製圖錶的各種元素，如標題、軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記等，以及如何創建子圖和使用更高級的繪圖功能。 Seaborn是基於Matplotlib構建的高級可視化庫，它提供瞭更優美的默認樣式和更方便的統計圖錶繪製功能。我們將演示如何使用Seaborn來繪製各種復雜的統計圖錶，例如分布圖、分類圖、迴歸圖、熱力圖等，這些圖錶能夠更深入地揭示數據之間的關係。我們會通過實際案例，例如分析不同城市的人口分布，可視化産品銷售趨勢，繪製用戶畫像等，來展示如何利用這些圖錶來獲得有價值的洞察。 第三部分：機器學習入門與實踐 數據科學的終極目標之一是利用數據來構建預測模型或發現隱藏的規律，這就離不開機器學習。本部分將帶領讀者進入機器學習的世界，從最核心的概念和算法入手。 我們首先會介紹機器學習的幾個關鍵概念，如監督學習、無監督學習、分類、迴歸、模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。然後，我們將重點介紹Scikit-learn庫，這是Python中最流行、最全麵的機器學習庫。 我們將從簡單的模型開始，例如： 綫性迴歸（Linear Regression）：用於預測連續數值型數據，我們將講解如何構建和評估綫性迴歸模型，適用於預測房價、銷售額等場景。 邏輯迴歸（Logistic Regression）：用於二分類問題，我們將學習如何預測用戶是否會點擊廣告、是否會購買産品等。 決策樹（Decision Trees）：一種直觀易懂的模型，我們將演示如何構建決策樹來進行分類和迴歸，並講解過擬閤和剪枝的概念。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）：一種強大的分類和迴歸算法，我們將介紹其基本原理和應用。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：一種簡單而有效的分類算法，適用於發現相似樣本。 除瞭介紹單個模型，我們還將講解一些重要的機器學習概念和技術，如： 特徵工程（Feature Engineering）：如何從原始數據中提取、轉換和選擇有用的特徵，這是決定模型性能的關鍵步驟。 模型選擇與調優（Model Selection and Tuning）：如何選擇最適閤特定問題的模型，以及如何通過交叉驗證（Cross-Validation）和網格搜索（Grid Search）等技術來優化模型參數。 無監督學習：介紹聚類（Clustering）算法（如K-Means）用於發現數據中的隱藏分組，以及降維（Dimensionality Reduction）技術（如主成分分析PCA）用於簡化數據。 本書的每個機器學習章節都將包含詳細的代碼實現，並輔以真實的或模擬的數據集進行訓練和測試。我們會強調模型的解釋性和可復現性，讓讀者不僅學會“如何做”，更能理解“為何這樣做”。 第四部分：案例分析與進階 在掌握瞭數據科學的基礎工具和核心算法之後，本書的最後部分將通過幾個綜閤性的案例分析，將前麵所學知識融會貫通。這些案例將涵蓋數據科學項目中常見的流程，例如： 電商用戶行為分析：從大量的用戶點擊、購買數據中，分析用戶偏好，進行用戶分群，預測用戶流失，以及優化推薦係統。 金融風險評估：利用曆史數據構建模型，預測客戶違約的可能性，為信貸審批提供依據。 文本情感分析：對用戶評論、社交媒體帖子等文本數據進行情感分類，瞭解公眾對産品或服務的態度。 在案例分析中，我們會詳細展示如何進行數據收集、清洗、探索性數據分析（EDA）、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估和結果解讀。我們還會探討一些更高級的主題，例如集成學習（Ensemble Learning）的思想（如隨機森林、梯度提升樹），以及如何處理不平衡數據集等。 本書特色： 強調實操：每一章都配有豐富的代碼示例和練習，讓讀者在動手實踐中學習。 循序漸進：從Python基礎到高級機器學習，難度逐步提升，適閤不同層次的讀者。 案例豐富：結閤實際應用場景，幫助讀者理解數據科學的價值。 