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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:戴特尔

出品人:

页数:835

译者:张琛恩

出版时间:2005-2

价格:72.00元

装帧:

isbn号码:9787121006401

丛书系列:

图书标签:

Java
编程
计算机
编程学习
教材
技术
Programming
戴特尔（Deitel,H.M.）计书
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学习
软件开发

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具体描述

对于初学者,尤其是没有编程经验者来说,这是一本可以快速上手,真正面向应用的好教材。

　　本书展示了Java在面向对象、事件驱动等程序设计方面的强大功能。本书出色的教学方式均源于Deitel&Associates公司——该公司拥有众多撰写最畅销编程语言书籍的作者和在100多个国家为超过1000000的人讲授程序设计课程的知名教师。

　　本书是Deitel向广大读者奉献的又一力作。全书结合Java程序设计的基本原理，采用手把手的教程式方法，逐步引导读者开发出面向实际的应用程序。从最基本的程序设计的学习开始，读者在每一教程中学到的有关Java程序设计的所有新知识和新内容，都是建立在前一教程学习的基础之上的。从而读者能够很容易地将所学到的知识运用到自己应用程序的开发当中。

　　本书向读者介绍Java的GUI设计、组件、方法、事件处理技术、类型、控制语句、数组、面向对象的程序设计、异常处理技术、字符串与字符、按顺序访问的文件，以及更多同Java程序设计相关知识的全面介绍。书中还包含了一些更为高级主题的讨论，如数据库程序设计、多媒体技术、图形绘制及Web应用程序的开发等。

