网络应用系统安全手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:中联绿盟

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2003-9

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787302066736

丛书系列:

图书标签:

• 网络安全
• 应用安全
• Web安全
• 系统安全
• 漏洞分析
• 安全测试
• 渗透测试
• 安全防护
• 安全开发
• 信息安全

好的，这是一份针对一本名为《网络应用系统安全手册》的图书的简介，内容聚焦于其他可能涵盖的计算机科学或信息技术领域，而不涉及该书原有的主题。 --- 书名：深度学习与神经网络架构优化 简介： 第一部分：基础理论与前沿进展 本书系统地梳理了现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习的理论基石与最新发展动态。我们从信息论、统计物理学的视角切入，详尽阐述了人工神经网络（ANN）的数学原理，包括前馈网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构差异与适用场景。重点解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）的选择对模型收敛性和表达能力的影响机制。 在理论深度上，本书不仅停留在“如何构建”层面，更深入探讨了“为什么有效”的根本原因。我们详细剖析了梯度消失与梯度爆炸问题的根源，并系统介绍了现代优化算法的演进，包括随机梯度下降（SGD）及其动量法、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam的内在差异）。此外，我们还引入了现代贝叶斯深度学习的初步概念，探讨了模型不确定性量化在决策科学中的重要性。 第二部分：高级网络架构与模型设计范式 本书的中间部分将读者带入高级网络架构设计的核心领域。我们对Transformer架构进行了深入的拆解和剖析，阐明了自注意力机制（Self-Attention）如何超越传统序列模型（如LSTM/GRU）的局限性，实现全局依赖性的高效捕获。针对Transformer在计算复杂度和长距离依赖处理上的挑战，我们详细介绍了稀疏注意力机制（Sparse Attention）和线性化注意力（Linear Attention）的创新思路。 在计算机视觉领域，本书超越了经典的LeNet和AlexNet，重点介绍了ResNet、DenseNet的残差连接与特征复用思想，以及Inception模块的多尺度特征提取策略。对于语义分割和目标检测任务，我们全面对比了基于锚点（Anchor-based）的方法（如Faster R-CNN、YOLO系列）与无锚点（Anchor-free）方法（如FCOS、CenterNet）的设计哲学和性能权衡。 在自然语言处理（NLP）方面，本书详尽讨论了预训练语言模型（PLMs）的范式转移，从BERT家族（Masked Language Modeling）到GPT系列（Autoregressive Modeling），分析了它们在零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习中的涌现能力。我们还探讨了多模态学习的兴起，特别是如何有效地融合视觉和文本信息，以构建更具鲁棒性的AI系统。 第三部分：模型训练、效率与可解释性 高效训练大型模型是当前研究的焦点。本书提供了关于混合精度训练、梯度累积、模型并行与数据并行的实战指南，帮助研究人员和工程师优化GPU资源的使用效率。我们详细介绍了内存优化技术，例如激活函数重计算（Activation Checkpointing）和更先进的梯度压缩策略。 可解释性人工智能（XAI）被视为AI走向实际应用的关键桥梁。本书系统地介绍了后验解释方法，包括局部解释模型（LIME）和Shapley Additive Explanations (SHAP) 的理论基础及其在复杂模型中的局限性。我们还探讨了对模型内部机制进行探究的激活最大化（Activation Maximization）技术和梯度可视化方法（如Grad-CAM），旨在揭示模型“思考”的过程。 第四部分：前沿研究方向与未来展望 在本书的最后部分，我们展望了深度学习领域正在快速发展的几个关键方向。我们详细讨论了生成对抗网络（GANs）的最新进展，特别是StyleGAN系列在图像合成质量上的飞跃，以及扩散模型（Diffusion Models）如何成为图像和音频生成的新标准。 此外，本书对神经架构搜索（NAS）进行了专题介绍，涵盖了从早期基于强化学习的搜索方法到当前更高效的梯度下降优化搜索空间的方法（如DARTS）。最后，我们探讨了持续学习（Continual Learning）和联邦学习（Federated Learning）在应对数据分布漂移和隐私保护挑战中的潜力与现有瓶颈。本书旨在为读者提供一个全面、深入且面向未来的深度学习知识框架。 --- 目标读者： 具备扎实的线性代数和微积分基础，对机器学习原理有初步了解的软件工程师、数据科学家、计算机专业高年级本科生及研究生。 核心价值： 聚焦于模型结构创新、训练优化技巧和前沿理论解析，提供超越基础教程的深度与广度。

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