CCNP自学指南 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:帕克特

出品人:

页数:708

译者:袁国忠

出版时间:2004-10-1

价格:80.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115126597

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• CCNP
• 网络认证
• 自学
• 网络技术
• Cisco
• 网络工程师
• 考试指南
• 网络协议
• 路由交换
• 网络安全

好的，这是一份关于一本名为《深度学习：从原理到实践》的图书简介，这份简介完全不包含您提到的《CCNP自学指南》中的任何内容： --- 《深度学习：从原理到实践》图书简介 驾驭智能时代的基石：理论深度与工程实战的完美融合 在当今飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是最核心的驱动力之一。而深度学习（Deep Learning）作为当前AI领域最前沿、最具颠覆性的技术分支，正以前所未有的速度重塑着科学研究、商业应用乃至日常生活。本书《深度学习：从原理到实践》，正是为了填补当前市面上理论过于晦涩或实践过于浅薄之间的鸿沟而精心编写的一部权威性专著。它不仅是深度学习初学者的理想入门教材，更是希望深入理解模型内部机制、掌握前沿工程化技能的研发人员和研究人员的必备参考书。 本书的设计哲学是“深入理解，有效应用”。我们坚信，只有透彻理解模型背后的数学原理和统计学基础，才能在面对复杂、非标准问题时，具备快速调试、优化和创新的能力。同时，我们深知理论脱离实践是空谈，因此书中融入了大量基于主流框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）的实战项目和代码示例。 --- 内容结构深度解析：构建坚实的知识体系 全书共分为五大部分，循序渐进地带领读者完成从基础认知到高阶应用的全面蜕变。 第一部分：基础奠基与数学回归（奠定理解之基） 本部分旨在为读者构建坚实的理论基础，确保读者在进入复杂的神经网络结构之前，对核心的数学工具和概念有清晰的认识。 线性代数与概率论的深度回顾：重点梳理了向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值分解在数据表示中的关键作用；并详细阐述了最大似然估计、贝叶斯定理、高斯过程等在模型推断中的应用。 优化理论核心：详细剖析了凸优化基础，着重讲解了梯度下降（GD）家族算法——包括动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam），并分析了它们在大规模数据集上的收敛特性与陷阱。 信息论基础：解释了熵、互信息、交叉熵损失函数在衡量模型性能和指导训练过程中的核心地位。 第二部分：核心神经网络架构与工作原理（深入模型内部） 本部分是本书的技术核心，专注于讲解构成现代深度学习系统的基本单元和经典架构。 多层感知机（MLP）的完整解析：从激活函数的选择（Sigmoid, ReLU家族及其变体）到反向传播算法的数学推导和高效实现，确保读者完全掌握前向和后向传播的每一步计算。 卷积神经网络（CNN）的革命：不仅仅停留在“卷积层”的概念上，而是深入探讨了感受野、参数共享的效率、空洞卷积、分组卷积等高级概念。通过讲解经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的本质）、DenseNet的演进路线，揭示深度网络稳定训练的关键机制。 循环神经网络（RNN）及其挑战：剖析了标准RNN在长期依赖问题上的梯度消失/爆炸现象。重点详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构及其如何通过门控机制解决时间序列依赖问题。 第三部分：现代深度学习的进阶专题（拓宽应用边界） 随着基础模型的掌握，本部分将读者带入更广阔的、当前研究热点集中的领域。 Transformer架构的范式转移：详细拆解了Attention Is All You Need论文中的自注意力机制（Self-Attention），阐述了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的设计哲学及其为何能取代RNN成为序列建模的主流。 生成模型（Generative Models）的艺术：全面介绍变分自编码器（VAE）的推导过程，重点分析了生成对抗网络（GANs）的零和博弈框架，包括DCGAN、WGAN等稳定化训练技术的实践。 深度强化学习（DRL）的理论与实践：引入马尔可夫决策过程（MDP）作为基础，深入讲解策略梯度方法（如REINFORCE），以及Actor-Critic结构（如A2C, A3C）。 第四部分：工程实践与模型优化（从模型到产品） 理论的实现需要高效的工程手段。本部分完全侧重于如何将模型投入实际应用并保证其高性能。 数据预处理与特征工程的高级策略：探讨在大规模数据集上如何进行高效的清洗、增强（如CutMix, AutoAugment）以及高效的数据加载管道（Data Pipelining）构建。 模型训练的效率与稳定性：讲解了批归一化（BatchNorm）、层归一化（LayerNorm）在不同场景下的适用性；探讨了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）以实现模型轻量化部署。 分布式训练策略：介绍同步随机梯度下降（Synchronous SGD）和异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的原理，以及使用数据并行和模型并行的技术栈（如Horovod或PyTorch DDP）处理TB级数据集的实战经验。 第五部分：前沿案例与未来展望（洞察发展方向） 本部分精选了几个具有里程碑意义的实际应用案例，并对深度学习的未来趋势进行了预测和分析。 自然语言处理（NLP）的应用深化：以BERT、GPT系列模型为例，讲解预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的完整流程，展示它们在问答系统、文本摘要中的强大能力。 计算机视觉（CV）的跨界融合：分析了基于Transformer的视觉模型（如ViT）的兴起，以及在目标检测（如YOLOv7/v8）和语义分割中的最新进展。 可解释性与鲁棒性：探讨了LIME和SHAP等技术如何帮助我们理解“黑箱”模型的决策过程，以及对抗性攻击对模型的威胁和防御策略的研究现状。 --- 本书的独特价值 1. 无缝衔接的数学深度与代码实现：书中每一个关键概念，无论是反向传播还是注意力机制，都配有清晰的数学推导和对应的框架实现代码，真正做到了理论与代码的闭环学习。 2. 覆盖主流框架的最佳实践：我们选择了当下工业界和学术界最流行的两个深度学习框架，提供了统一且可迁移的实践指南。 3. 面向实际问题的解决导向：所有案例均源自真实世界中的挑战，如高精度图像识别、复杂序列预测等，确保读者学到的知识可以直接转化为生产力。 无论您是希望在学术界发表高水平论文的研究人员，还是希望在企业中落地AI解决方案的工程师，《深度学习：从原理到实践》都将是您手中最可靠、最深入的技术地图。掌握它，即是掌握了塑造未来的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

一个CCIE说过，你考过了CCNA、CCNP和CCIE，都头还不是白领，最多只是个坐在空调房的蓝领而已！  

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东西是好东西，就是行业太差，永远都没有高达上的感觉《我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论太短了我的评论...

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看的是英文版，理论知识看到这种程度已经超越现实好几辈子了。

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