Dart语言程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:(美)斯特罗姆 著作 韩国恺 译者 定  价:35 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2013年01月01日 页  数:127 装  帧:平装 ISBN:9787115296948 ●部分  入门
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●第1章  项目：个Dart应用程序  2
●1.1  后端部分  2
●1.2  Dart的HTML部分  3
●1.3  Dart的Ajax部分  4
●1.4  这个应用程序还无法运行  9
●1.5  下一步做什么  9
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●第2章  基本类型  10
●2.1  数字类型  10
●2.2  字符串类型  10
●2.3  布尔类型  12
●2.4  HashMap(也称为Hash或关联数组)  12
●2.5  列表(也称为数组)  14
●2.6  日期类型  16
●2.7  类型  17
●2.8  下一步做什么  18
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●第3章  Dart中的函数式编程  19
●部分目录

内容简介

    《Dart语言程序设计》是**本关于Dart语言的中文书籍，介绍了当前Dart语言的*新内容。书中涵盖了Dart语言基础、并发编程、Web编程和HTML5应用等方方面面的内容。
    因为Dart语言让人感觉**熟悉，与一般编程语言的书通常以“Hello World”开篇不同，《Dart语言程序设计》一开始就带领读者编写一个Ajax功能的应用程序，然后详细讨论Dart的基本类型，把Dart编译为，面向对象的编程方法，并构建一个易于使用和维护的库，*后介绍在Dart中如何使用HTML5编程。
    作者通过真实的项目，读者用Dart解决实际问题。每一个项目作为进一步深入讨论Dart语言特性的基础。为了增强对Dart语等

