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出版者:广西教育出版社

作者:唐立新 肖鹏

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2002-1

价格:7

装帧:

isbn号码:9787543533677

丛书系列:

图书标签:

• 高中英语
• 应用文写作
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好的，这是一份关于其他主题图书的详细简介，完全避开《高中英语应用文快速写作》的内容，力求详实自然。 --- 图书简介：《深度学习在图像识别中的前沿应用与优化策略》 作者： 张宏宇 著 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2023年11月 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X 定价： 128.00 元 --- 第一部分：书籍概述与目标读者 《深度学习在图像识别中的前沿应用与优化策略》 是一部专注于将理论深度学习模型与现代计算机视觉任务实践紧密结合的专业技术著作。本书旨在为计算机科学、人工智能、模式识别及相关工程领域的科研人员、高级工程师和研究生提供一套全面、深入且实用的技术指南。 在当前人工智能技术飞速发展的时代，图像识别作为其核心分支之一，正以前所未有的速度渗透到自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控、工业检测乃至文化遗产保护等多个关键行业。本书并非停留在对经典卷积神经网络（CNN）结构（如 LeNet, AlexNet, VGG）的简单回顾，而是将重点聚焦于近五年来，特别是Transformer架构引入视觉领域后，所涌现出的最新模型架构、高效训练范式以及针对特定工业级挑战的优化方法。 本书的深度和广度，要求读者具备扎实的线性代数、微积分基础，并对Python编程语言（尤其是PyTorch或TensorFlow框架）有基本的使用经验。我们力求在保持学术严谨性的同时，通过大量的代码示例和真实数据集的案例分析，确保内容的可操作性和前瞻性。 第二部分：核心内容深度解析 本书结构严谨，共分为五大部分，超过三十个章节，层层递进，从基础模型优化到复杂场景的端到端解决方案。 第一章：现代视觉模型的基础重构与效率提升 (第 1-5 章) 本部分着重探讨如何突破传统CNN的性能瓶颈，引入更高效的网络结构。 1. 深度可分离卷积与轻量化网络设计： 详细剖析MobileNet V3、ShuffleNet V2等轻量化架构的内在机制，重点讨论如何通过通道剪枝、结构重参数化来平衡模型精度与推理速度，这对于边缘计算设备至关重要。 2. 注意力机制的演进： 从空间注意力（如CBAM）到通道注意力（如SE-Net），再到如何有效地将它们集成到更深层次的特征提取器中，以增强模型对目标关键区域的敏感度。 3. 模型压缩与量化实战： 讲解后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的完整流程，并对比了INT8、FP16在不同硬件平台上的性能表现差异及软件栈支持情况。 第二章：Transformer架构在视觉领域的全面渗透 (第 6-12 章) 视觉Transformer（ViT）的出现是图像识别领域的一场范式转移。本部分是本书的重点之一，详述了其原理与应用。 1. Vision Transformer (ViT) 及其变体： 深入解析自注意力机制（Self-Attention）在处理图像Patch时的数学原理，以及如何克服原始ViT在小数据集上训练困难的问题。 2. 混合架构的兴起（CNN与Transformer的融合）： 探讨如Swin Transformer、CvT等如何巧妙地结合了卷积层的局部感知能力和Transformer的全局建模能力，实现更优的性能。 3. 基于Transformer的密集预测任务： 聚焦于使用Transformer进行目标检测（如DETR系列）和语义分割（如SETR），分析其如何简化了传统方法的锚框（Anchor）设计和后处理步骤。 第三章：复杂场景下的识别技术突破 (第 13-20 章) 本部分将理论模型应用于现实世界中更具挑战性的任务。 1. 细粒度图像分类（FGVC）： 针对区分外观高度相似的子类别的挑战，介绍基于局部特征比对和关系推理的深度学习方法，包括如何有效利用上下文信息。 2. 全景分割（Panoptic Segmentation）： 详细阐述如何统一实例分割和语义分割的框架，重点解析如MaskFormer等统一模型的设计思路和损失函数优化。 3. 弱监督与自监督学习： 探讨在缺乏大量精确标注数据的情况下，如何利用图文对比学习（如CLIP）或遮挡重建（如MAE）等技术预训练高效的视觉特征提取器。 第四章：鲁棒性、可解释性与对抗性防御 (第 21-25 章) 随着模型在关键领域部署，其安全性和可信度成为核心议题。 1. 模型对抗样本的生成与防御： 全面回顾FGSM、PGD等攻击方法，并详细介绍如对抗训练、梯度掩码等主动防御策略。 2. 可解释性方法（XAI）的应用： 深入讲解Grad-CAM、Integrated Gradients等技术在定位模型决策依据中的作用，并讨论如何用这些工具诊断模型的“盲点”。 3. 域泛化（Domain Generalization）： 针对模型从特定训练域迁移到未知目标域时的性能衰减问题，介绍领域不变特征学习的最新进展。 第五章：工程化部署与性能调优实战 (第 26-30 章) 理论成果最终需要转化为高效的工程实践。本部分提供了一系列部署层面的实用技巧。 1. 推理加速框架对比： 深入对比ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的编译优化流程，并提供实际性能基准测试数据。 2. 分布式训练策略： 讲解数据并行与模型并行的最佳实践，包括使用混合精度训练和梯度累积在多GPU环境下的效率提升。 3. 实时系统中的延迟优化： 针对视频流处理等对延迟敏感的应用，提供流水线设计、批处理策略优化和异步计算的实战指南。 第三部分：本书特色与独特价值 1. 前沿性与聚焦性： 本书严格筛选了近两年内最具影响力的方法论，特别是Transformer及其衍生模型，避免了对已成定论的经典模型进行冗余描述。 2. 代码驱动的实践导向： 书中所有核心算法均配有基于PyTorch的伪代码或实际可运行的代码片段（随书配套资源提供完整代码库），便于读者直接验证和修改。 3. 跨学科视野： 除了纯粹的算法讨论，本书还深入探讨了模型在医学影像（如肿瘤分割）和自动驾驶（如多传感器融合下的目标跟踪）中的实际工程挑战与解决方案。 总结而言， 《深度学习在图像识别中的前沿应用与优化策略》不是一本入门教材，而是面向专业人士的“升级手册”。它旨在帮助从业者跨越从“知道”到“精通”的鸿沟，掌握如何设计、训练、优化并可靠部署下一代高性能视觉智能系统。 --- 推荐语： “本书以深厚的理论功底和敏锐的行业洞察力，清晰地勾勒出了未来几年图像识别技术的发展蓝图。是每一位志在解决复杂视觉问题的工程师和研究者的必备参考书。” — 李教授，某知名高校计算机学院院长。

