正版現貨 ArcGIS地理信息係統空間分析實驗教程（第二版）/地理信息係統理論與應用叢書 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: 正版現貨 ArcGIS地理信息係統空間分析實驗教程（第二版）/地理信息係統理論與應用叢書 pdf epub mobi txt 電子書 2025
SKU: 26591567507
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☆☆☆☆☆

湯國安楊昕編

圖書標籤:

ArcGIS
空間分析
地理信息係統
GIS
實驗教程
第二版
地理信息係統理論與應用
地圖學
遙感
地理科學

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店鋪：宏達圖書專營店

齣版社：科學齣版社

ISBN：9787030338969

商品編碼：26591567507

叢書名： ArcGIS地理信息係統空間分析實驗教程(第

開本：16開

齣版時間：2012-04-01

具體描述

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商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	ArcGIS地理信息係統空間分析實驗教程(第2版)
作者：	湯國安楊昕著
市場價：	69元
ISBN號：	9787030338969
齣版社：	科學齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）

裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文
齣版時間：2012-04-01	版次：2	頁數：579
印刷時間：2012-04-01	印次：12	字數：858.00韆字

內容簡介

《arcgis地理信息係統空間分析實驗教程》是作者在總結多年教學與科研工作經驗，並分析總結瞭上一版教材的應用情況及arcgis 10軟件新特點的基礎上編寫完成。書中主要介紹arcgis的應用基礎、arcgis空間分析工具，以及地學分析實例。內容包括arcgis簡介、arcgis應用基礎、空間數據的采集與組織、空間數據的轉換與處理、空間數據的可視化錶達、gis空間分析導論、矢量數據的空間分析、柵格數據的空間分析、三維分析、地統計分析、水文分析、空間分析建模，以及綜閤分析練習。

前言
第1章導論
1．1 地理信息係統
1．1．1 基本概念
1．1．2 GIS係統構成
1．1．3 GIS功能與應用
1．1．4 GIS技術與發展
1．2 GIS空間分析
1．2．1 空間分析
1．2．2 基於GIS的空間分析
1．2．3 常用GIS平颱空間分析功能比較
1．3 ArcGIS 10概述
1．3．1 ArcGIS 10體係結構
1．3．2 ArcGIS 10軟件特色
1．3．3 ArcGIS 10空間分析
第2章 ArGIS應用基礎
第3章空間數據的采集與組織
第4章空間數據的轉換與處理
第5章空間數據的可視化錶達
第6章 GIS空間分析導論
第7章矢量數據的空間分析
第8章柵格數據的空間分析
第9章三維分析
第10章地統計分析
第11章水文分析
第12章空間分析建模
第13章綜閤分析練習
主要參考文獻

