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出版者:中国环境科学出版社

作者:施诤

出品人:

页数:555

译者:

出版时间:2004-12

价格:48.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787801638908

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习与计算机视觉实践》 书籍简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动科技进步的核心力量。特别是在人工智能领域，深度学习技术的突破性进展，正在以前所未有的速度重塑着我们理解和感知世界的方式。本书《深度学习与计算机视觉实践》并非一本聚焦于特定编程语言认证的教材，而是一本旨在为读者提供坚实理论基础与丰富实践经验的前沿技术指南。它将带领读者深入探索深度学习领域的核心概念、主流模型架构，并将其应用于极具挑战性与实用价值的计算机视觉任务中。 本书的结构设计遵循“理论先行、实践驱动”的原则，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“如何做”。我们摒弃了对特定商业认证考试内容的简单复述，而是着眼于构建一个全面的、面向未来的知识体系。 第一部分：深度学习基石的构建 在深入复杂的视觉应用之前，建立扎实的数学和理论基础至关重要。本部分将系统性地介绍深度学习的底层逻辑和关键组件。 第一章：神经网络的数学本质 本章从线性代数和微积分的基础知识讲起，这些是理解复杂网络如何运作的语言。我们将详细剖析向量、矩阵运算在数据表示中的作用，以及梯度和链式法则如何驱动模型参数的优化。重点阐述激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对网络非线性的贡献。我们还将介绍损失函数的设计哲学，例如均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），并探讨它们如何量化模型的预测误差。 第二章：优化算法与正则化 训练一个高效的深度学习模型，优化器扮演着核心角色。本章深入探讨了经典优化算法如随机梯度下降（SGD）及其变体——动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和著名的Adam。我们不仅会描述这些算法的数学推导，还会讨论它们在处理稀疏梯度和加速收敛方面的差异。此外，面对模型过拟合的挑战，本章详细介绍了正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout的原理与应用，以及早停（Early Stopping）策略，帮助读者构建泛化能力强的模型。 第三章：现代深度学习框架入门 为了将理论转化为实际应用，掌握主流深度学习框架是必不可少的技能。本章将以当前工业界应用最广泛的框架为载体，演示如何高效地构建、训练和部署神经网络。内容将涵盖数据管道的搭建、计算图的构建、张量（Tensor）操作的高效利用，以及利用GPU加速训练过程的关键步骤。重点在于培养读者“用框架解决问题”的能力，而不是仅仅停留在API的调用层面。 第二部分：计算机视觉的核心技术 计算机视觉是深度学习应用最为成熟且富有活力的领域。本部分将聚焦于如何利用深度模型解决图像和视频的感知问题。 第四章：卷积神经网络（CNN）的架构演进 本章是本书的核心技术章节之一。我们将从最基础的LeNet开始，逐步剖析现代CNN的经典架构。深度解析AlexNet在图像识别竞赛中的里程碑意义，VGG网络的简洁层级结构，以及GoogleNet（Inception）模块对计算效率和模型深度的探索。随后，深入讲解残差网络（ResNet）如何通过残差连接解决了深度网络训练中的梯度消失问题，这是现代高性能模型的基石。此外，还会介绍DenseNet和MobileNet等针对特定场景优化的网络结构。 第五章：物体检测的精要 从识别图像中的物体到精确定位它们的位置，是计算机视觉任务中复杂度较高的部分。本章全面覆盖了主流的物体检测范式。首先介绍两阶段检测器（Two-Stage Detectors），如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，重点在于区域提议网络（RPN）的构建与作用。接着，深入探讨单阶段检测器（One-Stage Detectors），如YOLO系列和SSD，分析它们如何在保持高精度的同时，实现实时处理速度。本章还会讨论交并比（IoU）、非极大值抑制（NMS）等后处理技术的优化。 第六章：语义与实例分割 分割任务要求模型对图像中的每一个像素点进行分类。本章区分了语义分割（Semantic Segmentation，对同类物体不加区分）和实例分割（Instance Segmentation，区分同一类别的不同个体）。我们将详细解析全卷积网络（FCN）的设计思想，U-Net在医学图像分割中的成功应用，以及Mask R-CNN如何结合Faster R-CNN扩展到实例分割领域。本章将着重讲解如何设计上采样路径（如反卷积/转置卷积）以恢复空间信息。 第三部分：高级实践与模型部署 理论模型只有在实际应用中才能体现价值。本部分关注如何提升模型的性能、处理复杂数据，并最终将模型投入生产环境。 第七章：迁移学习与数据增强策略 在许多实际应用中，标注数据稀缺是常态。本章系统介绍了迁移学习（Transfer Learning）的原理，包括特征提取和微调（Fine-tuning）的不同策略，以及如何选择合适的预训练模型（如ImageNet上的权重）。数据增强作为提升模型泛化能力的关键技术，本章将介绍传统的几何变换（旋转、裁剪）和更先进的基于学习的数据增强方法，如AutoAugment和Mixup。 第八章：模型量化与推理优化 模型训练完成后的部署效率至关重要。本章探讨了将大型深度学习模型压缩和加速的技术。内容包括模型剪枝（Pruning）、权重共享，以及核心的低精度量化（如INT8）技术，这些技术能显著减少模型体积和推理延迟，使其能在边缘设备上高效运行。此外，还将介绍使用TensorRT、OpenVINO等推理引擎进行跨平台部署的最佳实践。 第九章：时序数据处理与未来展望 虽然本书核心聚焦于静态图像，但本章将简要延伸至视频理解的基础，介绍循环神经网络（RNN）在序列建模中的作用，以及如何结合CNN处理视频帧序列。最后，本书将展望生成模型（如GANs和Diffusion Models）在计算机视觉领域的未来应用方向，为读者指明下一阶段的学习路径。 总结 《深度学习与计算机视觉实践》的目标是培养具备扎实理论功底和强大工程实践能力的全栈AI工程师。本书提供的知识和技能体系，完全独立于任何商业或语言认证的考试范围，它关注的是构建可持续、可扩展、面向未来的AI解决方案能力。读者通过本书的学习，将能够独立设计、训练并优化前沿的计算机视觉系统。

