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田中雨，郭磊 著

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店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302418696

商品编码：29771061444

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-06-01

内容介绍
本书详细介绍了如何使用HTML 5和CSS 3技术制作漂亮美观的网页。全书共分为14章，包括HTML 5的基础知识，新增的结构元素、块集语义元素、行内语义元素、交互元素；新增的表单元素、表单类型、表单属性和表单验证，以及文件操作、用Web Storage和Web SQL数据库进行数据存储、Caxvas API实现图形和图像绘制、多媒体元素的播放、离线缓存、Web Sockets通信、跨文档消息传输、线程、Geolocatiox API等内容，还介绍了CSS 3的概念和新增特性、颜色和文本样式、@foxt-face规则、新增的选择器、弹性盒模型、多列类布局，用户界面布局、以及边框、背景、渐变等知识。醉后，通过1个综合的网页案例对qiax面的内容进行zoxg结。 本书适合HTML 5和CSS 3技术的初学者阅读参考，也可以作为非计算机专业学生学xi的参考资料等。

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导语_点评_推荐词&xbsp; 暂时没有目录，请见谅！

《Python数据分析实战指南》内容简介 本书致力于为读者提供一套全面、深入且极具实操性的Python数据分析学习路径。 现代商业决策、科学研究乃至日常运营，无不依赖于对海量数据的精确洞察。本书正是为了弥补理论与实践之间的鸿沟而编写，它不仅仅是一本介绍Python语法和库用法的教材，更是一本引导读者掌握“数据思维”和“解决实际问题能力”的实战手册。 本书的结构经过精心设计，从基础的数据准备工作，到高级的模型构建与部署，层层递进，确保初学者能够稳步入门，有经验的分析师也能从中汲取新的思路和技术。 第一部分：数据科学基石——环境搭建与核心工具 本部分是数据分析旅程的起点。我们首先会介绍如何搭建一个高效、稳定的Python数据分析环境，包括Anaconda的安装与配置，虚拟环境的管理，以及Jupyter Notebook/Lab的个性化设置，确保您的工作流程顺畅无阻。 随后，我们将深入探讨Python生态系统中三大核心库的基石作用： NumPy（数值计算）： 重点剖析其高效的数组（`ndarray`）结构，讲解向量化操作的原理与优势，如何利用广播机制进行复杂的矩阵运算，以及如何使用线性代数模块解决工程中的基础数学问题。我们将展示如何用NumPy快速处理大规模数值数据集，避免低效的Python循环。 Pandas（数据处理的瑞士军刀）： 这是本书的核心工具之一。我们将详细介绍`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构，并用大量真实案例演示数据清洗的各个环节：缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除、标记），异常值（Outliers）的识别与平滑处理，数据类型的正确转换，以及字符串和时间序列数据的复杂操作。 Matplotlib与Seaborn（数据可视化基础）： 介绍如何利用Matplotlib构建基础图表（折线图、散点图、直方图），并进阶至Seaborn，学习如何利用其更高级的统计绘图函数（如`relplot`, `catplot`, `heatmap`）快速生成具有专业美感的统计图形，强调图表设计的“清晰性”和“信息密度”。 第二部分：探索性数据分析（EDA）——发掘数据背后的故事 数据分析的灵魂在于探索。本部分将带领读者掌握一套系统性的EDA流程，帮助在面对新数据集时，能够迅速抓住关键特征、发现潜在模式或偏差。 描述性统计与特征工程入门： 如何利用Pandas的`.describe()`方法快速理解数据的分布特征（均值、中位数、方差、偏度、峰度）。我们将介绍如何进行特征选择（Feature Selection）的初步考量，以及如何创建新的、更具解释力的特征（Feature Engineering），例如从日期中提取星期几、季节信息，或对分类变量进行编码。 