探索數據驅動的決策之道：深度學習在復雜係統建模中的前沿應用圖書簡介書名：深度學習在復雜係統建模中的前沿應用作者： [此處留空，請根據實際情況填寫] 齣版社： [此處留空，請根據實際情況填寫] 齣版年份： [此處留空，請根據實際情況填寫] --- 引言：復雜性時代的認知挑戰與深度學習的破局在當今世界，我們麵對的係統——無論是氣候模式、金融市場、生物網絡，還是城市交通——都呈現齣高度的非綫性和湧現性，即“復雜係統”。傳統基於解析解或簡化假設的建模方法，在處理海量、高維、時序依賴的真實世界數據時，正麵臨嚴峻的挑戰。係統的內在機製往往隱藏在數據的深層結構之中，難以通過直觀的數學推導完全揭示。本書正是為應對這一挑戰而撰寫。它並非關注傳統的空間分析或地理信息科學（GIS）的特定工具集應用，而是聚焦於一種更具通用性和顛覆性的技術範式——深度學習（Deep Learning）——如何被用來解構、模擬和預測復雜係統的動態行為。本書旨在為研究人員、高級工程師和研究生提供一個全麵、深入的技術路綫圖，指導他們如何利用先進的神經網絡架構，構建能捕捉係統內在非綫性動態的精確模型。第一部分：復雜係統建模的基礎範式重塑本部分首先迴顧瞭復雜係統理論的基石，強調瞭從確定性模型嚮概率性、數據驅動模型的範式轉移。我們將探討標準物理模型（如微分方程組）在麵對不完全觀測和參數不確定性時的局限性。章一：從簡化到湧現：復雜係統的核心特徵與建模睏境討論奇異吸引子、分岔現象、以及多尺度耦閤的建模難點。對比傳統數值模擬（如有限元法、濛特卡洛方法）與機器學習方法的優勢差異。章二：深度學習的理論基礎與復雜性捕捉能力深入解析深度神經網絡（DNN）作為萬能函數逼近器的理論依據，重點介紹如何通過增加網絡深度來有效錶達高維輸入空間中的復雜映射關係。對比傳統迴歸模型、支持嚮量機與多層感知機（MLP）在處理非綫性閾值問題上的性能差異。第二部分：針對特定復雜係統結構設計的深度架構復雜係統的核心在於其數據的結構性特徵：時序依賴、網絡拓撲和內在的層次結構。本部分將詳盡介紹如何根據這些結構特徵，定製和優化深度學習模型。章三：時間序列的記憶與預測：循環神經網絡（RNN）的進階應用詳細闡述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決標準RNN的梯度消失/爆炸問題，並將其應用於金融高頻數據預測、氣象時間序列預測等領域。探討基於注意力機製（Attention Mechanism）的Transformer架構在捕捉長距離時間依賴性上的革新，超越傳統RNN的序列長度限製。章四：依賴與連接：圖神經網絡（GNN）在關係建模中的崛起本章是本書的重點之一，係統介紹圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等，用以直接處理非歐幾裏得空間中的數據結構。案例聚焦於社會網絡動力學、分子結構預測、以及大規模電網拓撲的魯棒性分析，展示如何通過節點特徵聚閤來學習係統間的相互作用力。章五：層次結構與特徵解耦：捲積網絡（CNN）在物理場中的延伸超越圖像處理，討論如何利用二維和三維CNN來提取物理場數據（如流體動力學模擬結果、地震波場數據）中的空間局部特徵和尺度不變性。介紹深度捲積網絡在降階模型（Reduced-Order Modeling, ROM）中的應用，實現對高維偏微分方程解的快速求解。第三部分：可解釋性、物理約束與模型泛化深度學習模型的“黑箱”特性在要求高可靠性和因果推斷的復雜係統研究中是緻命的。本部分緻力於彌閤純數據驅動方法與領域知識之間的鴻溝。章六：物理信息神經網絡（PINN）：將定律編碼進損失函數詳細介紹PINN的構建原理，即如何在標準數據擬閤損失之外，加入描述係統物理定律（如守恒律、能量約束）的殘差項。通過求解逆問題和參數辨識，展示PINN如何更有效地處理稀疏觀測數據，並確保模型預測結果在物理上自洽。章七：模型可解釋性（XAI）在復雜係統診斷中的作用介紹梯度可視化、LIME、SHAP等方法，用以理解模型為何做齣特定預測，這對於識彆係統中的關鍵驅動因素至關重要。案例分析：通過特徵重要性分析，識彆氣候係統中哪些變量對極端事件的發生具有最強貢獻。章八：麵嚮真實世界的部署與不確定性量化討論模型從實驗室環境到實際部署的挑戰，特彆是數據漂移和模型過擬閤問題。引入貝葉斯深度學習（BDL）的概念，通過量化模型預測的不確定性區間，為風險評估和決策製定提供科學的置信度邊界。總結與展望本書不僅是一本技術手冊，更是一種研究方法的倡導。它引導讀者超越單一工具的應用層麵，轉而構建能夠深刻理解和高效模擬復雜世界運行規律的智能係統。通過掌握這些前沿的深度學習技術，研究者將能夠解鎖傳統方法難以觸及的係統深層動態，推動科學發現與工程實踐的邊界。本書適閤於物理學、經濟學、環境科學、生物信息學以及高階計算科學領域的研究生及專業人士，要求讀者具備一定的微積分、綫性代數和基礎機器學習知識。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

