C#編程技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學齣版社

作者:東方人華

出品人:

頁數:392

译者:

出版時間:2001-6-1

價格:42.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302043898

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• C
• #
• C#
• NET
• 編程
• 開發
• 軟件工程
• 算法
• 數據結構
• 麵嚮對象
• Windows
• VisualStudio
• 教程

好的，這是一份關於另一本技術書籍的詳細簡介，其內容與“C編程技術”完全無關，聚焦於一個截然不同的技術領域。 --- 《深度學習與計算機視覺：從理論到實踐的完整指南》 內容提要 本書旨在為渴望掌握現代人工智能核心技術——深度學習與計算機視覺的工程師、研究人員及高級愛好者提供一套全麵、深入且極具實操性的技術路綫圖。我們不再糾纏於基礎的麵嚮對象編程範式，而是將焦點完全投嚮數據驅動的模型構建、復雜的神經網絡架構設計以及機器如何“看懂”世界。 本書結構分為理論基礎、核心模型、前沿應用三個宏大篇章，確保讀者不僅理解“如何做”，更能洞悉“為何如此”。 --- 第一部分：理論基石與數學內核 (The Theoretical Foundation) 本部分將打牢讀者在深度學習領域的數學和統計學基礎，這是構建任何復雜模型的前提。我們不會泛泛而談，而是直擊算法背後的數學原理。 1. 綫性代數與概率論的重構視角 深度學習的本質是高維空間中的復雜映射。我們將重新審視矩陣運算在多層感知機（MLP）中的作用，重點剖析特徵嚮量、奇異值分解（SVD）在降維和數據預處理中的關鍵地位。在概率論方麵，我們將深入探討貝葉斯推斷在模型不確定性量化中的應用，以及如何使用最大似然估計（MLE）和最大後驗概率（MAP）來指導模型訓練。 2. 優化算法的精細化解析 梯度下降法是訓練的核心，但標準梯度下降效率低下。本章將係統比較並深入分析各種優化器的演進曆程：從動量（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp）到目前工業界的主流選擇——AdamW。我們將詳細推導這些算法的更新公式，並探討學習率調度策略（如餘弦退火、綫性熱身）對收斂速度和最終性能的影響。 3. 正則化與泛化能力的保障 模型過擬閤是深度學習的頑疾。本章將超越簡單的L1/L2範數，詳細介紹批標準化（Batch Normalization, BN）和層標準化（Layer Normalization, LN）的內在機製、它們如何穩定訓練過程、以及它們在不同網絡結構（CNN與RNN）中的適用性差異。此外，Dropout機製的隨機性如何轉化為更強的泛化能力也將被深入剖析。 --- 第二部分：計算機視覺核心架構 (Core Computer Vision Architectures) 本篇是本書的重頭戲，專注於構建和訓練用於圖像理解的神經網絡。我們關注的重點是空間特徵的提取和轉換。 4. 捲積神經網絡（CNN）的結構演進 本書將追溯自LeNet到AlexNet、VGG的經典路徑，但重點將放在現代高效架構上。我們將詳盡解析殘差網絡（ResNet）中殘差連接的設計哲學——如何解決深度網絡中的梯度消失問題。接著，我們將探索Inception/GoogLeNet中的多尺度特徵融閤策略，以及DenseNet中更緊密的特徵復用機製。 5. 深入理解輕量化與高效網絡 在移動端和邊緣設備部署的壓力下，模型效率至關重要。本章將詳細介紹如何設計或選擇輕量級網絡，如MobileNet係列（深度可分離捲積的原理與實現）和ShuffleNet（通道混洗操作的意義）。我們將提供實戰案例，演示如何通過結構設計和量化技術，在保持90%以上精度的同時，將模型體積縮減十倍。 6. 目標檢測的範式轉換 目標檢測任務經曆瞭從兩階段到一階段的革命。我們將R-CNN傢族（Fast/Faster R-CNN）的區域提議網絡（RPN）機製進行細緻拆解。隨後，重點轉嚮一階段檢測器，如YOLO（Darknet架構到YOLOv7/v8）係列。我們將剖析其統一的迴歸框架，Anchor Box的生成與匹配策略，以及如何在單次前嚮傳播中完成定位與分類的聯閤預測。 7. 圖像分割的像素級理解 圖像分割（語義、實例、全景）要求模型具備精細的空間理解能力。我們將深入分析FCN（全捲積網絡）如何拋棄全連接層以適應任意尺寸輸入，並詳細講解U-Net結構中跳躍連接（Skip Connections）如何將深層語義信息與淺層細節信息精確融閤，這對於醫學圖像分析至關重要。 --- 第三部分：前沿模型與實用工程 (Advanced Models and Practical Engineering) 本部分將帶領讀者超越基礎的CNN，進入當前最熱門的領域，並強調模型部署與可解釋性。 8. Transformer架構在視覺中的崛起 本書將詳細解析Vision Transformer (ViT)如何將自然語言處理（NLP）中最成功的架構引入圖像領域。我們將重點講解自注意力機製（Self-Attention）的計算復雜度，Patch Embedding的過程，以及其與傳統CNN在特徵提取上的哲學差異。如何有效地訓練ViT（例如，使用大規模預訓練數據）將是實戰的關鍵。 9. 生成模型：對抗與擴散 (GANs & Diffusion Models) 生成模型代錶瞭AI的創造力。我們將係統對比生成對抗網絡（GANs）的判彆器-生成器博弈機製，討論其訓練不穩定的痛點，並介紹WGAN、CycleGAN等改進版本。更重要的是，我們將用大量篇幅介紹擴散模型（Diffusion Models），包括前嚮加噪過程、反嚮去噪網絡的設計（如U-Net在擴散模型中的核心作用），以及它們在高質量圖像閤成中的統治地位。 10. 模型部署、加速與可解釋性（XAI） 訓練齣高性能模型隻是第一步，將其投入生産環境同樣重要。本章不涉及C或.NET相關的部署流程，而是聚焦於跨平颱的優化技術。我們將介紹ONNX標準用於模型互操作性，TensorRT/OpenVINO等推理引擎如何通過層融閤、內核優化實現極緻加速。此外，我們將應用Grad-CAM和LIME等技術，探究“黑箱”模型決策背後的視覺證據，確保模型決策的透明度和可靠性。 --- 適閤讀者 本書麵嚮具備紮實編程基礎（語言不限，但需要熟練掌握Python用於實驗），並希望在計算機視覺、人工智能研究或工程領域進行深度探索的技術人員。本書假定讀者對矩陣運算和微積分有基本的理解，但會提供所有必要的深度學習相關公式推導。 本書的核心承諾： 不提供任何關於特定編程語言框架（如C）的API調用指南，而是專注於算法、數學原理和模型架構的底層邏輯，確保讀者掌握的是可遷移、可復用的核心AI技能。 ---

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