Dart語言程序設計 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

作  者:(美)斯特羅姆 著作 韓國愷 譯者 定  價:35 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2013年01月01日 頁  數:127 裝  幀:平裝 ISBN:9787115296948 ●部分  入門
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●第1章  項目：個Dart應用程序  2
●1.1  後端部分  2
●1.2  Dart的HTML部分  3
●1.3  Dart的Ajax部分  4
●1.4  這個應用程序還無法運行  9
●1.5  下一步做什麼  9
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●第2章  基本類型  10
●2.1  數字類型  10
●2.2  字符串類型  10
●2.3  布爾類型  12
●2.4  HashMap(也稱為Hash或關聯數組)  12
●2.5  列錶(也稱為數組)  14
●2.6  日期類型  16
●2.7  類型  17
●2.8  下一步做什麼  18
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●第3章  Dart中的函數式編程  19
●部分目錄

內容簡介

    《Dart語言程序設計》是**本關於Dart語言的中文書籍，介紹瞭當前Dart語言的*新內容。書中涵蓋瞭Dart語言基礎、並發編程、Web編程和HTML5應用等方方麵麵的內容。
    因為Dart語言讓人感覺**熟悉，與一般編程語言的書通常以“Hello World”開篇不同，《Dart語言程序設計》一開始就帶領讀者編寫一個Ajax功能的應用程序，然後詳細討論Dart的基本類型，把Dart編譯為，麵嚮對象的編程方法，並構建一個易於使用和維護的庫，*後介紹在Dart中如何使用HTML5編程。
    作者通過真實的項目，讀者用Dart解決實際問題。每一個項目作為進一步深入討論Dart語言特性的基礎。為瞭增強對Dart語等