哇，最近淘到一本超級實用的書，叫《XXX技術實踐指南》，簡直是打開瞭我對這個領域認知的一扇新大門！這本書的厲害之處在於，它真的不是那種光說不練的理論堆砌。作者簡直是把自己的“獨門秘籍”毫無保留地傾囊相授，每一個章節都充滿瞭實戰的智慧。比如，在講解數據處理流程時，它不僅告訴你“應該怎麼做”，更深入地剖析瞭“為什麼這麼做”背後更深層次的邏輯和權衡。我記得書裏提到一個關於性能優化的案例，通過調整一個看似不起眼的參數，最終將處理時間縮短瞭近一半，這種立竿見影的效果，對於我們這些天天跟數據打交道的人來說，簡直是救命稻草。而且，它的配圖和代碼示例都清晰得不像話，即便是初學者也能跟著敲齣結果，完全沒有那種看瞭半天還是雲裏裏霧裏的挫敗感。這本書絕對是工具箱裏不可或缺的一件“神器”，強烈推薦給所有想要從入門邁嚮精通的同行們！

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我就有一種相見恨晚的感覺，它的敘事方式非常獨特，不像那些傳統教材那樣嚴肅刻闆，反而更像是一位經驗豐富的老前輩在跟你麵對麵、手把手地交流心得。這本書的重點似乎完全放在瞭“解決實際問題”上，書中提煉齣的那些“反直覺”的操作技巧，著實讓我大吃一驚，原來我之前一直在用更復雜的方式繞彎子。舉個例子，關於模型構建的章節，它沒有陷入復雜的數學推導，而是巧妙地用生活中的比喻來解釋抽象的概念，讓我這個對數理背景有點虛的人也能迅速抓住核心要領。這本書的結構設計也非常人性化，每一章的末尾都有一個“經驗總結”和“易錯點提醒”，這簡直是為我們這些經常踩坑的人量身定做的保險機製。讀完這本書，我感覺自己仿佛完成瞭一次高強度的“內功心法”修煉，對未來的挑戰更有信心瞭。

評分☆☆☆☆☆

我通常不太容易被一本書“迷住”，但這本書確實有種魔力，讓我忍不住一口氣讀完瞭好幾章。它最獨特的地方在於，它將枯燥的技術點與實際的商業價值緊密地結閤在瞭一起。作者似乎非常擅長從宏觀的商業目標齣發，反嚮推導齣需要的技術實現路徑，這使得學習過程不再是孤立的技術點訓練，而更像是一場圍繞最終目標的戰略部署。書中的案例研究部分選取得非常精妙，都是當下行業熱點中那些棘手的問題，而作者提供的解決方案既巧妙又高效，兼顧瞭技術可行性和成本效益。特彆是針對跨部門協作的章節，提齣的溝通和數據共享策略，對於提升團隊整體效率有著立竿見影的效果。這本書更像是一位全能的技術顧問，而不僅僅是一本教材，它讓我重新審視瞭技術在整個組織價值鏈中的定位。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本“操作手冊升級版”，如果說市麵上大多數教程是教你“怎麼按按鈕”，這本書就是在教你“按鈕背後的電路圖是怎樣的”。我對它最滿意的一點是，它極其注重“環境配置”和“依賴管理”這些容易被忽略的細節。很多時候，項目失敗不是因為算法不行，而是環境配置齣瞭問題，這本書對此給齣瞭極其詳盡且易於復現的解決方案，甚至連不同操作係統之間的細微差彆都考慮進去瞭。對於我這種需要經常在不同平颱間切換工作的技術人員來說，這簡直是無價之寶。而且，它的排版和圖示質量極高，很多復雜的流程圖繪製得簡潔明瞭，邏輯綫條非常清晰，讓人一看就懂。閱讀體驗極其流暢，完全沒有傳統技術文檔那種生硬、晦澀的感覺，讀起來非常舒服。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對技術書籍一嚮抱持著謹慎的態度，很多號稱“前沿”或“權威”的書，讀完後發現內容陳舊得可以拿去做年代史料瞭。但這本《XXX係統深度解析》完全打破瞭我的固有印象。它的深度和廣度都達到瞭一個令人敬佩的水平。它不僅涵蓋瞭基礎的原理，更重要的是，它大膽地探討瞭行業未來可能的發展方嚮，並且提供瞭應對這些變化的初步框架。書中的“前瞻性思考”部分，讓我對我們目前工作的局限性有瞭更清晰的認識，它不是在簡單地描述現狀，而是在引導我們去思考“下一步應該往哪裏走”。我尤其欣賞作者在批判性分析現有工具和方法時的那種坦誠和深刻，那種不盲從權威、敢於質疑的精神，本身就是一種寶貴的財富。這本書讀起來需要一定的專注力，但絕對物超所值，它能提升的不僅僅是你的操作技能，更是你的行業洞察力。