多维数据透视与关联性分析： 掌握`pivot_table`的强大功能，实现对数据的多维度切片和聚合。重点讲解如何使用相关性矩阵（Correlation Matrix）和热力图（Heatmap）来量化变量间的线性关系，并探讨如何利用箱线图（Box Plot）和提琴图（Violin Plot）来比较不同组别间的分布差异。 数据可视化进阶： 超越基础图表，我们探讨如何使用Facet Grid（Seaborn）进行多子图的结构化展示，如何构建交互式图表（介绍Plotly基础用法），并聚焦于如何通过可视化来检验数据假设（Hypothesis Testing）的前期准备工作。 第三部分：数据建模与机器学习实践 当数据清洗和理解工作完成后，我们将进入构建预测模型和深度分析的阶段。本部分以Scikit-learn为核心平台，兼顾理论与实践。 预处理与模型选择： 详细介绍数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的应用场景，独热编码（One-Hot Encoding）与标签编码（Label Encoding）的选择依据。我们将系统介绍回归（如线性回归、岭回归）和分类（如逻辑回归、K近邻）模型的基础原理，并侧重于如何使用交叉验证（Cross-Validation）评估模型的稳健性。 集成学习与模型调优： 深入讲解集成方法的威力，包括Bagging（随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines）。本书将提供详尽的指导，演示如何使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）来系统地进行超参数优化（Hyperparameter Tuning），以期达到最佳模型性能。 模型评估与解释性： 强调“模型好坏”的判断标准，针对分类问题，讲解混淆矩阵、准确率、精确率、召回率以及F1分数；针对回归问题，则聚焦于RMSE和R²。更重要的是，我们将引入模型可解释性（Explainable AI, XAI）的初步概念，如特征重要性排序，帮助读者理解模型“为什么”做出某个预测。 第四部分：专业领域实战案例 为了固化前三部分的知识，本书收录了多个不同行业背景的综合性案例，模拟真实工作场景： 1. 金融风控案例： 使用历史交易数据构建客户信用评分模型，重点关注特征工程在不平衡数据集中的应用。 2. 市场营销分析案例： 运用聚类算法（K-Means）进行客户分群（Segmentation），并结合可视化分析不同群体的消费偏好。 3. 时间序列预测案例： 针对股票价格或销售额数据，介绍如何进行时间序列的平稳性检验（ADF检验），并应用ARIMA或Prophet模型进行短期预测。 本书的特点： 代码即注释： 所有代码示例均经过严格测试，并配有详细的注释，强调“为什么”要这样做，而非仅仅“如何”做。 面向业务的思考： 始终将技术应用置于业务目标之下，引导读者思考数据分析的最终价值。 持续迭代的技术栈： 选用的库和方法均是当前业界最主流、最稳定的版本，确保读者学到的技能具有长远的生命力。 阅读完《Python数据分析实战指南》，您将不仅掌握一套强大的数据处理工具箱，更重要的是，您将培养出一种严谨、科学、数据驱动的问题解决能力，为迈向专业数据科学家、数据分析师或量化工程师的道路奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对网页设计抱有浓厚的兴趣，尤其是那些设计精美的网站，总是让我忍不住去探索背后的奥秘。在朋友的推荐下，我入手了这本《HTML+CSS网页设计实践教程》。这本书的优点在于，它不仅仅是简单地罗列HTML标签和CSS属性，而是将它们有机地结合起来，通过一个个生动鲜活的案例，向我们展示了如何将枯燥的代码转化为富有视觉吸引力的网页。我特别欣赏作者在讲解CSS部分时，对各种布局方式（如Flexbox和Grid）的详尽阐述，这让我彻底摆脱了过去对浮动布局的纠结和困扰。书中对于响应式设计的讲解也十分到位，我终于明白了如何让我的网页在不同尺寸的设备上都能呈现出最佳的视觉效果。我尝试着复现书中的一些案例，比如一个电商网站的商品列表页面，通过调整CSS属性，我能够轻松地控制商品的排列、间距、以及hover时的动画效果，这种掌控感让我觉得非常满足。这本书的排版也很好，代码块清晰易读，色彩搭配也很舒适，阅读体验非常棒。它让我深刻体会到，网页设计不仅仅是技术的堆砌，更是艺术的展现。

