局域网组建、应用、维护实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:宇航出版社

作者:罗心京 编

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2004-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787801448057

丛书系列:

图书标签:

• 局域网
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• IT技术

《深度学习：理论、模型与实践》 图书简介 引言：驾驭智能时代的基石 在当前的技术浪潮中，人工智能（AI）无疑是最具颠覆性的力量之一。而在AI的核心驱动力中，深度学习（Deep Learning）扮演着至关重要的角色。它不仅是计算机视觉、自然语言处理（NLP）等领域的突破性技术的底层支撑，更是推动自动驾驶、精准医疗、智能推荐系统等前沿应用的关键引擎。 本书《深度学习：理论、模型与实践》旨在为读者构建一个全面、系统且深入的深度学习知识体系。我们不满足于停留在表面的应用介绍，而是致力于揭示算法背后的数学原理、计算机制和工程实现细节。无论您是希望进入AI研究领域的学术新秀，还是力求将前沿技术落地到商业场景的工程师，本书都将是您理解、掌握和应用深度学习技术的权威指南。 第一部分：深度学习的基础数学与统计学支撑 在深入复杂的神经网络结构之前，坚实的数学基础是不可或缺的。本部分将系统回顾支撑深度学习的线性代数、微积分、概率论与数理统计知识点，并着重阐述它们在深度学习中的具体应用场景。 线性代数精要： 向量空间、矩阵分解（如SVD、LU分解）如何用于数据表示和降维（PCA）。重点讲解张量（Tensor）的概念及其在多维数据处理中的重要性。 多元微积分与优化理论： 梯度、雅可比矩阵、Hessian矩阵的计算，为反向传播算法（Backpropagation）的推导奠定基础。我们将详细分析凸优化与非凸优化在模型训练中的挑战与解决方案。 概率统计基础： 深入理解最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP），以及信息论中的熵、交叉熵和KL散度，这些是衡量模型性能和损失函数设计的核心指标。 第二部分：核心神经网络架构的精细剖析 本部分是本书的核心，聚焦于对主流神经网络模型的深度剖析，从结构设计到训练调优，无一不详。 前馈神经网络（FNN）与激活函数： 不仅介绍经典的Sigmoid和Tanh，更深入探讨 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU）如何解决梯度消失问题。同时，我们将详细解析Softmax在多分类问题中的作用及其数值稳定性优化。 卷积神经网络（CNN）： 从经典的LeNet、AlexNet到现代的ResNet、DenseNet、Inception架构。我们将重点讲解卷积操作的数学本质、池化层的设计哲学，以及批归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程。特别辟章讨论空洞卷积和可分离卷积在效率提升上的贡献。 循环神经网络（RNN）及其进阶： 阐述RNN处理序列数据的机制，并详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是遗忘门、输入门和输出门的工作原理，以应对长期依赖问题。 注意力机制与Transformer模型： 这是一个革命性的章节。我们将从软注意力机制（Soft Attention）的引入讲起，直至完全基于自注意力（Self-Attention）的Transformer架构。深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何赋予模型序列顺序信息。 第三部分：优化、正则化与模型训练的工程艺术 优秀的模型架构需要高效且稳定的优化策略才能发挥威力。本部分侧重于训练过程中的关键技术。 高级优化器： 不仅限于基础的随机梯度下降（SGD），更详细介绍动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及当前应用最广泛的Adam、Nadam优化器的工作流程和参数选择建议。 正则化策略： 深度解析L1/L2正则化、Dropout（包括Variational Dropout），以及更高级的早停法（Early Stopping）和标签平滑（Label Smoothing）如何有效控制过拟合，提升模型的泛化能力。 超参数调优与学习率调度： 探讨网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化在超参数选择中的应用。详细介绍学习率衰减策略（如Cosine Annealing）对模型收敛性的影响。 第四部分：前沿应用领域与实践案例 理论的价值最终体现在实践中。本部分将深度结合前沿应用，展示如何将所学理论转化为实际解决方案。 自然语言处理（NLP）： 涵盖词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）、预训练模型（BERT、GPT系列）的原理与微调（Fine-tuning）方法，以及在机器翻译、文本生成和情感分析中的应用。 计算机视觉（CV）： 探讨目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、图像分割（如U-Net）的演进路线。重点分析生成对抗网络（GANs）的原理（Generator与Discriminator的博弈）及其在图像合成、超分辨率中的应用。 强化学习（RL）简介： 简要介绍深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如REINFORCE），作为连接感知与决策的桥梁。 第五部分：工具链与高性能计算 本书的实践部分将以主流深度学习框架为载体，强调代码的可读性与效率。 主流框架实战： 基于PyTorch（侧重动态图的灵活性与研究适用性）进行所有核心算法的实现演示。内容涵盖数据加载器（DataLoader）、自定义层（Custom Layers）的编写，以及利用GPU加速的并行计算策略。 模型部署与推理优化： 讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，如何将大型模型优化以适应边缘计算和低延迟服务环境。 结语：构建未来的智能系统 本书不仅是一本工具书，更是一份深入探索智能本质的路线图。通过对数学原理的严谨推导、对模型架构的细致解构以及对前沿实践的全面覆盖，读者将能够摆脱“调参工程师”的定位，真正理解深度学习的“为什么”和“如何做”，从而有能力设计出更高效、更鲁棒、更具创新性的智能系统。无论您选择学术深耕还是工程落地，本书都将是您通往下一代AI技术领域的坚实阶梯。