《現代數據科學實踐指南》 內容梗概 《現代數據科學實踐指南》是一本麵嚮廣大技術從業者、數據分析師、初級數據科學傢以及對數據科學領域充滿興趣的學習者的實操性教程。本書旨在 bridging the gap between theoretical knowledge and real-world application，通過詳實的案例分析和代碼示例，係統性地介紹數據科學的核心流程、關鍵技術和常用工具，幫助讀者掌握從數據獲取、清洗、探索性分析到建模、評估及部署的全過程。 本書共分為四個主要部分，循序漸進地引導讀者深入理解和掌握數據科學的方方麵麵。 第一部分：數據科學基礎與準備 本部分首先會深入探討數據科學的定義、發展曆程及其在當今社會中的重要作用。我們將介紹數據科學傢的角色和職責，以及必備的核心素養，包括統計學基礎、編程能力、領域知識和溝通能力。 隨後，本書將聚焦於數據獲取和預處理。我們將詳細講解多種數據獲取途徑，如 API 調用、數據庫查詢（SQL）、網絡爬蟲技術（以 Python 為例），以及如何處理不同格式的數據文件（CSV, JSON, Excel 等）。 數據清洗是數據科學過程中至關重要的一環，直接影響到後續分析和建模的質量。本部分將深入講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據類型轉換、格式統一、文本清洗（如去除停用詞、標點符號，進行詞乾提取或詞形還原）以及數據標準化和歸一化等操作。本書將重點介紹 Python 中 Pandas 和 NumPy 等庫在數據清洗中的強大功能，並通過豐富的代碼示例演示具體操作。 第二部分：探索性數據分析 (EDA) 與可視化 在數據清洗完成後，探索性數據分析 (EDA) 是理解數據、發現模式和提齣假設的關鍵步驟。本部分將係統介紹 EDA 的核心思想和常用技術。 我們會從描述性統計入手，講解如何計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等統計量，並通過直方圖、箱綫圖等圖錶直觀展示數據的分布特徵。 接著，本書將重點介紹如何進行變量之間的關係分析。包括相關性分析（Pearson, Spearman），散點圖的繪製與解讀，以及如何利用交叉錶和卡方檢驗來分析分類變量之間的關係。 數據可視化是 EDA 中不可或缺的組成部分，它能幫助我們更直觀、更有效地理解數據。本部分將詳細介紹多種常用的數據可視化工具和技術，包括： Matplotlib: Python 中最基礎、最強大的繪圖庫，我們將演示如何繪製摺綫圖、散點圖、條形圖、餅圖、柱狀圖、麵積圖等，並講解如何自定義圖錶樣式、添加標簽、標題和圖例。 Seaborn: 基於 Matplotlib 的更高級的統計數據可視化庫，它提供瞭更美觀的默認樣式和更便捷的繪圖函數，特彆擅長繪製復雜的統計圖錶，如熱力圖、小提琴圖、散點圖矩陣等。 Plotly: 一個交互式可視化庫，能夠創建精美的、可縮放的、可交互的圖錶，非常適閤用於 Web 應用和報告。我們將介紹如何創建交互式散點圖、摺綫圖、條形圖等。 Geographic Visualization: 對於地理空間數據，本書還將介紹如何使用 GeoPandas 等庫結閤 Matplotlib 或 Plotly 進行地圖可視化，展示數據的空間分布特徵。 通過豐富的可視化示例，讀者將學會如何選擇閤適的圖錶來展示不同類型的數據和分析結果，從而更好地揭示數據中的洞察。 第三部分：機器學習建模與評估 本部分是本書的核心內容之一，將深入講解機器學習的基本概念、常用算法及其在實際問題中的應用。 我們會從監督學習開始，介紹迴歸和分類任務。 迴歸算法: 重點講解綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso 迴歸，以及決策樹迴歸和隨機森林迴歸。我們將深入剖析算法原理，並通過代碼示例演示如何使用 Scikit-learn 庫構建和訓練模型，包括特徵工程、模型選擇、超參數調優和模型評估（如 MSE, RMSE, MAE, R-squared）。 分類算法: 詳細介紹邏輯迴歸、K 近鄰 (KNN) 算法、支持嚮量機 (SVM)、樸素貝思 (Naive Bayes)、決策樹分類和隨機森林分類。同樣，我們將講解算法原理，並提供使用 Scikit-learn 進行模型構建、訓練、評估（如準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC 麯綫、AUC 值）和混淆矩陣的實踐指南。 接著，我們將進入無監督學習。 聚類算法: 重點講解 K-Means 聚類和層次聚類，介紹它們的應用場景，如用戶分群、文檔分類等，並演示如何使用 Scikit-learn 進行聚類模型的訓練和評估（如輪廓係數）。 降維算法: 介紹主成分分析 (PCA) 和 t-SNE，講解其原理和在數據壓縮、可視化以及提高其他模型性能方麵的作用，並通過示例演示其應用。 此外，本部分還將討論一些關鍵的機器學習概念： 特徵工程: 講解如何從原始數據中創建新的、更有意義的特徵，以提高模型的性能，包括特徵選擇、特徵提取、編碼分類變量（One-Hot Encoding, Label Encoding）等。 模型評估與選擇: 深入講解交叉驗證（K-Fold CV）在模型泛化能力評估中的重要性，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。 集成學習: 簡要介紹 Bagging（如隨機森林）和 Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting）等集成學習方法，以及它們如何通過組閤多個模型來提升預測精度。 第四部分：模型部署與進階主題 完成模型的訓練和評估後，如何將模型投入實際應用是數據科學價值的最終體現。本部分將探討模型部署的相關議題。 我們將介紹模型序列化（如使用 Pickle 或 Joblib）的方法，以便將訓練好的模型保存並加載到其他環境中。 隨後，本書將簡要介紹將機器學習模型集成到 Web 應用中的常見方式，例如使用 Flask 或 Django 等 Web 框架構建簡單的 API 接口，供其他應用程序調用模型進行預測。 最後，本書將對一些進階主題進行前瞻性的介紹，為讀者指明進一步學習的方嚮： 深度學習基礎: 簡要介紹神經網絡的基本結構，以及捲積神經網絡 (CNN) 和循環神經網絡 (RNN) 在圖像識彆和自然語言處理等領域的應用。 大數據技術概述: 簡要介紹 Hadoop 和 Spark 等大數據處理框架，以及它們在處理海量數據時的作用。 模型可解釋性 (XAI): 探討模型可解釋性的重要性，並介紹一些常用的模型可解釋性技術，如 LIME 和 SHAP。 倫理與偏見: 強調在數據科學實踐中，對數據隱私、算法公平性和倫理道德的重視。 《現代數據科學實踐指南》以“學以緻用”為核心理念，通過大量的代碼示例和實際案例，力求讓讀者在動手實踐中掌握數據科學的精髓。本書力求語言通俗易懂，避免過於冗長的理論闡述，而是將重點放在如何將理論知識轉化為可執行的代碼和解決實際問題的方案。無論您是希望進入數據科學領域的新手，還是希望提升技能的從業者，本書都將是您不可多得的參考。