好的，这是一份针对一本名为《Java大学简明教程》的图书，但内容不包含该书主题的图书简介： --- 《深度学习：原理与实践》图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动未来技术革命的核心资产。然而，如何从海量、复杂的数据中提取有价值的知识和规律，已成为摆在众多研究人员和工程师面前的严峻挑战。《深度学习：原理与实践》正是在这样的背景下应运而生，它旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的指南，引领大家跨入人工智能领域中最具影响力的分支——深度学习的大门。本书并非侧重于传统的面向对象编程范式或基础的软件工程实践，而是将焦点完全集中于构建、训练和部署现代神经网络模型。我们深知，理解深度学习的精髓，不仅需要掌握其数学基础，更需要理解不同架构背后的设计哲学和工程实现细节。核心内容结构与深度剖析本书的篇幅经过精心设计，旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性，共分为七大部分，三十余章，力求构建一个从基础概念到前沿应用的完整知识体系。第一部分：数学基础与机器学习回顾在深入探讨神经网络之前，我们首先为读者夯实了必要的数学地基。这部分内容涵盖了线性代数在张量运算中的关键作用，如特征值分解、奇异值分解（SVD）在降维和数据表示中的应用。概率论与数理统计部分，重点阐述了贝叶斯理论、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）如何为模型参数的学习提供理论支撑。随后，我们简要回顾了传统机器学习的范式，包括支持向量机（SVM）、决策树和集成学习（如随机森林与梯度提升机）。这种回顾并非旨在教授这些算法，而是为了清晰地界定深度学习与传统方法的区别，特别是深度学习在特征学习（Feature Learning）上的革命性突破。第二部分：人工神经网络的基石这是理解深度学习的起点。我们详细解析了感知机模型，并追溯了激活函数（如Sigmoid、Tanh）的演变历程。重点章节详细阐述了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，清晰地展示了链式法则如何高效地计算梯度。我们不仅展示了公式，还结合计算图（Computation Graph）的概念，帮助读者理解梯度流动的机制，这对于调试复杂的网络至关重要。第三部分：现代优化算法与正则化神经网络的训练效率和最终性能，极大地依赖于优化器的选择。本部分深入探讨了经典梯度下降法（GD, SGD）的局限性，进而系统地介绍了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及当前工业界广泛使用的Adam优化器。我们不仅对比了它们在收敛速度上的差异，还从理论上分析了它们对鞍点（Saddle Points）的处理方式。针对过拟合问题，我们详尽介绍了多种正则化技术，包括L1/L2范数惩罚、Dropout的应用策略、早停法（Early Stopping）以及批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）在稳定训练过程中的关键作用。第四部分：卷积神经网络（CNN）的架构精解卷积神经网络是计算机视觉领域的统治性力量。本部分系统梳理了CNN的发展脉络。从基础的卷积层、池化层到更复杂的全连接层，我们逐一解析。重点章节深入剖析了经典网络架构： LeNet-5：作为开端的重要性。 AlexNet：ReLU和GPU加速的引入。 VGG系列：强调深度和卷积核尺寸统一的理念。 GoogLeNet (Inception)：多尺度特征提取的模块化设计。 ResNet (残差网络)：解决深层网络退化问题的核心思想——残差连接。此外，我们还探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型轻量化中的作用。第五部分：循环神经网络（RNN）与序列建模处理时间序列、文本和语音等序列数据，需要专门的工具——循环神经网络。本部分详细介绍了标准RNN的结构和其固有的梯度消失/爆炸问题。随后，我们重点讲解了两种解决这些问题的关键架构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们细致拆解了LSTM的输入门、遗忘门和输出门的工作机制，并讨论了双向RNN（Bi-RNN）在捕获上下文信息上的优势。第六部分：注意力机制与Transformer架构近年来，注意力机制已成为深度学习领域的核心范式。我们首先解释了注意力机制的本质：为输入的不同部分分配不同的权重。在此基础上，本书对Transformer模型进行了详尽的论述。这包括自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及Transformer中位置编码（Positional Encoding）的重要性。我们详细阐述了编码器-解码器结构，及其在机器翻译等任务中的强大性能。第七部分：模型部署、可解释性与前沿探索理论学习必须与工程实践相结合。本部分涵盖了模型从训练完成到投入使用的全流程。内容包括模型量化、剪枝技术以减小模型体积，以及如何使用TensorRT或ONNX等框架进行高效推理。同时，我们关注人工智能的责任与透明度，详细介绍了LIME和SHAP等可解释性方法，帮助读者理解复杂模型做出决策的内在逻辑。最后，本书对生成对抗网络（GANs）、强化学习中的深度Q网络（DQN）等前沿领域进行了简要介绍，为读者的后续研究指明方向。目标读者群体本书适合于具备一定高等数学和编程基础（但不限于特定语言）的计算机科学、电子工程、数据科学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统学习深度学习理论并将其应用于实际项目中的软件工程师和算法研究人员。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和优化前沿的深度学习模型，从而在人工智能的浪潮中占据先机。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

无论再多的声音推荐《Thinking in Java》或者《Core Java》做为Java的入门首选，我都认为那是一种以权威著作来炫耀自身的行为。当然这两本书确实不错。　　我是因为某些原因，非常需要迅速的掌握Java.与是我按豆瓣上朋友推荐的《Thinging in Java》开始学的，我在图书馆...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版简直是教科书级别的典范。字体大小适中，关键代码块和关键词都用不同的颜色或粗体进行了高亮区分，有效减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更值得称道的是，它在章节末尾设置的“陷阱点睛”环节，专门指出了一些新手最容易犯的逻辑错误或易错语法点，并给出了正确的修正思路。例如，在处理空指针异常（NullPointerException）时，它不仅告诉我们如何使用`Optional`类来避免，还讲解了为什么在特定的初始化顺序下NPE会频繁出现，这种前瞻性的指导避免了我在实际项目中走很多弯路。另外，书中对JDK新特性的跟进也做得不错，虽然主线是经典Java，但对于Java 8引入的Lambda表达式和Stream API，作者也是给予了足够的重视，并展示了如何用更现代、更函数式的方式重构传统的循环逻辑，这使得这本书既有扎实的基础，又不失与时俱进的活力。

