大数据Python起手式:算法及设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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说明和重点安排合理、说明深入，实用性强，提供了大量针对性的实例，同时程式设计中要注意什么？如何阅读出错提示？出现问题如何解决？都一一说明，帮助读者迅速掌握程式设计的全过程，且涵盖了演算法和程式设计的较为核心的内容。

　　为了适应资讯和计算技术的发展，满足社会各个领域对电脑应用人才不断增长的需求。本书设计了「演算法与程式设计基础」的通识课程方案，力求融入计算思维，将多年来电脑学科所形成的解决问题的思维模式和方法渗透到各个学科。与传统的程式设计类别教材不同，本书选择较容易上手的Python 语言，注重介绍分析问题和解决问题的方法和想法，透过对不同解决方案的分析比较，让学生掌握选取最佳化方案并予以实现的理论方法和实际应用能力。

探索前沿科技：深度学习与自然语言处理实战指南 本书聚焦于人工智能领域最热门、最具应用价值的两大分支：深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。它旨在为拥有一定编程基础，渴望系统掌握前沿AI技术并付诸实践的读者提供一条清晰、高效的学习路径。本书内容完全围绕这两个核心主题展开，不涉及大数据基础理论、Python编程入门语法或传统算法设计等内容。 --- 第一部分：深度学习核心原理与TensorFlow/PyTorch实战 本部分将深入浅出地剖析深度学习的理论基石，并侧重于业界主流框架的实际应用，确保读者能够快速构建并优化复杂的神经网络模型。 第一章：深度学习的数学基础与模型构建单元 本章将回顾支撑深度学习的必要数学概念，但会严格聚焦于其在神经网络中的应用，不涵盖一般性数学理论的冗长阐述。 激活函数的精妙选择：详细对比Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的特性、梯度消失/爆炸问题的关联性，并提供在不同网络层级的应用建议。 损失函数的细致考量：深入探讨交叉熵损失（Categorical vs. Binary）、均方误差（MSE）以及Hinge Loss在分类和回归任务中的适用场景及数学推导。 优化器的演进：从经典的梯度下降（SGD）出发，重点剖析动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，直至自适应学习率的集大成者Adam、Nadam的内在机制和参数调整策略。 第二章：卷积神经网络（CNN）的架构解析与视觉任务 CNN是图像处理领域的核心，本章将全面覆盖其结构设计与应用部署。 卷积操作的几何理解：深入理解卷积核、步幅（Stride）、填充（Padding）如何影响特征图的尺寸和信息提取效率。 经典网络模型的剖析：系统拆解AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的原理）、Inception（多尺度特征融合）等里程碑式架构的内部结构，理解其创新点。 图像分类、目标检测与语义分割： 分类实战：使用TensorFlow/Keras和PyTorch分别构建和训练一个图像分类器。 目标检测导论：介绍两阶段（R-CNN系列）与单阶段（YOLO, SSD）检测器的基本思想和工作流程。 语义分割基础：阐述FCN和U-Net的编码器-解码器结构，理解像素级预测的实现方式。 第三章：循环神经网络（RNN）与序列数据的处理 序列数据的建模是深度学习另一大重点，本章专注于处理时间序列和文本序列。 RNN的基础局限与解决方案：详细解释标准RNN在长序列依赖上的困难，并引入长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门）及其工作原理。 双向与堆叠RNN：讲解如何利用双向结构捕获上下文信息，以及堆叠层如何增强模型的表达能力。 序列到序列（Seq2Seq）模型：介绍Encoder-Decoder架构在机器翻译、文本摘要中的应用，并为下一部分引入注意力机制做铺垫。 --- 第二部分：自然语言处理（NLP）的进阶与Transformer革命 本部分将完全聚焦于文本数据的理解、表示和生成，并重点讲解当前NLP领域的主导范式——Transformer架构及其衍生模型。 第四章：文本表示与词嵌入的高级技术 有效的文本表示是NLP任务成功的先决条件。 词向量的升级：对比Word2Vec（Skip-gram, CBOW）和GloVe的训练机制和语义空间特性。 上下文敏感的嵌入：深入探讨ELMo如何利用双向LSTM生成上下文相关的词向量，标志着静态词嵌入时代的结束。 第五章：Transformer架构的彻底解析 本章是理解现代NLP的基石，将不遗余力地剖析Transformer的每一个组件。 自注意力机制（Self-Attention）：详细解析Query（查询）、Key（键）、Value（值）向量的计算过程，理解缩放点积注意力的数学意义。 多头注意力（Multi-Head Attention）：解释为何需要多头，以及它们如何从不同表示子空间捕获信息。 位置编码（Positional Encoding）：阐明Transformer如何通过三角函数或可学习的向量来注入序列顺序信息。 完整的Transformer堆栈：解析层归一化（Layer Normalization）、前馈网络（Feed-Forward Network）以及残差连接在整个模型中的作用。 第六章：预训练语言模型（PLM）的应用与微调（Fine-Tuning） 本章将集中于如何利用和定制当前最强大的预训练模型。 BERT家族的深入研究：详解BERT的双向训练目标（Masked Language Modeling, MLM 和 Next Sentence Prediction, NSP），以及其在理解任务中的优势。 生成式模型的代表：介绍GPT系列模型（如GPT-2/GPT-3的架构特点，侧重于其单向/自回归的训练方式）。 下游任务的适配：提供针对分类、问答（QA）、命名实体识别（NER）等任务，如何高效地对预训练模型进行微调的实战代码与技巧，包括参数高效微调（如LoRA的基本概念介绍，不涉及底层算法）。 第七章：前沿NLP应用：问答系统与文本生成 结合前述知识，本章展示如何构建高阶的NLP应用。 抽取式与生成式问答：使用微调后的BERT模型实现基于SQuAD数据集的抽取式问答，并讨论Seq2Seq模型在生成式问答中的挑战。 文本摘要与机器翻译的评估：介绍ROUGE和BLEU分数等关键指标，并提供使用Transformer进行抽象式摘要的实践案例。 --- 总结： 本书假定读者已具备扎实的编程基础和对基础数据结构的了解，内容全部聚焦于如何运用深度学习和NLP的前沿技术解决复杂问题，从理论到实战，力求构建一个系统化、高密度的现代AI技术栈。书中不包含关于Python基础语法、通用数据结构、数据库操作或传统统计学习模型（如SVM, 决策树）的介绍。

