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出版者:机械工业

作者:CarlHamacher

出品人:

页数:805

译者:

出版时间:2002-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787111103462

丛书系列:经典原版书库

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深度学习在图像识别中的前沿应用 本书聚焦于当前人工智能领域最热门的分支——深度学习，特别是其在复杂图像识别任务中的最新进展与实践应用。 这不是一本关于计算机硬件结构或底层逻辑的书籍，而是深入探讨算法、模型、数据处理和实际部署的专业著作。 本书旨在为具备一定机器学习基础的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的视角，理解如何利用先进的卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）的变体，乃至最新的Transformer架构，来解决诸如高精度目标检测、语义分割、实例分割、甚至跨模态图像理解等前沿挑战。 第一部分：深度学习基础与图像处理的融合 本部分将首先回顾深度学习的核心概念，但重点将迅速转向它们如何与图像数据的特性相结合。我们将跳过对基础微积分和线性代数过于冗余的介绍，直接深入到反向传播在处理高维图像数据时的优化策略。 卷积操作的深度解析： 探讨不同感受野大小、空洞卷积（Dilated Convolutions）以及分组卷积（Grouped Convolutions）如何影响特征提取的效率和有效性。我们将详细分析为什么特定网络结构（如ResNet中的Bottleneck结构）会选择特定的卷积堆叠方式。 激活函数与归一化技术： 对ReLU、Leaky ReLU、Swish等激活函数的非线性特性进行对比分析，并重点讨论批归一化（BatchNorm）、层归一化（LayerNorm）和实例归一化（InstanceNorm）在训练深度网络过程中的角色差异及其对模型泛化能力的影响。 损失函数的设计艺术： 超越标准的交叉熵损失，本书将探讨如何为特定视觉任务设计更具区分性的损失函数，包括焦点损失（Focal Loss）用于解决类别不平衡问题，以及用于分割任务的Dice系数损失和Tversky损失。 第二部分：前沿模型架构的构建与分析 本部分是本书的核心，详细剖析了近年来在ImageNet等权威基准测试中取得突破性进展的经典和新型网络架构。 经典骨干网络的演进： 从VGG的深度优先到GoogLeNet的Inception模块的宽度探索，再到ResNet残差连接的提出如何解决了深度网络的退化问题。我们将通过源码级的分析，展示这些模块的内部工作机制和参数效率对比。 高效网络的设计哲学： 针对移动端和边缘计算的需求，本书将深入探讨MobileNet系列（使用深度可分离卷积）和ShuffleNet（使用通道混洗）的设计理念，重点分析如何通过结构工程来最小化计算成本（FLOPs）和模型体积，同时维持高准确率。 注意力机制的融入： 详细介绍通道注意力（如Squeeze-and-Excitation Networks, SENet）和空间注意力机制如何引导网络关注图像中最具信息量的区域。随后，我们将探讨Vision Transformer (ViT) 及其变体如何彻底改变了CNN的主导地位，并分析自注意力机制在捕捉全局依赖性上的优势与挑战。 第三部分：特定图像识别任务的端到端解决方案 本部分将应用第二部分介绍的先进模型，解决现实世界中复杂的计算机视觉问题。 高精度目标检测系统： 深入解析两阶段检测器（如Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制，以及单阶段检测器（如YOLO系列和SSD）在速度与精度上的权衡。重点探讨Anchor-Free检测方法（如CenterNet和FCOS）的创新点。 像素级理解：语义与实例分割： 探讨用于语义分割的FCN及其后续的U-Net结构在生物医学图像分析中的成功。对于实例分割，我们将对比Mask R-CNN的并行分支设计，以及更轻量级的分割方案。 生成模型与图像增强： 介绍生成对抗网络（GANs）在图像超分辨率、图像修复（Inpainting）和合成数据生成方面的应用。我们将分析WGAN、StyleGAN等最新架构的稳定性和生成质量控制方法。 第四部分：数据策略、训练优化与模型部署 成功的深度学习应用不仅依赖于模型结构，更依赖于数据处理和训练稳定性。 数据增强的科学性： 介绍比传统裁剪、翻转更高级的数据增强技术，如Mixup、CutMix，以及它们对模型泛化性的数学解释。 优化器的选择与超参数调优： 比较SGD、Adam、AdaGrad等优化器的收敛特性。详细阐述学习率调度策略（如Cosine Annealing）在避免陷入局部最优中的关键作用。 模型部署与量化： 探讨如何将训练好的大型模型压缩以适应实际应用环境。内容涵盖模型剪枝（Pruning）、权重共享和后训练量化（Post-Training Quantization），以实现低延迟推理。 本书的特色在于其高度的实践导向性，每一个关键概念都配有详尽的伪代码和实际项目中的调优经验总结。 它不是关于计算机内部硬件如何运作的教科书，而是关于如何利用复杂的数学模型和海量数据，让“机器”真正“看懂”世界的一本技术手册。读者将通过本书建立起一套完整的、面向前沿研究和工业落地的深度学习图像处理知识体系。

