具体描述
《数据库应用与程序设计教程》详细介绍了数据库管理操作技术及应用程序设计的基本方法。全书共14章，第1、2章介绍数据处理和数据库系统的基本概念，并对微软公司的数据库产品Visual FoxPro进行了概述，使读者对数据库有一个大致的了解。第3～7章首先介绍数据类型、表达式、函数等基础知识，然后介绍数据库设计器、表、索引、SQL语言、视图和查询等概念和相应的操作方式，掌握这部分知识之后读者可以使用数据库系统进行常用的数据管理和操作。第8～14章介绍Visual FoxPro结构化编程、项目的建立和管理、面向对象编程基础、表单设计及其控件的使用、菜单系统以及如何创建输出报表等内容，通过这部分的学习，读者可以灵活运用Visual FoxPro可视化编程的特性，掌握创建普通数据管理系统的快捷方法和数据管理应用程序的设计方法。
《数据库应用与程序设计教程》适合作为高等院校非计算机专业的数据库课程教材，也可以作为计算机爱好者的自学参考书。
好的，这是一份不包含“数据库应用与程序设计教程”内容的图书简介，内容力求详实，力求自然流畅： --- 《人工智能原理与实践：深度学习前沿解析》 —— 探索机器智能的奥秘与未来 图书概述 本书深入浅出地构建了一个关于现代人工智能（AI）核心理论、关键技术以及前沿应用的知识体系。它并非专注于特定的编程语言或数据库管理技术，而是聚焦于智能系统如何从数据中学习、推理、决策和生成内容。全书围绕“理解智能本质、掌握核心算法、洞察行业应用”三大主线展开，旨在为读者提供一个全面而深入的AI学习路径，帮助他们在快速迭代的智能时代中建立坚实的理论基础和实践能力。 核心内容结构与深度解析 第一部分：人工智能的基石与哲学思辨 本部分首先探讨了人工智能的历史演进、基本概念及其哲学基础。我们追溯了从图灵测试到连接主义的理论变革，强调了AI的本质在于构建能够模拟、延伸甚至超越人类智能的计算模型。 理性思维与知识表示： 详细阐述了符号主义的局限性与优势，重点分析了知识图谱的构建、逻辑推理系统（如专家系统）的运作原理。我们探讨了如何将复杂世界的知识结构化、形式化，为后续的深度学习模型提供结构化的上下文。 概率论与统计学习的桥梁： 引入贝叶斯网络、隐马尔可夫模型（HMM）等经典概率模型，强调它们在处理不确定性信息中的关键作用。这一部分着重解释了统计方法如何成为连接传统AI与现代机器学习的纽带。 第二部分：机器学习的核心算法与模型 这是本书的理论核心。我们摒弃了对特定软件工具的过度依赖，转而深入剖析支撑现代AI飞跃的各类学习范式和数学原理。 监督学习的深度剖析： 线性回归、支持向量机（SVM）的几何意义，决策树的熵与信息增益。着重讲解了集成学习（如随机森林、梯度提升机GBM）如何通过组合弱分类器达到高精度预测。 无监督学习与降维技术： 探讨聚类算法（K-Means, DBSCAN）的工作机制，以及主成分分析（PCA）、t-SNE等在数据可视化和特征压缩中的实际应用。理解数据内在结构是实现有效学习的前提。 强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）： 详细阐述了策略迭代、价值迭代、Q-Learning及Actor-Critic方法。本章将强化学习置于序列决策问题的大背景下，分析其在机器人控制、游戏AI等领域的理论优势。 第三部分：深度学习的革命性进展与架构解析 本书用了大量篇幅来解析驱动当前AI浪潮的深度神经网络。我们不仅介绍其结构，更深入挖掘其背后的优化机制。 基础网络与优化器： 全面覆盖多层感知机（MLP），重点剖析激活函数（ReLU, Sigmoid, GELU）的选择对梯度消失/爆炸的影响。深入讲解反向传播算法的链式法则应用，并对比SGD、Adam、RMSProp等优化器的收敛特性和效率差异。 卷积神经网络（CNN）的视觉突破： 不仅限于LeNet或ResNet的结构介绍，而是详细解析卷积核的工作原理、池化层的特征提取作用，以及批标准化（Batch Normalization）在稳定训练中的关键地位。探讨空洞卷积在语义分割中的应用。 循环神经网络（RNN）的时序处理： 深入分析标准RNN在处理长序列时的遗忘问题，详细推导并阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，解释它们如何实现信息的选择性记忆与遗忘。 注意力机制与Transformer架构： 这是本书的前沿焦点。详尽解析自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，如何实现高效的全局依赖捕获。全面剖析Transformer模型中编码器-解码器的结构，以及其在序列到序列任务中的统治地位。 第四部分：生成式AI与前沿应用领域 本部分将理论应用于实际，探讨当前最热门的生成模型和AI伦理。 生成对抗网络（GANs）： 深入剖析生成器与判别器之间的博弈过程，探讨WGAN、CycleGAN等变体如何解决模式崩溃问题，实现高保真图像合成。 扩散模型（Diffusion Models）： 介绍基于概率流的扩散过程，解析其在前向加噪与反向去噪过程中的数学基础，以及其在图像、音频生成中的卓越表现。 大语言模型（LLM）的内在机制： 探讨LLM如何通过海量预训练获得世界知识和语言能力。分析提示工程（Prompt Engineering）的有效性，以及模型对齐（Alignment）在确保模型安全可控方面的重要性。 AI伦理与可解释性（XAI）： 讨论模型偏见、公平性、透明度的挑战。介绍LIME、SHAP等可解释性工具，强调负责任的AI开发流程。 本书的特点与价值 本书的编写风格严谨而不失启发性，理论推导详尽，避免了对具体软件库的过度依赖，确保读者所学的知识能够穿越技术迭代的浪潮。它不仅是技术人员的案头参考书，也是非技术背景的决策者理解AI技术深层逻辑的有力工具。通过本书，读者将构建起对“智能”的系统性认识，能够批判性地评估和设计前沿的智能系统。 ---
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