《现代数据科学实践指南》 内容梗概 《现代数据科学实践指南》是一本面向广大技术从业者、数据分析师、初级数据科学家以及对数据科学领域充满兴趣的学习者的实操性教程。本书旨在 bridging the gap between theoretical knowledge and real-world application，通过详实的案例分析和代码示例，系统性地介绍数据科学的核心流程、关键技术和常用工具，帮助读者掌握从数据获取、清洗、探索性分析到建模、评估及部署的全过程。 本书共分为四个主要部分，循序渐进地引导读者深入理解和掌握数据科学的方方面面。 第一部分：数据科学基础与准备 本部分首先会深入探讨数据科学的定义、发展历程及其在当今社会中的重要作用。我们将介绍数据科学家的角色和职责，以及必备的核心素养，包括统计学基础、编程能力、领域知识和沟通能力。 随后，本书将聚焦于数据获取和预处理。我们将详细讲解多种数据获取途径，如 API 调用、数据库查询（SQL）、网络爬虫技术（以 Python 为例），以及如何处理不同格式的数据文件（CSV, JSON, Excel 等）。 数据清洗是数据科学过程中至关重要的一环，直接影响到后续分析和建模的质量。本部分将深入讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据类型转换、格式统一、文本清洗（如去除停用词、标点符号，进行词干提取或词形还原）以及数据标准化和归一化等操作。本书将重点介绍 Python 中 Pandas 和 NumPy 等库在数据清洗中的强大功能，并通过丰富的代码示例演示具体操作。 第二部分：探索性数据分析 (EDA) 与可视化 在数据清洗完成后，探索性数据分析 (EDA) 是理解数据、发现模式和提出假设的关键步骤。本部分将系统介绍 EDA 的核心思想和常用技术。 我们会从描述性统计入手，讲解如何计算均值、中位数、标准差、方差、分位数等统计量，并通过直方图、箱线图等图表直观展示数据的分布特征。 接着，本书将重点介绍如何进行变量之间的关系分析。包括相关性分析（Pearson, Spearman），散点图的绘制与解读，以及如何利用交叉表和卡方检验来分析分类变量之间的关系。 数据可视化是 EDA 中不可或缺的组成部分，它能帮助我们更直观、更有效地理解数据。本部分将详细介绍多种常用的数据可视化工具和技术，包括： Matplotlib: Python 中最基础、最强大的绘图库，我们将演示如何绘制折线图、散点图、条形图、饼图、柱状图、面积图等，并讲解如何自定义图表样式、添加标签、标题和图例。 Seaborn: 基于 Matplotlib 的更高级的统计数据可视化库，它提供了更美观的默认样式和更便捷的绘图函数，特别擅长绘制复杂的统计图表，如热力图、小提琴图、散点图矩阵等。 Plotly: 一个交互式可视化库，能够创建精美的、可缩放的、可交互的图表，非常适合用于 Web 应用和报告。我们将介绍如何创建交互式散点图、折线图、条形图等。 Geographic Visualization: 对于地理空间数据，本书还将介绍如何使用 GeoPandas 等库结合 Matplotlib 或 Plotly 进行地图可视化，展示数据的空间分布特征。 通过丰富的可视化示例，读者将学会如何选择合适的图表来展示不同类型的数据和分析结果，从而更好地揭示数据中的洞察。 第三部分：机器学习建模与评估 本部分是本书的核心内容之一，将深入讲解机器学习的基本概念、常用算法及其在实际问题中的应用。 我们会从监督学习开始，介绍回归和分类任务。 回归算法: 重点讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso 回归，以及决策树回归和随机森林回归。我们将深入剖析算法原理，并通过代码示例演示如何使用 Scikit-learn 库构建和训练模型，包括特征工程、模型选择、超参数调优和模型评估（如 MSE, RMSE, MAE, R-squared）。 分类算法: 详细介绍逻辑回归、K 近邻 (KNN) 算法、支持向量机 (SVM)、朴素贝思 (Naive Bayes)、决策树分类和随机森林分类。同样，我们将讲解算法原理，并提供使用 Scikit-learn 进行模型构建、训练、评估（如准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC 曲线、AUC 值）和混淆矩阵的实践指南。 接着，我们将进入无监督学习。 聚类算法: 重点讲解 K-Means 聚类和层次聚类，介绍它们的应用场景，如用户分群、文档分类等，并演示如何使用 Scikit-learn 进行聚类模型的训练和评估（如轮廓系数）。 降维算法: 介绍主成分分析 (PCA) 和 t-SNE，讲解其原理和在数据压缩、可视化以及提高其他模型性能方面的作用，并通过示例演示其应用。 此外，本部分还将讨论一些关键的机器学习概念： 特征工程: 讲解如何从原始数据中创建新的、更有意义的特征，以提高模型的性能，包括特征选择、特征提取、编码分类变量（One-Hot Encoding, Label Encoding）等。 模型评估与选择: 深入讲解交叉验证（K-Fold CV）在模型泛化能力评估中的重要性，以及如何避免过拟合和欠拟合。 集成学习: 简要介绍 Bagging（如随机森林）和 Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting）等集成学习方法，以及它们如何通过组合多个模型来提升预测精度。 第四部分：模型部署与进阶主题 完成模型的训练和评估后，如何将模型投入实际应用是数据科学价值的最终体现。本部分将探讨模型部署的相关议题。 我们将介绍模型序列化（如使用 Pickle 或 Joblib）的方法，以便将训练好的模型保存并加载到其他环境中。 随后，本书将简要介绍将机器学习模型集成到 Web 应用中的常见方式，例如使用 Flask 或 Django 等 Web 框架构建简单的 API 接口，供其他应用程序调用模型进行预测。 最后，本书将对一些进阶主题进行前瞻性的介绍，为读者指明进一步学习的方向： 深度学习基础: 简要介绍神经网络的基本结构，以及卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 在图像识别和自然语言处理等领域的应用。 大数据技术概述: 简要介绍 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框架，以及它们在处理海量数据时的作用。 模型可解释性 (XAI): 探讨模型可解释性的重要性，并介绍一些常用的模型可解释性技术，如 LIME 和 SHAP。 伦理与偏见: 强调在数据科学实践中，对数据隐私、算法公平性和伦理道德的重视。 《现代数据科学实践指南》以“学以致用”为核心理念，通过大量的代码示例和实际案例，力求让读者在动手实践中掌握数据科学的精髓。本书力求语言通俗易懂，避免过于冗长的理论阐述，而是将重点放在如何将理论知识转化为可执行的代码和解决实际问题的方案。无论您是希望进入数据科学领域的新手，还是希望提升技能的从业者，本书都将是您不可多得的参考。