Java 2 入門與網路動畫遊戲設計 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:松崗(文魁)

作者:賈蓉生，胡大源，林金池

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20041101

价格:NT$ 580

装帧:

isbn号码:9789861253466

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程入门
• 游戏开发
• 网络编程
• 动画
• 图形界面
• Java2
• 教学
• 实践
• 设计

《深度学习实践：从理论到应用》 本书简介 在信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度增长，而如何有效地从海量数据中挖掘价值，已成为各行各业关注的核心议题。本书《深度学习实践：从理论到应用》旨在为读者提供一套全面、深入且兼具实战性的深度学习知识体系。它不侧重于某一特定编程语言的语法细节，而是聚焦于深度学习模型背后的数学原理、算法核心及其在真实世界复杂问题中的应用。 本书的构建逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到尖端模型，确保即便是初次接触深度学习的读者也能建立起坚实的理论基础，并能迅速掌握将理论应用于解决实际问题的能力。我们相信，理解“为什么”比单纯知道“怎么做”更为重要，因此，本书在阐述算法时，会详细剖析其背后的数学推导和直觉理解。 --- 第一部分：深度学习的基石与数学内核 (Foundations and Mathematical Core) 本部分是构建深度学习理解的基石，它将读者带回最核心的数学概念，为后续复杂模型的学习打下坚实基础。 第一章：数据驱动的范式革命 本章首先界定了机器学习与深度学习的差异，阐述了深度学习之所以“深”的含义——层次化的特征提取能力。我们将探讨数据在深度学习流程中的关键作用，包括数据的清洗、预处理、规范化（Normalization）和标准化（Standardization），以及如何处理类别不平衡问题。重点分析了数据驱动方法如何颠覆传统工程设计模式，强调了“特征工程”的自动化是深度学习的核心优势。 第二章：线性代数：矩阵的语言 深度学习的本质是高维空间中的矩阵运算。本章深入讲解了读者必须掌握的线性代数知识点，包括向量空间、矩阵乘法（及其在神经网络层间计算中的对应关系）、特征值与特征向量。特别地，我们将详细探讨奇异值分解（SVD）在降维和数据压缩中的应用，这对于理解主成分分析（PCA）及某些正则化技术至关重要。 第三章：概率论与信息论基础 理解模型的“不确定性”和“信息量”是构建损失函数和评估指标的前提。本章涵盖了随机变量、常见概率分布（如高斯分布、伯努利分布）、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。信息论部分，重点讲解了熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的由来，以及KL散度在衡量两个概率分布相似性中的角色。 第四章：微积分：优化的引擎 梯度下降法是训练神经网络的生命线。本章系统梳理了多元函数求导、偏导数和链式法则（Chain Rule）。随后，我们将详尽解析链式法则如何在反向传播算法（Backpropagation）中被高效地应用，这是理解神经网络如何学习的底层机制。我们还会介绍梯度下降的变体，如动量（Momentum）和自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）。 --- 第二部分：核心网络架构与经典模型 (Core Architectures and Classic Models) 在掌握了数学基础后，本部分将引导读者深入探索构成现代人工智能的经典和主流网络结构。 第五章：全连接网络（FCN）与激活函数 本章从最基础的前馈网络（Feedforward Neural Network）讲起。详细分析了 Sigmoid、Tanh 激活函数的优缺点及其饱和问题。重点介绍修正线性单元（ReLU）及其变体（Leaky ReLU, ELU）如何解决了梯度消失问题，并探讨了 Softmax 函数在多分类任务中的应用。 第六章：卷积神经网络（CNN）：视觉世界的基石 CNN 是图像处理领域的革命性工具。本章深入解析了卷积层的核心操作——权值共享和稀疏连接，以及池化层（Pooling）的作用。我们将剖析经典架构如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）的设计哲学，并详细讲解目标检测的早期方法如 R-CNN 家族的基本思路。 第七章：循环神经网络（RNN）：序列数据的处理之道 对于文本、语音等序列数据，RNN 是首选模型。本章解释了 RNN 的时间步展开（Unrolling）机制及其面临的长期依赖问题。随后，重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），理解它们如何精确控制信息流，有效缓解梯度消失。 第八章：深度网络的训练策略与优化 训练深度网络并非易事。本章讨论了各种提高训练稳定性和效率的技术。包括：正则化方法（L1/L2、Dropout），批归一化（Batch Normalization）的工作原理及其对训练速度和泛化能力的影响。同时，还将介绍学习率调度（Learning Rate Scheduling）和模型集成（Ensembling）的最佳实践。 --- 第三部分：进阶主题与前沿应用 (Advanced Topics and Frontier Applications) 本部分着眼于当前人工智能领域的研究热点和高阶技术，帮助读者站在行业前沿。 第九章：无监督学习与生成模型 本章探讨了不依赖标签的学习范式。详细介绍自编码器（Autoencoders，包括 Denoising AE 和 Variational AE, VAE）用于特征学习和降维。核心内容将聚焦于生成对抗网络（GANs）：生成器和判别器的博弈机制，以及 WGAN、CycleGAN 等变体的创新点。 第十张：Transformer 架构与自注意力机制 Transformer 模型彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。本章将彻底分解其核心组件——自注意力（Self-Attention）机制，解释 Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵的运算。随后，深入解析完整的 Transformer 结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）。 第十一章：预训练模型生态系统 本章聚焦于当前 NLP 和视觉领域主导的预训练范式。我们将分析 BERT（双向编码器表示）和 GPT（生成式预训练）系列模型的预训练任务（如 Masked Language Modeling 和 Next Sentence Prediction），以及如何通过微调（Fine-tuning）将这些巨型模型迁移到下游特定任务中。 第十二章：模型的可解释性与伦理考量（XAI） 随着深度学习模型应用日益广泛，理解其决策过程变得至关重要。本章介绍了解释性人工智能（XAI）的方法，如 LIME 和 SHAP 值，用于分析模型对特定输入的敏感度。最后，讨论深度学习在数据偏见、公平性、隐私保护等方面带来的伦理挑战和应对策略。 --- 目标读者 本书面向有一定编程基础（不限于特定语言），并希望系统掌握深度学习理论、算法推导及实战应用的计算机科学学生、数据科学家、软件工程师以及研究人员。它提供了一条从扎实的数学理论到尖端模型应用的无缝衔接路径。通过本书的学习，读者将不仅能“使用”深度学习库，更能“设计”和“改进”深度学习模型。