评分☆☆☆☆☆

很基础，主要涉及的Java语言本身使用，语法是大块头。 尽管有很多人说这本书很烂，但我是做完了的，觉得还是很有收获的，在此说一声谢谢。 对应的也有中文版，我想就没必要去看了，本来就是很基础的东西，再用中文的话，就没有太大用途了，毕竟往后的工作中还是以英文为主。 ...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

天呐，我最近终于鼓足勇气开始啃这本《Java国际认证》，说实话，我之前对Java的理解基本停留在“听起来很厉害”的阶段。这本书的内容深度简直是把我从一个门外汉直接扔进了深水区，但奇妙的是，它并没有让我完全溺水。它的结构安排非常精妙，从最基础的数据类型和控制流开始，就像是给一个完全不了解编程的人量身定做的入门向导，每一个概念都讲解得极其透彻，那种循序渐进的感觉，让我这个编程小白都感到信心倍增。作者似乎非常懂得初学者的心理，总能在关键点设置“陷阱提醒”或者“常见误区解析”，让我避免了许多不必要的弯路。比如，在讲到面向对象三大特性时，它不仅仅是罗列定义，而是用了一系列非常贴合实际生活中的例子来比喻继承、封装和多态，我第一次清晰地理解了“多态”这个让我头疼了好几个月的概念，简直有种豁然开朗的感觉。而且，书中的代码示例非常丰富，每一个代码块后面都有详尽的运行结果分析，这对于我们这些需要反复验证才能理解的读者来说，简直是救命稻草。我特别喜欢它在章节末尾设置的“实战小挑战”，这些挑战难度适中，既能巩固刚刚学到的知识，又不会因为太难而打击学习积极性。我感觉自己不仅仅是在看一本技术书，更像是在跟着一位经验丰富的大神进行一对一的辅导，那种扎实感和被引导的清晰度，真的让我对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者的写作风格，真的是我接触过的技术书籍中最具“人文关怀”的一位。我发现，很多技术大牛在写书时，往往会不自觉地陷入技术术语的迷宫，仿佛在跟另一个大牛对话，把初学者晾在一边。但这位作者的语言极其清晰、平实，充满了鼓励和启发性。他似乎总是能预判到读者在哪个知识点上会感到困惑，并在紧接着就给出“换个角度思考”的建议。例如，在介绍JVM内存模型和垃圾回收机制时，那部分内容通常是所有Java学习者最头疼的领域。作者没有直接抛出复杂的名词，而是用了一个非常巧妙的比喻——将内存比作一个繁忙的仓库，不同的对象是货物，GC就是那个高效的仓库管理员。通过这个比喻，他对新生代、老年代、Eden区和Survivor区的划分逻辑，解释得层次分明，让人一下子理解了为什么需要进行分代收集，以及各种回收算法（如标记-清除、复制）背后的取舍和权衡。这种深入浅出的叙事方式，极大地降低了知识获取的门槛，让我觉得学习这个深奥的主题并非遥不可及的挑战，而是一场充满乐趣的探索，这无疑大大增强了我的阅读动力和坚持度。

