计算机通信网络基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:鲁士文

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2000-7-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030086174

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 通信原理
• 网络基础
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络技术
• 计算机科学
• 网络工程
• 自考教材

《深度学习与计算机视觉》 本书旨在为对深度学习及其在计算机视觉领域的应用感兴趣的读者提供一个全面而深入的指导。我们将从神经网络的基础概念出发，逐步解析卷积神经网络（CNN）的架构、工作原理及其在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的核心作用。 第一部分：神经网络基础回顾 在深入探讨深度学习之前，我们将首先回顾传统机器学习中与神经网络相关的重要概念。这包括： 感知机与多层感知机（MLP）：介绍神经网络的最基本单元，以及如何通过多层结构处理非线性问题。 激活函数：讲解Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等激活函数的作用，以及它们如何引入非线性。 损失函数与优化器：介绍用于衡量模型预测与真实值之间差异的损失函数（如均方误差、交叉熵），以及梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam等优化算法如何更新模型参数以最小化损失。 反向传播算法：详细阐述反向传播的原理，这是训练深度神经网络的关键。 正则化技术：讨论L1/L2正则化、Dropout等防止过拟合的技术。 第二部分：卷积神经网络（CNN）核心 卷积神经网络是现代计算机视觉的基石。本部分将深入剖析其核心组件： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积操作：详解卷积核（滤波器）如何扫描输入图像，提取特征。介绍步长（stride）、填充（padding）等参数对输出尺寸和计算的影响。 特征图（Feature Map）：解释卷积操作产生的特征图，以及它们如何表示图像的不同特征（如边缘、纹理）。 权值共享与局部感受野：强调CNN参数量少、效率高的关键优势。 池化层（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）：讲解如何通过取局部区域的最大值来降低特征图的空间维度，同时保留最重要的特征。 平均池化（Average Pooling）：介绍另一种池化方式。 池化的作用：分析池化如何增强模型的鲁棒性，并减少计算量。 全连接层（Fully Connected Layer）： 作用：解释全连接层如何接收经过卷积和池化处理的特征，并将其映射到最终的输出（如类别概率）。 与传统MLP的关系：将CNN中的全连接层与标准的多层感知机进行对比。 常见的CNN架构： LeNet-5：介绍早期经典的CNN模型，奠定基础。 AlexNet：分析其在ImageNet竞赛中的突破性表现，以及ReLU、Dropout等技术的应用。 VGGNet：探讨其深层网络结构、小尺寸卷积核的优势。 GoogLeNet/Inception：介绍Inception模块如何通过并行处理不同尺度的特征来提高效率和准确性。 ResNet（残差网络）：重点讲解残差连接（Residual Connection）如何解决深层网络训练中的梯度消失问题，从而构建更深的网络。 第三部分：计算机视觉中的关键任务与深度学习应用 本书将围绕深度学习在计算机视觉领域的几个核心任务展开： 图像分类（Image Classification）： 任务描述：将整个图像分配到一个预定义的类别。 CNN在分类中的应用：详细说明CNN如何通过提取层层抽象的特征来完成图像分类。 数据集：介绍ImageNet、CIFAR-10等常用数据集。 模型评估：准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标。 目标检测（Object Detection）： 任务描述：不仅识别图像中的物体，还需确定物体的位置（边界框）。 两阶段检测器： R-CNN系列：介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的工作流程，区域建议（Region Proposal）的重要性。 单阶段检测器： YOLO系列：讲解YOLO如何将检测视为回归问题，实现端到端的实时检测。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）：分析SSD如何结合多尺度特征图进行检测。 图像分割（Image Segmentation）： 任务描述：为图像中的每个像素分配类别标签。 语义分割（Semantic Segmentation）： FCN（Fully Convolutional Network）：介绍如何将全连接层替换为卷积层，实现端到端像素级预测。 U-Net：重点讲解其U形结构、跳跃连接（skip connection）如何有效融合浅层和深层特征，特别适用于医学图像分割。 DeepLab系列：介绍空洞卷积（Atrous Convolution/Dilated Convolution）如何增大感受野而不损失分辨率。 实例分割（Instance Segmentation）： Mask R-CNN：说明如何在Faster R-CNN的基础上增加一个分割掩码分支，实现对每个物体实例的精细分割。 其他高级应用： 人脸识别：讲解如何利用CNN提取人脸特征，并进行比对。 姿态估计：识别图像中人体关键点的空间位置。 风格迁移：将一张图片的艺术风格应用到另一张图片的内容上。 图像生成：如生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用。 第四部分：实践与进阶 深度学习框架介绍： TensorFlow与Keras：详细介绍其API、计算图、数据管道等。 PyTorch：讲解其动态计算图、易用性。 模型训练技巧： 数据增强（Data Augmentation）：介绍旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等技术，扩充数据集，提高模型泛化能力。 迁移学习（Transfer Learning）：讲解如何利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）进行微调，加速模型收敛并提升性能，尤其适用于数据量较小的情况。 超参数调优：学习率调度、批量大小、优化器选择等。 模型部署与优化： 模型压缩：量化、剪枝等技术。 硬件加速：GPU、TPU的应用。 本书强调理论与实践相结合，通过清晰的图示和代码示例，帮助读者理解深度学习模型背后的数学原理，并掌握在实际项目中构建、训练和部署视觉模型的技巧。无论您是计算机科学专业的学生、研究人员，还是希望将深度学习应用于实际业务的开发者，本书都将是您学习深度学习与计算机视觉的宝贵资源。

