XML技术大全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:(美)Heather Williamson

出品人:

页数:615

译者:

出版时间:2002-3

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111094333

丛书系列:

图书标签:

• XML
• 技术
• 开发
• 编程
• 数据交换
• Web服务
• DTD
• Schema
• XSLT
• 解析

好的，这是一份关于其他主题图书的详细简介，完全不涉及《XML技术大全》的内容： --- 《深度学习：理论、实践与前沿探索》 作者： 李明 教授 / 王芳 博士 出版社： 智慧之光科技出版社 版次： 2024年第一版 ISBN： 978-7-5680-XXXX-X 内容简介 在信息爆炸与计算能力飞速增长的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着世界的面貌。其中，深度学习（Deep Learning）作为当前最核心、最具颠覆性的技术分支，已成为科研机构、科技巨头乃至新兴产业争相投入的焦点。然而，深度学习的理论体系庞大且更新迭代极快，对于初学者和希望深入研究的工程师而言，一本兼顾理论深度、算法广度与工程实践的权威著作显得尤为重要。 《深度学习：理论、实践与前沿探索》正是应运而生的一部集大成之作。本书由国内深度学习领域享有盛誉的李明教授与在业界有着丰富实战经验的王芳博士联袂撰写，旨在为读者构建一个全面、扎实、前瞻性的深度学习知识框架。全书内容覆盖了从基础数学原理到尖端模型架构的各个层面，力求做到“知其然，更知其所以然”。 第一部分：奠基：数学与基础模型 本书伊始，并未急于展示炫酷的应用，而是将精力聚焦于构建坚实的理论基础。读者将系统回顾深度学习所依赖的线性代数、概率论与数理统计、多元微积分等核心数学工具。随后，章节将详细剖析基础的神经网络结构，包括感知机、多层前馈网络（MLP）的运作机制。 重点章节深入讲解了深度学习的“引擎”——反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与实现细节，并详尽阐述了激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体）的选择原则和优化器（如SGD、Momentum、Adam家族）的迭代原理。本部分不仅停留在公式层面，更结合直观的几何解释，帮助读者理解参数更新的内在逻辑。 第二部分：核心架构：视觉、序列与生成 第二部分是本书的核心，专注于当前工业界应用最为广泛的三大类深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，以及生成模型。 卷积神经网络（CNN）： 读者将穿越经典的LeNet、AlexNet，深入理解VGG的深度堆叠、ResNet的残差连接、DenseNet的特征复用，直至探讨Inception模块的空间并行处理机制。每一章节都详细解析了这些里程碑式架构的创新点及其对图像识别、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列）和图像分割（如U-Net）领域的贡献。 序列模型： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，本书全面覆盖了RNN、GRU、LSTM的结构与梯度消失/爆炸问题的解决之道。尤其重要的是，作者用大量篇幅阐述了注意力机制（Attention Mechanism）如何突破RNN的序列依赖瓶颈，为Transformer架构的登场做好铺垫。 生成模型（Generative Models）： 这一部分介绍了如何让网络“创造”内容。从经典的变分自编码器（VAE）的概率建模，到生成对抗网络（GAN）的博弈论思想，再到稳定性和图像质量的提升策略（如WGAN、StyleGAN），为读者提供了理解深度伪造、图像合成等前沿技术的基础。 第三部分：架构飞跃：Transformer与大规模预训练 进入第三部分，本书将视角转向近年来颠覆性的技术变革——Transformer架构及其催生的预训练大模型。 作者详尽拆解了Transformer中自注意力（Self-Attention）的计算过程，解释了位置编码（Positional Encoding）的必要性。在此基础上，本书系统介绍了NLP领域的主流模型：BERT（双向编码器）的掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）任务，以及GPT系列（自回归解码器）的文本生成能力。章节讨论了如何进行高效的迁移学习与模型微调（Fine-tuning），确保读者能将学术成果转化为实际生产力。 第四部分：实践、优化与前沿课题 实践是检验理论的唯一标准。第四部分将重点放在了工程实践、模型优化与未来趋势上。 工程实践： 本部分详细介绍了主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的高级API使用，包括分布式训练策略（数据并行与模型并行）、混合精度训练的原理与实现，以及如何利用GPU/TPU进行高效的硬件加速。 模型鲁棒性与可解释性（XAI）： 随着模型部署到关键领域，其安全性和透明度愈发重要。书中讨论了对抗性攻击的原理、防御策略，并介绍了如Grad-CAM、SHAP值等主流的可解释性工具，帮助开发者理解“黑箱”内部的决策过程。 前沿探索： 最后的章节展望了当前研究热点，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在无标签数据中的潜力、强化学习（Reinforcement Learning）与深度学习的结合（Deep RL），以及针对边缘计算的模型压缩与量化技术。 本书特色 1. 理论深度与实践广度的完美结合： 每一个核心算法都配有严谨的数学推导和清晰的伪代码示例，同时结合实际项目案例，指导读者如何使用现代框架高效实现。 2. 结构逻辑严密： 从基础数学到经典网络，再到前沿的Transformer架构，知识点层层递进，确保读者能够无缝衔接。 3. 聚焦前沿热点： 确保内容覆盖了近三年深度学习领域最具影响力的创新，如高效Transformer变体、扩散模型（Diffusion Models）的基础概念介绍等。 4. 适合读者群体： 适用于计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及致力于从事AI算法开发、模型优化与研究的工程师和科研人员。掌握Python基础和基本微积分知识者优先。 通过系统研读本书，读者不仅能够掌握当下最流行和最强大的深度学习技术，更能建立起应对未来技术变革的知识储备和批判性思维能力。这是一本关于构建智能未来的必备参考书。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