评分☆☆☆☆☆

这本《HTML+CSS网页设计实践教程》简直是新手福音！我之前对网页设计一窍不通，看到代码就头大，总觉得那是程序员的专属领域。但这本书用非常通俗易懂的语言，从最基础的HTML标签讲起，一步步引导我搭建网页的骨架。我之前尝试过一些网上免费的教程，但总感觉零散，难以系统掌握。这本书的结构非常清晰，每一章都像是一个小项目，从简单的文本和图片展示，到更复杂的布局和导航，都讲解得非常到位。我特别喜欢它循序渐进的教学方式，不会一下子抛出太多概念，而是让你在实践中慢慢理解。而且，书中的代码示例都非常实用，我可以直接复制粘贴，然后修改参数，就能看到立竿见影的效果，这种成就感真的太棒了！我按照书里的例子，很快就做出了一个简单的个人博客页面，虽然还有很多不足，但对我来说已经是一个巨大的进步了。这本书最大的亮点在于它的“实践”二字，它不仅仅是理论的堆砌，更是手把手的教学，让我在动手操作中真正掌握了HTML和CSS的核心知识。我之前以为网页设计很难，但这本书让我觉得，只要有耐心和这本好书，任何人都可以入门。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样有一定前端基础，但希望进一步提升网页设计能力的读者，《HTML+CSS网页设计实践教程》提供了一个绝佳的平台。这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅停留在基础知识的讲解，更深入地探讨了许多高级的CSS技术，例如CSS预处理器（虽然书中没有直接介绍，但通过对CSS变量和Mixins的讲解，让我对这些概念有了初步的理解）以及更复杂的布局技巧。作者在讲解过程中，总是能够提出一些独到的见解和实用的技巧，这些都是我在其他地方很难找到的。我特别喜欢书中关于“可访问性”（Accessibility）的章节，它让我认识到，设计一个对所有用户都友好的网页的重要性，并提供了一些实用的方法来实现。我还尝试着运用书中所学的知识，对一个现有的项目进行了重构，显著提升了代码的可读性和维护性，同时也优化了页面的加载速度。这本书让我对网页设计有了更全面、更深入的认识，也让我对未来继续深入学习前端技术充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前端开发充满好奇但又略感畏惧的学习者，我非常庆幸自己选择了《HTML+CSS网页设计实践教程》。这本书的魅力在于它能够将复杂的概念分解成易于理解的模块，并通过大量的实践练习来巩固学习成果。我之前尝试过一些在线课程，但总觉得缺乏系统的指导和深度的挖掘。这本书则不同，它提供了一个完整的学习路径，从HTML的基本结构到CSS的精细调控，层层递进，让我能够扎实地掌握每一个知识点。我最喜欢的部分是它对于“盒模型”和“选择器权重”的讲解，这两个概念曾经是我学习中的一大障碍，但在这本书里，作者通过形象的比喻和清晰的图示，让我茅塞顿开，终于理解了它们的工作原理。我还尝试着运用书中介绍的CSS动画技巧，为我的页面添加了一些炫酷的过渡效果，这让我的作品看起来更加生动有趣。总而言之，这本书不仅教会了我如何“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我从根本上理解了网页设计的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够激发读者的学习热情，而不是一味地灌输知识。《HTML+CSS网页设计实践教程》无疑做到了这一点。这本书的语言风格非常亲切，没有那些冰冷的技术术语，更像是朋友之间的交流。作者善于用生活中的例子来解释技术概念，比如用“盒子”来比喻HTML元素，用“衣服”来比喻CSS样式，这种贴近生活的方式让我更容易产生共鸣，也更容易记住。我之前尝试过一些技术书籍，但往往读着读着就觉得枯燥乏味，想要放弃。而这本书，我几乎是爱不释手，每一页都充满了新奇和惊喜。我特别喜欢它在讲解CSS的色彩理论和字体排版时，融入了大量的设计美学知识，这让我意识到，网页设计不仅仅是技术，更是艺术。我按照书中的建议，调整了自己项目的配色方案和字体搭配，整个网页的视觉效果瞬间提升了好几个档次。这本书让我看到了网页设计的无限可能，也激发了我不断探索和创新的热情。