评分☆☆☆☆☆

我接触过好几本号称是“权威”的Java参考书，但很多都存在一个致命的问题：内容过于陈旧，或者只关注于语法层面的堆砌，缺乏对现代软件开发理念的融入。然而，《Java国际认证》这本书，明显是紧跟时代脉搏的。它不仅仅停留在JDK 8的Lambda表达式和Stream API这些基础的现代化特性上，更深入地探讨了在当前主流企业级应用中，Java是如何与Spring生态系统进行有效结合的。书中有一章专门讨论了设计模式在Java项目中的应用，它没有采用那种教科书式的、空泛的讲解，而是直接拿出了一个模拟的订单处理系统作为案例，一步步演示如何运用工厂模式、策略模式来优化代码结构，使其更具可维护性和扩展性。这种“带着项目实战去学习设计”的方式，对我这种想从理论走向实践的工程师来说，简直是醍醐灌顶。它让你明白，为什么我们要学习这些模式，它们在实际项目中解决的痛点是什么，而不是仅仅为了应付考试而死记硬背。通过这本书，我感觉自己对“写出健壮、优雅的生产级代码”的目标，又靠近了一大步，它提供的知识深度，完全对得起它在行业内的声誉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计，说实话，完全超出了我一个技术书籍的预期。我通常拿到的编程书，要么是黑白印刷，密密麻麻的文字和代码堆在一起，读起来非常费劲，要么就是为了图省事而牺牲了阅读体验。但《Java国际认证》给我的感觉是，设计者真的用心了。它的纸张质量非常不错，那种微磨砂的质感，即使长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳，这对于我们这些需要盯着屏幕和书本好几个小时的人来说，简直是太重要了。更值得称赞的是它的字体和行间距的调配，清晰、适中，尤其是在处理那些复杂的代码片段时，关键字的颜色区分非常到位，逻辑结构一目了然。最让我惊喜的是，它在讲解一些高级特性，比如并发编程或者I/O流时，插入了一些精美的、抽象化的流程图和UML图示。这些图示不是那种随便画上去凑数的装饰品，而是精准地将抽象的概念可视化了。我记得有一页专门讲解线程同步的死锁问题，那张图将两个线程互相等待资源的场景画得非常形象，我只需要看两眼，那种纠缠不清的状态就直接印在了脑海里，效率远胜于阅读几页枯燥的文字描述。这种对阅读体验的极致追求，让原本枯燥的学习过程变得像是在翻阅一本设计精良的画册，让人心甘情愿地沉浸其中，不断地向后翻阅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和辅助学习工具的完备程度，是真正让我感到物超所值的关键所在。通常一本厚重的技术书，买回来之后就成了“砖头”，我们必须自己去网上寻找相关的测试环境和答案解析，耗时耗力。但《Java国际认证》在这方面做得极其出色。我下载了作者官网上提供的配套资源包，里面包含了书中所有示例代码的完整工程文件，并且这些文件都维护在一个版本控制系统（Git）的结构下，可以直接拉取到本地进行编译和运行。更贴心的是，对于那些复杂的练习题，书后不仅提供了最终的答案，还提供了两种不同思路的解题路径分析。我记得有一道关于多线程数据同步的题目，我用了一种相对笨拙但有效的方法解决了，但书里提供的最优解法，则展示了一种更高效、更具并发安全性的设计思路。这种差异化的学习体验，让我不仅仅满足于“做出来”，而是开始追求“做得更好”。这种注重实践验证和提供多元化学习路径的设计哲学，让这本书远超了一本单纯的教材范畴，它更像是一个全方位的学习支持平台，确保了读者在理论学习和实际操作之间能够实现无缝衔接，极大地提升了学习效率和知识的内化程度。

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