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坦白说，一开始我对这本书的期望并不高，觉得它可能只是市面上众多“基础教程”中的一本，殊不知它却带给了我巨大的惊喜。这本书最大的特点在于它的“人性化”设计。作者在讲解过程中，总是站在读者的角度思考，用通俗易懂的语言解释那些看似高深莫测的概念。比如，在讲解 OSI 七层模型时，它并没有生硬地罗列每一层的职责，而是通过一个非常贴切的比喻，将数据的传输过程比作一封信从寄出到接收的整个流程，层层剥离，让读者在轻松愉快的氛围中掌握了模型的精髓。更令人称道的是，这本书的排版设计也非常精良，图表清晰，重点突出，使得阅读体验十分流畅。我从来没有因为阅读网络技术书籍而感到疲惫，相反，这本书让我沉浸其中，渴望了解更多。

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这本书简直是我计算机领域的一盏明灯！作为一名对网络世界充满好奇，但又常常感到迷茫的新手，我一直在寻找一本既能系统讲解基础知识，又能让我快速入门的教材。《计算机通信网络基础教程》正是这样一本让我惊喜万分的书。它没有上来就堆砌晦涩难懂的专业术语，而是从最基本、最直观的概念入手，比如 IP 地址的含义、数据包是如何在网络中传输的，甚至是我们每天都在使用的互联网是如何一步步构建起来的。作者的语言非常生动形象，常常会用一些生活中的比喻来解释复杂的网络原理，比如将路由器比作交通枢纽，将数据包比作邮递员送信，这些都极大地降低了我的学习门槛。更重要的是，这本书的逻辑结构非常清晰，从物理层到应用层，层层递进，让我能够循序渐进地理解整个网络的架构。每一章节的结尾都配有精心设计的习题，帮助我巩固所学，及时发现自己的薄弱环节。读完这本书，我感觉自己不再是那个对网络一知半解的门外汉，而是真正能够理解网络是如何工作的，并且有信心去探索更深层次的网络技术了。

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作为一名即将进入IT行业的学生，我阅读过不少关于计算机网络的教材，但《计算机通信网络基础教程》无疑是我目前为止最满意的一本。它的优势在于理论与实践的完美结合。书中不仅详细讲解了各种网络协议的工作原理，还提供了大量的实际案例分析，例如如何通过 Wireshark 等工具抓包分析网络流量，如何配置路由器实现网络共享等等。这些实践性的内容让我能够将在书本上学到的知识立刻应用到实际操作中，极大地提升了我的学习兴趣和动手能力。我尤其印象深刻的是关于路由选择算法的讲解，它用图文并茂的方式解释了 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法的优劣，并通过模拟实验展示了不同路由选择策略对网络性能的影响。这本书让我不再视网络技术为枯燥的理论，而是将其看作是解决实际问题的强大工具。

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这是一本让我感到“相见恨晚”的书。我从事网络相关的技术工作已经有一段时间了，期间也接触过不少书籍，但《计算机通信网络基础教程》以其独特的视角和深刻的洞察力，让我对网络通信有了更深层次的理解。书中关于网络拥塞控制的章节，让我茅塞顿开。它不仅介绍了 TCP 的几种拥塞控制算法，还深入分析了这些算法在不同网络环境下的表现，以及它们是如何在公平性和效率之间取得平衡的。这本书的价值在于，它不仅仅教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”。它引导读者去思考网络协议背后的设计思想，去理解工程师们是如何在有限的资源下，设计出如此复杂而又高效的网络体系。读完这本书，我感觉自己的技术功底得到了显著的提升，看待网络问题也更加全面和深入了。

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我必须承认，当初选择这本书，是被它的书名吸引。我当时正愁于如何才能真正理解我们日常使用的网络背后那些看不见的力量。这本书并没有让我失望，反而给了我远超预期的收获。它以一种近乎艺术的方式，将计算机通信的复杂性娓娓道来。作者并没有止步于技术层面的讲解，而是深入探讨了网络协议的设计哲学，比如 TCP/IP 协议族是如何在确保可靠传输的同时，又能兼顾效率的。我尤其喜欢其中关于网络安全章节的论述，它并没有简单地罗列各种攻击手段，而是深刻剖析了安全问题的根源，并从协议层面、系统层面提供了多种应对策略，这让我对如何保护自己的数字信息有了全新的认识。这本书的深度和广度都令人赞叹，它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于网络文明的启蒙读物。我每次阅读都能从中获得新的启发，仿佛打开了一扇扇通往未知领域的门。

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