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这本书的配套资源和学习辅助系统，是其价值的又一重要组成部分。我注意到，它很贴心地提供了在线资源的访问权限，这在传统纸质教材中并不多见。这些扩展内容，比如针对特定写作难点的语音讲解、或者是一些即时反馈的小测验，极大地丰富了学习的维度。我个人最喜欢的是它提供的“自查清单”，这个清单非常全面，涵盖了从标点符号的正确使用到复杂句式的合理搭配，再到全文的逻辑连贯性等方方面面。每写完一篇自测文章，对照这个清单逐条核对，能够非常有效地巩固知识点，并且形成一种自我纠错的习惯。这种纸质与数字资源的有机结合，使得学习过程不再是单向的输入，而是一个互动、反馈和不断优化的过程。总而言之，这本书的设计理念已经超越了简单的知识传授，而在于构建一个完整的、自我驱动的学习闭环。

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作为一本主打“快速”的应试参考书，它对于时间管理和应试策略的侧重是显而易见的，并且处理得相当到位。书中有一章专门分析了不同应用文体在考试中的时间分配建议，以及如何在限定时间内完成从审题到打草稿再到最终誊写的全过程。它给出的模板和句型库，并不是那种僵硬、千篇一律的“万能”模板，而是设计成了“模块化”的结构，你可以根据具体要求，快速替换其中的核心论点和支撑细节，从而在保证结构完整性的前提下，实现内容的高度定制化。这种设计极大地解放了考生的思维负担，让他们可以把更多的精力集中在对文章内容的组织和语言的润色上，而不是纠结于“开头怎么写”这种基础问题。这套方法的引入，无疑为那些平时写作速度较慢的考生提供了一剂强心针。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种明亮的蓝色调搭配着简洁的排版，让人一眼就能感受到它传递出的“高效”和“实用”的气息。我当初选择它，就是冲着它名字里那个“快速”二字去的。拿到手里掂了掂分量，感觉内容应该挺充实的，但又不会像某些砖头书那样让人望而却步。内页的纸张质量也比较舒服，阅读起来眼睛不会太累，这点对于长时间备考的学生来说非常重要。装帧工艺看起来也挺扎实的，即便是经常翻阅和携带，也不容易散架。从物理层面上讲，它给人的第一印象是很专业的，不像是一些匆忙出版的资料，看得出编辑在细节上还是下了功夫的。我特别喜欢它扉页上的那段引言，虽然是标准的鼓励性话语，但措辞很得体，让人对接下来的学习内容充满了期待。总的来说，这本书的“外包装”和初步触感，完全符合一本面向实战型学习资料的定位，让人愿意捧起来开始翻阅。

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这本书的语言风格非常接地气，读起来完全没有那种高高在上的学术腔调，更像是有一位经验丰富的学长在旁边手把手地指导你。作者在讲解一些复杂的写作技巧时，会不自觉地穿插一些生动的例子或者亲身经历的“踩坑”教训，这大大拉近了与读者的距离。比如，在讲到如何用更高级的连接词来提升文章流畅度时，它不是直接抛出一串词汇表，而是会给出一个具体的语境，告诉你在这个情境下，用“Moreover”和用“In addition to this”分别带来的语气和气势上的细微差别。这种细致入微的讲解，让抽象的语法和修辞瞬间变得具象化。更难得的是，它非常注重“语篇意识”，它不仅教你写出一个个漂亮的句子，更强调如何让这些句子有机地串联起来，形成一个逻辑清晰、气势连贯的整体篇章。

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这本书的目录结构简直是一场精心编排的“战术地图”。它不是简单地按照应用文的类型罗列，而是非常清晰地分层递进。最开始的基础模块，着重于构建写作框架和基础句式，像搭积木一样，让你先把地基打牢。随后，它进入到不同场景的精细化处理，比如议论文、说明文、记叙文等，每一个类别都有其独特的解构和重组方法。我尤其欣赏它在处理“高频错误”和“得分点解析”时所采用的对比分析手法。它不像有些教材那样只给出标准答案，而是把“好”和“不好”的作品并列展示，然后用非常直观的图示或者标注来指出差异所在，这种“反面教材”式的教学，往往比纯粹的正面指导来得更深刻。这种编排逻辑，让学习者可以根据自己的薄弱环节，精准地找到突破口，而不是漫无目的地从头学到尾。

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