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从编辑和排版的角度来看，这本书的体感非常舒适，这在技术书籍中是难得的。很多专业教程为了塞进更多内容，往往会牺牲阅读体验，导致版面拥挤，图文分离严重。然而，《局域网组建、应用、维护实用教程》在布局上显得十分克制和有条理。章节之间的过渡自然流畅，无论是新技术的引入还是旧知识的复习，都安排得恰到好处，不会让人感到突兀或信息过载。插图的使用也极其精准，它们并非简单的装饰，而是真正用来辅助理解复杂配置界面的关键辅助工具。尤其是那些涉及IP子网划分的表格和示意图，清晰到让人一眼就能明白“掩码”在地址划分中的作用，这对于理解网络寻址的底层逻辑帮助太大了。阅读体验的优秀，极大地降低了学习的心理门槛，使得枯燥的技术学习过程变得相对愉快和高效。

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我不得不说，这本书在网络协议和配置这块的处理方式，简直是教科书级别的清晰。我之前尝试过看一些网络工程师的博客或者论坛帖子，那些内容要么过于偏重理论深度而缺乏实操指导，要么就是只罗列命令而不解释原理，让人学了也用不上。但《局域网组建、应用、维护实用教程》的厉害之处在于，它把TCP/IP协议栈这些让人头大的概念，用非常形象的比喻和流程图解释清楚了。比如，讲到IP地址分配时，它没有直接给出DHCP服务器的复杂配置，而是先解释了为什么需要一个“地址管理员”，然后才循序渐进地展示如何设置静态地址和动态地址的优缺点。更让我惊喜的是，它并没有止步于基础的访问共享，而是深入到一些更贴近现代办公环境的应用层面，比如如何设置简单的文件服务器权限管理，或者如何配置网络打印机，这些都是我在实际工作中小规模网络中经常需要处理但又找不到完整步骤的问题。这种“理论支撑实践，实践反哺理论”的叙事结构，让知识点之间的关联性非常强，不容易遗忘。

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这本书的维护和故障排查章节，绝对是它价值所在。很多教程在“搭建成功”后就戛然而止了，但现实是网络问题层出不穷，如何快速定位问题并解决，才是检验学习成果的关键。《局域网组建、应用、维护实用教程》在这部分展现了极高的实用主义色彩。它没有堆砌深奥的诊断工具，而是从最常见的“Ping不通”、“访问速度慢”等现象入手，提供了一套非常系统化的排查路径，即“自下而上”的排查逻辑——先查物理连接，再看IP配置，最后才是应用层服务。我特别欣赏它对常用命令行工具（如ipconfig, tracert, netstat）的详细解读，不仅告诉我们怎么输入这些命令，更重要的是教会我们如何解读输出结果，这才是真正的“授人以渔”。通过书中提供的几个经典案例分析，我甚至开始对网络延迟和丢包现象有了更直观的认识，这比单纯背诵错误代码有用多了。

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这本《局域网组建、应用、维护实用教程》读起来真像是给我这个对网络技术一窍不通的人量身定制的指南。我之前对“局域网”这个词只停留在知道它和我们办公室、家里的网络有关的层面，具体是怎么搭建起来的，设备之间怎么通信的，完全是一头雾水。这本书的优点在于它没有直接把我丢进那些晦涩难懂的技术术语堆里。相反，它从最基础的概念讲起，比如什么是网络拓扑，不同类型的线缆有什么区别，这些在现实生活中随处可见却又常常被忽略的物理基础，都被讲解得非常细致。我特别喜欢它在介绍硬件连接部分时，那种手把手的指导感，仿佛作者就坐在我旁边，一步步教我如何正确地插拔网线，识别不同指示灯的含义。对于初学者来说，建立起对物理层面的扎实理解是后续学习的关键，这本书无疑在这方面做得非常出色，让人感觉技术不再是遥不可及的“黑箱”，而是可以通过学习和实践掌握的实用工具。我拿着书里的图示对照着我家的路由器和交换机看了好久，这种将书本知识与实际操作对接的感觉，极大地增强了我的学习动力。

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这本书的作者显然对“实用”二字有着深刻的理解，它避免了过度炒作前沿技术，而是紧密围绕着当前中小企业和家庭用户最常接触和最需要维护的网络环境来构建内容体系。例如，对于无线网络的覆盖和安全性的讨论，它不仅涉及基础的WEP/WPA加密区别，还详细说明了如何优化路由器的放置位置以最大化信号覆盖，以及如何应对常见的蹭网和干扰问题。这种“接地气”的专业度，让这本书的工具属性非常强。它不是一本旨在培养网络架构师的理论专著，而是一本能够让你在实际工作场景中，拿起就能用、遇到问题就能查的“速查手册”。对我而言，它成功地将我从一个只会“重启路由器”的普通用户，提升到了一个能主动规划、安全部署和基础维护局域网络的技术支持者。这本书的价值在于，它提供的是一套完整的、可复制的网络管理思维框架，而非零散的知识点。

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