前言

01 程式设计与计算思维
1.1 程式设计与电脑语言  
1.2 电脑语言与计算思维的关系
1.3 初识Python 语言  
1.4 Python 的说明系统
1.5 本章小结
1.6 习题与思考
1.7 实验Python 的安装和执行环境  

02 算法概述
2.1 电脑程式与演算法  
2.2 演算法的描述
2.3 常用演算法简介
2.4 本章小结
2.5 习题与思考
2.6 实验演算法描述和绘制流程图  

03 资料表示和计算
3.1 资料和资料类型的概念
3.2 数值资料的表示与计算  
3.3 文字资料的表示和操作
3.4 批次资料表示与操作
3.5 本章小结
3.6 习题与思考
3.7 实验资料的表示和操作  

04 基本控制结构的程式设计
4.1 用Python 实现顺序结构程式
4.2 用Python 实现分支结构程式
4.3 用Python 实现循环结构程式1
4.4 字串资料操作    
4.5 本章小结
4.6 习题与思考
4.7 实验基本控制结构

05 资料的输入和输出
5.1 人- 机互动的意义、方法
5.2 标准输入输出程式
5.3 档案输入输出程式
5.4 例外
5.5 本章小结
5.6 习题与思考
5.7 实验  

06 函数与模组
6.1 函数的基本概念
6.2 在Python 语言中定义和使用函数
6.3 函数应用
6.4 模组和Python 标准函数库
6.5 本章小结
6.6 习题与思考
6.7 实验函数和模组的使用  

07 演算法分析与设计
7.1 演算法效能分析
7.2 查找问题
7.3 排序问题
7.4 递回和分治的思维
7.5 本章小结
7.6 习题与思考
7.7 实验演算法实现与效能分析

08 物件导向思维简介
8.1 物件导向思维
8.2 Python 中的类别和物件
8.3 物件导向思维应用——图形介面程式设计
8.4 本章小结
8.5 习题与思考
8.6 实验 .  

Appendix A 习题解答
Appendix B  Python 习题选编

 

序

　　本书撰写具有以下特点。

　　1. 说明和重点安排合理
　　书中的内容编排凝聚了作者多年的教学经验与体会，并在章节的篇幅和安排上为教师提供了说明内容和时间安排上的灵活性。扩充部分使有能力的读者可以更上一层楼，并把本书当作一个有价值的参考资源。

　　2. 解说深入
　　对一些较难的知识，学生不仅要知其然，还需要知其所以然。因此书中会替学生剖析其本质，让学生能够从根本上了解、掌握并灵活运用这些知识。

　　3. 实用性强
　　书中提供了大量针对性的实例，同时程式设计中要注意什么？如何阅读出错提示？出现问题如何解决？书中都会一一说明，带领学生迅速掌握程式设计的全过程。

　　4. 涵盖了演算法和程式设计较为核心的内容
　　选择了经典和应用广泛的各种演算法，并结合程式设计的思维和方法，让学生能够透过循序渐进的程式设计过程了解计算的魔力，掌握求解问题的方法，进而融入后续的学习和今后的生活和工作中。

　　本书由吴萍负责全书的统稿。第1 章由朱敏、陈志云、蒲鹏执笔，第2章、第6章由周力执笔，第3章由朱晴婷执笔，第4章由蒲鹏执笔，第5章由朱晴婷、裘奋华执笔，第7章由吴萍执笔，第8章由刁庆霖执笔。附录A 由各章撰写者提供，附录B由郑凯选编。

　　由于时间仓促和作者水准有限，书中难免有不妥之处，恳请读者们批评指正。
 

评分☆☆☆☆☆

身為一個在台灣的職場人士，這幾年「大數據」這個詞聽得耳朵都快長繭了，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《大数据Python起手式:算法及设计基础》的出現，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家，而是引導我踏出第一步。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☆☆☆☆☆

這本《大数据Python起手式:算法及设计基础》簡直是我近期最期待的技術書籍了！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了解，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了了之。這本書的標題「起手式」給了我很大的信心，讓我感覺它能有效引導像我這樣有點基礎但又需要系統性學習的讀者。我特別好奇它對於「演算法及設計基礎」的闡述方式，我希望它不會只是單純的程式碼堆疊，而是能深入淺出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了。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，看看能否挖掘出有趣的資訊。

评分☆☆☆☆☆

看到《大数据Python起手式:算法及设计基础》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「選擇困難症」的讀者。市面上大數據的書很多，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，恰恰點出了我的需求，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，甚至是如何設計出一個有效率的數據處理流程。這種「實作導向」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，而不只是「怎麼」做，那它絕對會是我書架上不可或缺的一本。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對大數據領域充滿好奇，但又覺得Python學習之路有點迷茫的台灣讀者，終於讓我等到這本《大数据Python起手式:算法及设计基础》！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"這個詞瞬間拉近了距離，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寫出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扎實，讓我在打好基礎之後，能夠更有信心去挑戰更進階的領域。

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，《大数据Python起手式:算法及设计基础》這本書的書名實在是太有吸引力了！「起手式」這三個字，立刻就消除了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面提供扎實的內容，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了。