Dreamweaver MX2004基础与实例精讲<非常网络6+1>(附光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:周洪政

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:29.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115124838

丛书系列:

图书标签:

• Dreamweaver MX2004
• 网页设计
• Web开发
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• 实例
• 非常网络
• 光盘

好的，这是一份针对您提供的书名《Dreamweaver MX2004基础与实例精讲<非常网络6+1>(附光盘)》以外，描述一本详细图书的简介。我将聚焦于一个与此完全不同的主题，并力求内容详实、专业，避免任何通用或模板化的语言。 --- 图书简介：《深度学习系统架构：基于PyTorch的现代卷积网络设计与优化》 出版社： 科技前沿出版社 作者： 张文涛，李静宜 出版日期： 2024年5月 页数： 680页（含彩色插图与代码示例） 定价： 168.00 元 核心定位：从理论基石到工程落地 本书并非专注于网页设计或早期的Web开发工具，而是深入探讨当前人工智能领域的核心技术——深度学习，特别是针对计算机视觉任务中至关重要的卷积神经网络（CNN）的系统级架构设计、高性能实现与工程优化。它旨在成为中高级机器学习工程师、算法研究人员以及希望构建可部署AI解决方案的开发者的必备参考手册。 本书的结构逻辑清晰，从数学基础的快速回顾开始，逐步过渡到复杂的网络结构剖析，最终聚焦于模型部署与性能调优的实战环节。我们摒弃了对基础Python或Numpy语法的冗余介绍，直接切入PyTorch框架的高级特性与设计范式。 第一部分：深度学习的数学与框架基石（第1章至第4章） 本部分为后续高级内容打下坚实的理论基础。我们不会停留在微积分的表面，而是深入剖析反向传播算法（Backpropagation）在动态计算图中的高效实现机制，重点阐述PyTorch的自动微分引擎（Autograd）是如何通过图的构建和销毁来实现内存效率和梯度的准确性。 重点内容包括： 优化器进阶： 不仅覆盖Adam、SGD，更详细分析了自适应学习率策略（如AdaBelief, RAdam）的收敛性证明与实际应用中的陷阱。 正则化的高级手段： 探讨了批标准化（Batch Normalization）、层标准化（Layer Normalization）及实例标准化的适用场景差异，并引入了权重衰减的复杂形式（如L2与权重共享的权衡）。 数据预处理管道的性能瓶颈： 针对大规模图像数据集，我们详细讲解了使用`torch.utils.data.DataLoader`的高级配置，包括多进程加载（`num_workers`的最佳设置）、锁的竞争分析以及使用NVIDIA DALI库进行GPU加速的数据加载策略。 第二部分：现代卷积网络架构的精细解构（第5章至第10章） 这是本书的核心部分，我们对过去十年间最具影响力的CNN架构进行模块化的拆解与重构。目的在于让读者不仅能“使用”这些网络，更能理解其“为什么”有效，并能根据特定任务需求进行定制化修改。 对经典与前沿架构的深入分析： 1. ResNet的残差连接机制： 深入剖析瓶颈层（Bottleneck Block）的设计哲学，以及如何通过引入挤压与激励（Squeeze-and-Excitation, SE）模块进行通道注意力增强，形成SE-ResNet。 2. 高效网络设计： 详尽分析了MobileNet系列（V2/V3）中的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的计算复杂度折算，并对比了Inverted Residual结构对内存带宽的优化效果。 3. Transformer在视觉领域的融合： 重点讲解了Vision Transformer (ViT) 的Patch Embedding机制，以及如何将卷积层嵌入到Transformer的早期阶段，以结合局部特征提取的优势，形成混合模型。 4. 多尺度特征融合： 详细阐述了特征金字塔网络（FPN） 的自顶向下路径如何有效结合高层语义信息和底层细节信息，并针对目标检测任务提供参数配置指南。 第三部分：模型调优、性能度量与部署优化（第11章至第15章） 理论架构的实现最终要服务于实际应用。本部分将重点放在如何将训练好的模型转化为高效、可靠的生产系统。 性能工程与部署实践： 超参数搜索策略： 不仅仅是Grid Search，我们深入探讨了贝叶斯优化在复杂模型调参中的应用，并提供了使用Optuna框架进行大规模实验管理的实例。 模型量化（Quantization）详解： 针对边缘设备部署，详细介绍了Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization Aware Training (QAT) 的技术细节。我们提供了使用PyTorch内置API进行INT8转换的完整流程，并分析了精度损失与推理速度提升的平衡点。 分布式训练策略： 针对多GPU和多节点环境，全面对比了数据并行（DataParallel vs DistributedDataParallel, DDP） 的性能差异，并提供了DDP的同步屏障（Barrier）配置的最佳实践，确保大规模训练的稳定性和速度。 模型导出与推理加速： 讲解了如何使用TorchScript进行模型序列化，并深入介绍如何将模型部署到ONNX Runtime或NVIDIA TensorRT环境中，通过图优化和内核融合实现数倍的推理加速。 附录与光盘内容说明 本书随附的电子资源包（光盘内容） 提供了： 1. 所有代码实现： 包含所有章节示例、自定义层（Layer）的完整PyTorch源代码，确保可直接在现代GPU环境中运行。 2. 实战数据集： 预处理好的小型测试数据集，用于快速验证代码逻辑。 3. 性能对比报告： 针对不同优化器、不同量化级别的真实硬件测试（NVIDIA RTX 4090与Jetson Orin）的详细性能基准测试报告。 适合读者： 具备Python基础，熟悉TensorFlow 1.x或早期深度学习框架，希望全面掌握PyTorch生态系统的高级应用，并致力于解决实际复杂视觉问题的工程师和研究人员。本书的深度和广度保证了其作为一本长期参考工具书的价值。

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