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读完《计算机组成》这本书，我最大的感受就是，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入人心的思维体操。作者在讲解过程中，并没有简单地堆砌理论，而是巧妙地将抽象的概念与现实世界的例子相结合，让我得以在脑海中构建出一幅幅清晰的图景。例如，在解释存储器层次结构时，作者用图书馆的不同区域来类比：高速缓存就像书桌上的参考书，随取随到；主存就像图书馆的书架，需要走几步；而硬盘就像仓库，需要花些时间去取。这样的类比不仅直观易懂，更能帮助我深刻理解不同存储器在速度和容量上的权衡。更令我惊叹的是，作者在讲解数据表示和运算时，所展现出的逻辑严谨性和条理性。从二进制的加减乘除，到浮点数的表示，每一步都解释得非常透彻，让我感觉自己仿佛置身于一个精密运转的机器之中，亲手操作着每一个开关，理解着每一次信号的传递。这本书让我学会了如何从更宏观的视角去审视计算机系统，也培养了我严谨的逻辑思维能力，这对我日后的学习和工作都有着深远的影响。

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这本书绝对让我眼前一亮！我一直对计算机的内部运作方式感到好奇，但又怕那些枯燥的技术术语望而却步。然而，翻开《计算机组成》的第一页，我就被作者生动有趣的叙述吸引住了。他没有直接抛出一大堆复杂的概念，而是像讲故事一样，从最基础的比特和字节开始，层层递进地解释了它们是如何组合成更复杂的逻辑单元，比如逻辑门，然后再到算术逻辑单元 (ALU) 和控制单元。我印象最深的是关于CPU的讲解，作者通过形象的比喻，比如把CPU比作一个辛勤工作的厨师，而指令就像是菜谱，它需要准确无误地按照菜谱一步步操作才能做出美味的菜肴。这种讲解方式让我觉得学习计算机组成原理不再是一件艰巨的任务，反而充满了探索的乐趣。我甚至能想象到自己坐在电脑前，大脑飞速运转，理解着每一个指令如何在CPU中被执行。这本书的优点在于，它抓住了读者的好奇心，并用一种非常人性化的方式来传递知识，让我感觉自己是真的在“玩”转计算机的内部世界，而不是被动地接受信息。

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《计算机组成》这本书，就像一部深入浅出的“计算机的解剖学”教程，让我对这个我们日常接触最多的工具有了前所未有的认识。作者的笔触非常细腻，从最微观的晶体管开关，到宏观的计算机系统架构，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我特别喜欢书中关于存储器组织和内存管理的章节，作者用非常生动的方式解释了内存的读写过程，以及内存地址是如何被分配和管理的。让我不再觉得内存是虚无缥缈的存在，而是能够想象到它是一个个单元格，存储着信息。更让我受益匪浅的是，作者在讲解过程中，始终强调“为什么”和“如何”，让我不仅了解了计算机的结构，更能理解其设计的初衷和背后的逻辑。这本书就像为我打开了一扇窗，让我看到了计算机的“内心世界”，让我明白了这个看似复杂的机器，其实是由一系列精巧的设计和严谨的逻辑构成的。我强烈推荐这本书给所有对计算机技术感到好奇的人，它绝对能让你对计算机产生全新的认识。

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我一直认为，要真正理解一门技术，就必须深入其“骨髓”，而《计算机组成》这本书就为我打开了通往计算机“骨髓”的大门。作者的讲解方式非常接地气，就像一位经验丰富的老教师，娓娓道来，循序渐进。他没有回避那些技术上的细节，但又能用一种非常易于理解的方式来呈现。比如，在讲解总线的时候，作者将它比作城市里的交通网络，各种信息就像车辆一样在上面穿梭，而总线的设计决定了交通的效率。这种形象的比喻让我在脑海中立刻勾勒出了整个计算机内部数据传输的宏大场景。而且，书中对各种硬件组件的介绍，比如CPU、内存、输入输出设备，都讲解得非常到位，让我不再觉得它们是高高在上的黑盒子，而是能够理解它们各自扮演的角色以及它们之间是如何协同工作的。读完这本书，我感觉自己对计算机的整体架构有了前所未有的清晰认知，仿佛将一个庞大而复杂的机器分解成了无数个相互关联的零件，并且理解了它们是如何组装在一起，协同工作的。

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这本书带给我的，不仅仅是知识的获取，更是一种思维的革新。我一直以为计算机是很神秘的东西，但《计算机组成》这本书让我觉得，原来它的运作原理是如此的井然有序，甚至可以说是有逻辑的美感。作者在解释指令集架构（ISA）的时候，没有直接给出指令的列表，而是先从计算的本质出发，一步步引导我们理解为什么需要指令，以及指令需要包含哪些要素。这种“溯源”式的讲解方式，让我对计算机的指令集有了更深层次的理解，不再是死记硬背，而是真正理解了其存在的意义和设计哲学。此外，书中关于流水线技术和并行处理的讲解，也让我大开眼界。作者通过生动的比喻，比如工厂的流水线作业，让我清晰地看到了如何通过优化处理流程来提升计算机的运行效率。这本书不仅让我学会了“是什么”，更让我明白了“为什么”，这种深入骨髓的理解，让我对计算机的敬畏感转化为了一种更强的掌控感。

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