庫全麵：覆蓋瞭數據科學領域最常用的Python庫，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn。 易於理解：采用清晰易懂的語言，避免過多晦澀的數學公式，注重概念的直觀解釋。 無論您是想要轉行數據科學領域的初學者，還是希望提升Python數據處理和分析能力的從業者，亦或是對機器學習充滿好奇的學生，《Python數據科學實戰：從入門到精通》都將是您可靠的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地運用Python解決實際數據問題，開啓您的數據科學之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容豐富程度超齣瞭我的預期，它涵蓋瞭非常廣泛的知識點，並且在每一個方麵都進行瞭深入的挖掘。作者的知識儲備量令人驚嘆，能夠將如此復雜的技術體係梳理得井井有條，並且用通俗易懂的語言闡述齣來，實屬不易。我尤其被其中一些創新性的觀點所吸引，它們為我打開瞭新的視野，激發瞭我對相關領域進行更深入研究的興趣。在閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於一個知識的寶庫，每翻一頁都能有所收獲，每一次的閱讀都是一次思維的洗禮。這本書不僅是知識的傳授，更是一種思想的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常精美，硬殼封麵，色彩搭配也很專業，拿在手裏就有一種沉甸甸的質感，讓人覺得是經過精心打磨的作品。書頁的紙張非常厚實，摸起來光滑細膩，印刷也十分清晰，沒有齣現模糊或者錯位的情況。我特彆喜歡的是字體的大小和行間距，閱讀起來非常舒適，長時間看書也不會覺得眼睛疲勞。封麵設計簡潔大氣，符閤我對一本技術類書籍的期待，不會過於花哨，又能準確傳達齣其專業性。書的整體裝幀給人一種高品質的感覺，無論是作為學習資料還是擺放在書架上，都顯得非常得體。拿到這本書的瞬間，我就對接下來的學習充滿瞭期待，相信它一定能帶給我豐富的知識和愉快的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格清新自然，沒有使用過多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。作者的錶達方式非常具有感染力，仿佛在與讀者進行一次親切的對話，用一種鼓勵和引導的語氣，讓學習過程充滿樂趣。我喜歡作者在講解過程中穿插的一些生動有趣的比喻和案例，它們極大地降低瞭理解門檻，讓原本枯燥的技術知識變得生動活潑。這種平實而富有魅力的語言，讓我在閱讀時感到非常放鬆和愉悅，沒有絲毫的壓力。我感覺這本書不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，默默地陪伴著我一起成長。

評分☆☆☆☆☆

初讀此書，我被其嚴謹的學術態度所摺服。每一個概念的提齣都基於紮實的理論基礎，每一個公式的推導都邏輯嚴密，令人信服。作者在講解過程中，並沒有急於求成，而是循序漸進，由淺入深，仿佛一位經驗豐富的導師，耐心地引導讀者一步步深入探索。我特彆欣賞作者在一些關鍵性的概念上所做的詳細闡釋，以及對不同理論流派的對比分析，這讓我對整個領域有瞭更宏觀和深入的認識。這種嚴謹的論證方式，不僅提升瞭這本書的學術價值，更重要的是，它培養瞭讀者批判性思考的能力，鼓勵我們去質疑、去探究，而不是盲目接受。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是一股淡淡的書墨香，這是一種久違的、令人安心的味道，瞬間勾起瞭我對學生時代埋頭苦讀的記憶。排版設計非常用心，章節劃分清晰明瞭，每個小節都有明確的標題，方便查找和迴顧。圖文並茂是這本書的一大亮點，大量的圖錶、插畫和代碼示例，將抽象的概念具象化，讓理解變得更加直觀。我尤其欣賞的是那些精美的流程圖和示意圖，它們如同指路明燈，引領我在復雜的技術海洋中找到方嚮。這些插圖並非簡單的裝飾，而是承載著重要的信息，與文字內容相輔相成，共同構建瞭一個完整的知識體係。這種精心設計的排版，極大地提升瞭閱讀的效率和趣味性，讓學習過程不再枯燥乏味。