Internet与WWW程序设计教程(上第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:P.J.Deitel

出品人:

页数:668

译者:肖国尊

出版时间:2003-4-1

价格:59.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302065319

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• programming
• 互联网
• WWW
• 程序设计
• 教程
• 计算机
• 网络
• Web开发
• 编程
• 高等教育
• 信息技术
• 第二版

好的，这是一份针对“不包含《Internet与WWW程序设计教程（上第2版）》内容的图书简介”的详细撰写。为了达到您要求的自然流畅、信息丰富的标准，这份简介将专注于一个完全不同的技术主题。 --- 深度学习与复杂系统优化：基于TensorFlow 2.x 的实践指南 内容概述：驾驭下一代智能计算的核心技术 本书旨在为希望深入理解和掌握现代人工智能核心——深度学习，以及如何将其应用于解决复杂优化问题的工程师、研究人员和高级学生提供一份全面、实用的技术蓝图。我们避开了基础的网页编程和传统的客户端/服务器架构讨论，将焦点完全集中在高维数据处理、模型构建、训练优化与前沿应用之上。 本书的结构设计遵循“理论扎实、实践先行”的原则。它不仅详细介绍了深度学习背后的数学原理，更将这些理论转化为可执行的TensorFlow 2.x代码实例，确保读者能够直接在真实世界的问题中应用所学知识。 --- 第一部分：深度学习基础与TensorFlow 2.x 核心机制 本部分是构建深度学习知识体系的基石，重点在于理解现代框架的运作方式，而不是基础的网络通信协议。 第1章：人工智能范式的转变与深度学习的兴起 本章首先回顾了传统机器学习的局限性，特别是其对特征工程的过度依赖。随后，深入探讨了深度学习如何通过多层非线性变换自动学习特征表示。我们将重点分析通用函数逼近器的数学基础，并解释表示学习（Representation Learning）在现代AI中的核心地位。内容涵盖了神经网络的拓扑结构、激活函数（如ReLU、Swish）的选择与梯度流动的挑战。 第2章：TensorFlow 2.x：Eager Execution与Keras API的融合 本章将彻底解析TensorFlow 2.x相比前代的重大飞跃——Eager Execution（即时执行）模式。我们将详细说明Eager Execution如何极大地简化调试过程，并提供类似NumPy的直观编程体验。随后，重点介绍Keras API作为TensorFlow的高级接口，如何实现模型构建的快速迭代。涵盖`tf.Module`、`tf.keras.Model`和`tf.keras.layers`的精确使用方法，以及如何自定义层和模型。 第3章：高效的数据管道构建：tf.data API详解 在处理TB级别的数据集时，I/O瓶颈往往成为模型训练的最大阻碍。本章专注于`tf.data` API，这是构建高性能数据输入的关键。我们将深入讲解如何利用并行化、预取（Prefetching）和缓存（Caching）策略来最大化GPU/TPU的利用率。实例将包括如何处理不规则序列数据、如何实现高效的数据增强（Data Augmentation）流水线，以及如何将数据加载过程与模型计算过程完美同步。 第4章：梯度、优化器与反向传播的深度解析 本章回归基础的优化理论。详细剖析反向传播算法（Backpropagation）在计算图中的实现细节，以及它与自动微分（Automatic Differentiation）的关系。随后，我们对比分析了当前主流的优化算法，如SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp，并重点讲解Adam、AdamW等自适应学习率方法的内部机制，以及它们在不同任务中的适用性差异。 --- 第二部分：前沿网络架构与复杂模型构建 本部分聚焦于应对当前主流复杂任务所需的高级网络结构。 第5章：卷积神经网络（CNN）的演进与视觉任务 本章系统梳理了CNN的发展历程，从LeNet到AlexNet，再到ResNet、DenseNet和Inception架构。重点分析残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络的退化问题。实践部分将指导读者使用TensorFlow实现一个自定义的迁移学习流程，针对图像分类、目标检测（如YOLOv5的原理概述）和语义分割任务进行模型微调。 第6章：循环神经网络（RNN）的局限与Transformer革命 本章探讨处理序列数据（如时间序列、自然语言）的挑战。首先分析标准RNN和LSTM/GRU在长距离依赖建模上的固有缺陷。随后，我们将笔锋转向Transformer架构，详细解读其核心——自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。读者将学习如何使用TensorFlow构建和训练一个简化版的Transformer模型，理解其并行化带来的巨大速度优势。 第7章：生成模型：从GAN到VAE的对抗性学习 生成模型是AI领域最引人注目的分支之一。本章深入探讨生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，剖析判别器和生成器之间的动态平衡。我们将实现一个基础的DCGAN，并讨论训练过程中常见的模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。同时，也将介绍变分自编码器（VAE）的概率建模方法，对比两种生成模型的优缺点。 --- 第三部分：模型优化、部署与系统级考量 本部分将理论模型转化为可投入生产环境的稳定、高效的解决方案。 第8章：正则化、超参数调优与防止过拟合 防止模型在测试集上性能不佳（过拟合）是实际应用的关键。本章详细介绍一系列正则化技术，包括Dropout、权重衰减（L2/L1）、早停法（Early Stopping）以及更复杂的批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的原理与应用场景。此外，将介绍系统化的超参数搜索策略，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。 第9章：分布式训练与模型性能扩展 当单卡GPU无法满足训练需求时，分布式训练成为必然。本章深入TensorFlow的分布式策略API，如`MirroredStrategy`（单机多卡）和`MultiWorkerMirroredStrategy`（多机多卡）。重点讲解数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的概念，并提供使用策略API进行高效分布式训练的实践模板。 第10章：模型量化、剪枝与部署优化（TensorFlow Serving） 为了将大型模型部署到边缘设备或低延迟环境中，模型压缩至关重要。本章探讨了模型部署前的优化技术：训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization Aware Training），以减少模型大小和推理延迟。最后，本书将指导读者使用TensorFlow Serving框架，构建一个高性能、可扩展的API服务，以应对高并发的生产请求。 --- 目标读者： 具备一定编程基础，熟悉Python语言，并希望系统学习深度学习算法、掌握TensorFlow 2.x高级特性的软件工程师和数据科学家。 本书特色： 强调实际操作代码的完整性和效率，所有示例均采用最新的TensorFlow 2.x规范编写，是构建面向未来智能系统的必备参考书。

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