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我发现这本书在讲解网络和动画游戏设计概念时，采用了一种非常实用的嵌入式教学法，这使得枯燥的技术讲解变得活泼起来。它不像有些教材那样，把网络协议和图形渲染理论讲得像教科书一样晦涩难懂，而是直接将这些理论融入到实际的小项目构建流程中。比如，在讲解Socket编程时，立马就会有一个基于Java实现的简单聊天室作为案例，读者可以立即看到代码是如何在真实的客户端和服务器之间传递数据的。这种即时反馈的学习模式，极大地增强了学习的动力和趣味性。对于我这种更偏向于动手实践的学习者来说，这种设计简直是太贴心了。它让你感觉不是在学习一门“学科”，而是在参与一个“创作”过程，每完成一个小动画或者一个简单的网络交互，成就感都会油然而生，这种激励机制是纯粹的理论学习无法比拟的。

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这本书的行文风格非常具有亲和力，读起来完全没有那种高高在上的学术气息，更像是经验丰富的前辈在手把手地带着后辈入门。作者在描述复杂概念时，总能找到最接地气的比喻，这极大地降低了新接触Java和图形编程的读者的心理门槛。我个人特别欣赏书中对于“设计模式”的介绍，它没有采用机械的罗列方式，而是通过解决一个又一个实际遇到的问题，自然而然地引出需要应用哪种模式，使模式的应用场景和优势变得非常直观。此外，书中对一些常见误区的警示也做得非常到位，往往在关键代码块的旁边会用小贴士的形式指出“初学者常犯的错误”，这种预见性的指导避免了我走很多弯路，让我能够更高效地调试和优化自己的代码。这种亦师亦友的讲解方式，让我对编程学习产生了持久的热情。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，尤其是在涉及到一些相对高级的Java特性时，作者的处理方式非常独到。它不仅仅停留在“能用”的层面，更深入地探讨了“为什么这样设计”的底层逻辑。例如，在讲解异常处理机制时，书中不仅展示了如何捕获和抛出异常，还细致分析了不同异常类型的继承体系，以及在大型项目中如何构建健壮的错误恢复策略。更让我眼前一亮的是，书中似乎触及了一些关于性能优化的前沿话题，虽然没有展开成一个独立的大章节，但巧妙地将这些思考融入到具体的代码实现细节中，这对于那些希望从“码农”进阶到“工程师”的读者来说，无疑是宝贵的财富。每次读完一个模块，我总会有一种“原来如此”的满足感，感觉自己的知识体系被无形中搭建得更加坚固和完善了。这本书的价值，不在于它教你写了多少行代码，而在于它培养了你如何像一个资深开发者那样去思考问题和设计系统。

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这本书的装帧和印刷质量都相当不错，纸张厚实，排版清晰，即使是初学者也能轻松阅读。我特别喜欢它在介绍Java基础概念时所采用的循序渐进的方式，每一个新的知识点都配有详尽的解释和生动的例子，让人感觉学习的过程非常顺畅，没有太多枯燥的理论堆砌。特别是对于那些对编程世界充满好奇但又有些畏惧的读者来说，这本书就像一位耐心又专业的向导，它没有直接跳入复杂的框架，而是脚踏实地地从Java语言的核心语法结构、面向对象的设计思想开始讲解，确保读者打下坚实的基础。我记得有几个关于集合框架的章节，作者用类比的方式解释了数据结构的工作原理，让我这个原本对抽象概念感到头疼的人豁然开朗。书中的代码示例都经过精心挑选，既能演示特定的技术点，又不会因为过于庞大而让人望而却步。总而言之，从硬件到内容的组织结构，这本书都展现出一种对读者体验的尊重，让人愿意沉下心来，一步一个脚印地探索Java的奥秘。

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这本书的整体结构组织得非常巧妙，它成功地平衡了Java核心语言的学习与特定应用（如网络和游戏动画）的实现需求。它的章节划分逻辑清晰，前一部分聚焦于构建稳固的语言基础，而后半部分则将这些基础知识迅速应用到实际的项目构建中，使得知识点之间形成了有机的联系，而非孤立的片段。我特别留意到，作者在讲解图形绘制API时，对坐标系和变换矩阵的解释非常细致，这对于后续理解更复杂的动画逻辑至关重要，它确保了读者在进入3D或更复杂的2D动画世界之前，对底层空间计算有一个扎实的理解。这种“先搭框架，再填充细节”的叙事策略，让学习路径显得异常平滑和高效。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了Java的语法，更是掌握了一套利用Java进行创意实现的完整方法论，这比单纯掌握语法更有价值。

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