评分☆☆☆☆☆

与其他动辄上千页的“大部头”相比，这本书的“简明”二字名副其实，它在保持内容深度不流失的前提下，成功地做到了克制和聚焦。作者似乎深谙读者的学习曲线，没有一股脑地堆砌所有API的所有方法，而是精选了那些在日常开发中出现频率最高、最核心的知识点进行重点突破。比如，在涉及I/O操作时，它并没有花大量篇幅介绍所有不常用的字节流和字符流的组合，而是集中火力讲解了`BufferedReader`/`BufferedWriter`以及NIO中关于通道和缓冲区的基本概念，这对于目标是快速上手项目开发的读者来说，是非常高效的学习路径。这种“少即是多”的编纂哲学贯穿始终，使得我在学习过程中始终保持着清晰的全局观，不会因为细节的繁琐而迷失方向。它更像是一张精心绘制的地图，而非一本地理志大全，指引我迅速到达目标地点。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对工具链的整合介绍。编程学习往往不只是学习语言本身，还包括如何使用IDE、如何进行版本控制。书中专门用一章的篇幅介绍了如何配置IntelliJ IDEA进行高效调试，包括设置断点、观察变量状态以及单步执行等实用技巧，这些内容在许多纯理论教材中是被忽略的。此外，书中还穿插了关于如何使用Maven或Gradle进行项目依赖管理的简要说明，这对于刚接触大型Java项目结构的初学者来说，是弥补知识短板的关键一步。作者的用意很明显：培养的不仅仅是代码编写者，更是能够独立完成项目构建和维护的工程师。这种对工程化实践的关注，极大地提升了本书的实用价值，让我感觉自己学到的不仅仅是“如何写出能跑的代码”，而是“如何写出符合行业标准的健壮代码”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的精髓在于它对Java核心特性的深入剖析，尤其是对“接口”和“抽象类”这两个经常让新手混淆的概念，作者采用了对比分析的方法，用表格的形式清晰地展示了两者的异同点，并且附带了在不同应用场景下应该如何选择的建议，这一点非常实用。我尤其欣赏作者在介绍集合框架（Collections Framework）时的详尽程度，它没有简单地罗列`ArrayList`和`LinkedList`的性能差异，而是深入到了它们底层数据结构的实现细节，比如数组的动态扩容机制、链表的节点操作，这使得我对数据结构与算法在大规模应用中的优化有了更深刻的理解。阅读过程中，我感觉作者不仅仅是在传授语法知识，更是在培养读者的“内功”，即面向对象的设计思维。很多其他教程往往一笔带过这些底层细节，但这本书却花了大量的篇幅进行打磨，这对于希望未来能从事高性能系统开发的读者来说，无疑是提供了宝贵的财富。代码示例简洁而富有代表性，直接复制粘贴到IDE中就能运行，反馈即时，学习效率自然大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，拿到手里感觉很有分量，翻开第一页，目录清晰地勾勒出Java学习的脉络，从最基础的语法结构到面向对象的核心概念，再到后期的异常处理和多线程，内容安排得井井有条。特别是作者在讲解一些抽象概念时，总能用非常贴近实际开发场景的例子来辅助说明，比如在讲到类和对象时，不仅仅是停留在理论层面，还结合了构建一个小型图书管理系统的例子，这种实践导向的教学方式对于初学者来说无疑是极大的福音。我记得刚开始接触编程时，经常被那些拗口的术语搞得晕头转向，但这本书的行文风格却非常平易近人，就像一位经验丰富的老师在旁边耐心指导，即便是复杂的递归算法，作者也用流程图和伪代码进行了拆解，让我能够逐步理解其执行过程。此外，书中配套的习题设计得也很有梯度，从简单的代码填写到复杂的逻辑实现，循序渐进地巩固了所学知识，可以说，它为我打下了坚实的编程基础。

评分☆☆☆☆☆

案例丰富，讲解明白

评分☆☆☆☆☆

收获不多

评分☆☆☆☆☆

看过了，例子很有意思都是通过java实现的。说得很细

评分☆☆☆☆☆

收获不多

评分☆☆☆☆☆

案例丰富，讲解明白