微机入门及使用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉测绘科技大学出版社

作者:

出品人:

页数:209

译者:

出版时间:1995-11

价格:6.50

装帧:平装

isbn号码:9787810304016

丛书系列:

图书标签:

• 微机原理
• 微机基础
• 计算机入门
• PC机
• 硬件
• 软件
• 组装机
• 电脑基础
• 入门教程
• 实操指南

好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，旨在避免提及“微机入门及使用基础”的内容。 --- 图书名称：深度学习的理论与实践：从基础概念到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，探索现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习。我们不再关注基础的计算机操作或硬件认知，而是聚焦于如何利用复杂的神经网络模型来解决现实世界中的复杂问题。本书的结构设计严谨，兼顾理论的深度和实践的可操作性，力求让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：深度学习的数学与统计学基石 本部分为理解后续复杂模型的必要前提，我们将详细回顾支撑深度学习的数学原理，但这并非枯燥的数学堆砌，而是紧密围绕机器学习的需求展开。 线性代数在数据表示中的应用： 重点解析向量、矩阵和张量在处理高维数据时的角色，包括特征向量、特征值分解在降维技术（如PCA）中的应用，以及如何通过矩阵运算高效地表达神经网络的层级结构。 概率论与统计推断： 深入探讨贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）。我们将阐述损失函数本质上是一种概率分布的度量，并介绍信息论中的交叉熵概念如何作为衡量模型预测精度的核心指标。 微积分与优化理论： 详述偏导数、梯度（Gradient）的几何意义，以及链式法则（Chain Rule）在反向传播算法中的关键作用。我们不会停留在求导本身，而是探讨如何利用这些工具构建高效的优化器。 第二部分：核心神经网络架构与工作原理 本部分是全书的核心，系统地剖析了现代深度学习模型的构造与工作机制。 前馈神经网络（FNN）的精细解构： 从单神经元模型（感知机）的局限性开始，逐步构建多层感知机（MLP）。重点解析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax）的选择对模型收敛速度和表达能力的影响，并详细讲解前向传播和后向传播（Backpropagation）的完整流程和计算过程。 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： 深入探讨卷积层（Convolutional Layer）中的滤波器（Kernel）如何实现参数共享和稀疏连接，从而高效地提取图像的空间特征。我们会对比不同池化策略（Max Pooling, Average Pooling）的优劣，并详细分析经典的VGG、ResNet和Inception等架构的创新点，特别是残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络的退化问题。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据的挑战，本书详细介绍了RNN的基本结构，并重点分析了传统RNN在长期依赖性问题上的局限性。随后，将篇幅着重于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门和输出门——如何实现对信息流的精确控制，从而有效捕获上下文信息。 Transformer架构的崛起： 这是一个至关重要的章节。我们将彻底解析自注意力机制（Self-Attention），阐述其如何替代RNN在序列处理中的地位。详细介绍多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及Encoder-Decoder堆叠的完整结构，为理解GPT、BERT等大型模型奠定坚实基础。 第三部分：模型训练、优化与正则化策略 训练一个健壮的深度学习模型需要精妙的技巧，本部分专注于提升模型的性能和泛化能力。 优化算法的演进： 不仅介绍基础的随机梯度下降（SGD），更会深入对比 Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam 等自适应学习率优化器的内在工作机制和适用场景。我们将讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性。 正则化技术： 探讨过拟合（Overfitting）的成因，并系统介绍 L1/L2 正则化、Dropout（失活）技术在不同层级上的应用及其随机性原理。此外，还将介绍批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，加速收敛。 超参数调优与实验设计： 提供系统化的方法论来选择合适的批次大小（Batch Size）、学习率、网络层数和神经元数量。介绍网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化方法。 第四部分：前沿应用与特定领域模型 本部分将理论知识应用于具体的、高价值的实际场景。 自然语言处理（NLP）的深度探索： 结合Transformer架构，分析词嵌入（Word Embedding，如Word2Vec、GloVe）的原理。讲解如何利用预训练模型（如BERT）进行微调（Fine-tuning）以完成文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务。 生成模型（Generative Models）： 详细介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。重点解析GAN中判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的“博弈”过程，以及如何解决训练中的模式崩溃（Mode Collapse）问题，应用于图像生成和数据增强。 强化学习基础（RL）： 简要介绍强化学习的基本框架（Agent, Environment, Reward, Policy），并侧重于深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如REINFORCE）如何将深度学习引入到决策制定过程中，例如在游戏AI中的应用。 总结 本书力求成为一本面向工程师、研究人员和高阶学习者的参考手册。它假设读者具备一定的编程基础，并期望读者能够利用Python生态系统（如TensorFlow或PyTorch）将所学理论转化为高性能的实际系统。阅读完本书，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的前沿深度学习模型，并在人工智能领域进行深入的探索和创新。本书的重点在于构建对模型内部运作机制的深刻直觉，而非仅仅停留在调用API的层面。

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我购买这本书的初衷，是希望它能像一位耐心的导师，一步步引导我从零开始掌握微机的使用技巧，特别是那些在实际工作和学习中会频繁用到的调试和优化方法。遗憾的是，这本书更像是提供了一份毫无营养的“营养成分表”。它罗列了大量的名词，比如“寄存器”、“总线”等，但从未给出一个清晰的、能够串联起这些概念的实际操作案例。比如，当提到CPU的工作周期时，我期待看到的是一个简单的指令是如何被取指、译码、执行并写回结果的动画式描述，最好能结合一个简单的汇编例子来佐证。然而，这本书只是用晦涩的文字堆砌了一些定义，读起来枯燥乏味，根本无法在脑海中构建起一个动态的工作模型。对于“使用基础”这个主题，这本书严重偏离了“实践”二字。没有足够的实验环节指导，没有对常见错误排查的深入分析，更别提任何关于性能瓶颈分析的基础知识。读完它，我还是那个对计算机内部运作一无所知的门外汉，只是多记住了一些官方的术语定义而已。

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这本书的叙事风格极其跳跃和碎片化，让人在阅读过程中始终处于一种“迷失”的状态。它似乎想涵盖所有与微机相关的知识点，结果却是蜻蜓点水，没有一个部分能真正深入下去。例如，在讨论文件系统的结构时，它简单地提到了FAT和NTFS，却完全没有解释索引节点（inode）是如何工作的，也未提及日志功能对数据完整性的重要性。紧接着，下一章可能就跳到了打印机驱动程序的安装步骤，这种跨度之大，使得读者很难在知识点之间建立起必要的逻辑联系。我尝试将它作为一本参考书来查阅特定问题，但往往找到的解释也是模棱两可、缺乏权威性的。更令人抓狂的是，书中很多概念的解释前后矛盾，或者使用了过时的术语却不进行明确的注释，这对于我们这些需要建立准确知识框架的新手来说，简直是灾难。我需要的是一本结构严谨、逻辑清晰的指南，而不是一本知识点的随机碰撞集。

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这本书，坦白说，我本来是抱着很大期望的，毕竟书名听起来像是能给我打开“微机”世界大门的钥匙。然而，实际阅读下来，我感觉自己像是被领进了一个装修豪华但空无一物的大厅。我想学习的是如何搭建起对微机系统的基本认知，比如从最底层的硬件架构聊起，到操作系统是如何协同工作的，再到实际应用中，那些看似神奇的功能背后隐藏的逻辑脉络。这本书的内容，更多地像是一本过时的操作手册，只告诉你“点这里会发生什么”，却从未深入解释“为什么会发生”。我尤其失望的是在涉及汇编语言基础和内存管理的部分，几乎是蜻蜓点水，完全没有提供任何有助于读者建立起“系统思维”的深度分析。例如，讲到中断处理时，只是简单地罗列了几种中断类型，对中断向量表的工作原理和上下文切换的过程含糊其辞。对于想要深入理解计算机底层工作机制的初学者来说，这种肤浅的描述简直是浪费时间。我希望看到的是更贴近现代体系结构的讲解，而不是停留在上个世纪的教学方法上，这本书显然没有满足我的期待，它更像是一个对“微机”这个概念的皮毛展示，而不是一次真正的入门之旅。

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如果要用一个词来形容我的阅读体验，那就是“空洞”。我期待的是一本能激发我对计算机科学兴趣的书，一本能让我感受到技术魅力的作品。然而，这本书充满了陈旧的理论和毫无生命力的描述，完全没有体现出“微机”作为一台强大计算工具应有的活力和复杂美感。书中对于软件授权和知识产权保护的基本概念一带而过，对于操作系统安全性的基础防护措施也未做任何介绍，这些都是现代微机“使用”中不可或缺的一部分。我对这本书最深的感受是，它似乎是为了一份课程大纲而硬凑出来的内容，而不是真正为了一位渴望学习的读者而精心编纂的。它没有展现出任何对读者的同理心，没有预料到初学者会在哪里感到困惑，也没有提供任何桥梁将理论知识与现实应用连接起来。说实话，读完后我感觉自己不仅没有入门，反而对学习计算机知识产生了更大的抵触情绪，因为它给我的第一印象是如此的枯燥和无用。

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这本书的排版和用词，给我一种非常强烈的“复古感”，仿佛是直接从上世纪末的教材扫描过来的，内容陈旧得让人心惊。我尝试用它来了解现代微机系统中的一些关键概念，比如虚拟化技术、多核处理器的缓存一致性问题，或者哪怕是最基本的固态硬盘的工作原理，结果完全是徒劳。作者似乎完全忽略了近二十年来计算机技术翻天覆地的变化。书中对于软件和硬件接口的描述，使用的依然是那种很早期的、基于DOS环境的视角，这对于一个想要站在当代视角理解“微机使用基础”的读者来说，是极大的误导。读完后，我对于如何配置一个现代操作系统的启动项或者理解UEFI与BIOS的区别，依然一头雾水。它没有提供任何关于网络协议栈在微机层面是如何实现的教程，也没有探讨任何与云计算、边缘计算相关的基础知识。简而言之，这本书能教你的，大概只够你把一台老式个人电脑的键盘和鼠标插对孔，除此之外，它在知识的广度和深度上都显得极其匮乏，让人感到一种智力上的“被侮辱感”。

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